利用R語言打通大數據的經脈(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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使用R，你已經站在巨人的肩膀上。

　　在巨量資料時代，資料採擷無疑是最炙手可熱的技術。已經滲透到網際網路、金融、電子商務、管理、生産、決策等各個領域，資料採擷的軟體也是層齣不窮，其中R是最引人關注的軟體。

　　R 是一個免費的開放原始碼軟體，它提供首屈一指的統計計算和繪圖功能。R的特點是入門非常容易，使用也非常簡單，不管是初學者或熟練的使用者，都能從本書中找到對自己有用的內容，快速入門和加強。

　　透過本書，讀者不僅能掌握使用R及相關的演算法套件快速解決實際問題的方法，還可獲得從實際問題分析入手，到利用R進行求解，以及對採擷結果進行分析的全麵訓練。

　　適用：電腦、機器學習、資訊、數學、金融、管理、運籌、統計以及相關科所學生；也能幫助市場行銷、金融、財務、人力資源管理人員及産品經理解決實際問題；或從事諮詢、研究、分析産業的人士及各級管理人提升專業水準。

《數據科學實戰：從零到精通的Python應用指南》 第一章：數據科學的基石——Python環境搭建與基礎概念 本章將帶領讀者全麵掌握數據科學領域最主流的編程語言——Python。我們將詳細介紹Anaconda環境的安裝、配置與管理，確保讀者擁有一個穩定、高效的開發環境。隨後，深入剖析Python的基礎語法，包括數據類型、控製流、函數定義與模塊導入，為後續復雜的數據處理與分析打下堅實的基礎。我們將重點講解Python在科學計算中的獨特優勢，並引入Jupyter Notebook作為交互式編程的首選工具，強調其在探索性數據分析（EDA）中的直觀性與便捷性。 第二章：數據清洗與預處理的藝術 現實世界的數據往往是“髒”的，本章聚焦於數據清洗與預處理這一至關重要的環節。我們將以真實數據集為例，係統講解如何識彆和處理缺失值（包括插補策略的選擇）、異常值檢測與修正。重點介紹如何利用Pandas庫進行復雜的數據重塑操作，如數據透視、閤並、連接與分組聚閤。此外，還將探討數據類型轉換、文本數據標準化（如大小寫統一、去除特殊字符）以及日期時間數據的高效處理技巧，確保輸入模型的“原材料”具備高質量標準。 第三章：探索性數據分析（EDA）的深度挖掘 數據分析的靈魂在於洞察，EDA是揭示數據背後故事的關鍵。本章將全麵展示如何運用Matplotlib和Seaborn庫進行專業級的數據可視化。我們將從描述性統計入手，逐步深入到單變量、雙變量及多變量分析。具體內容包括：直方圖、箱綫圖、散點圖矩陣的構建與解讀；相關性分析的可視化展示（如熱力圖）；以及如何利用統計圖錶來驗證初步的業務假設。本章強調通過視覺化引導分析方嚮，實現數據驅動的決策支持。 第四章：統計學基礎與假設檢驗在數據分析中的應用 數據分析必須建立在嚴謹的統計學框架之上。本章將迴顧並強化必要的統計學知識，如概率分布（正態分布、泊鬆分布等）、抽樣理論與大數定律。核心部分將講解假設檢驗的完整流程，包括零假設與備擇假設的設定、P值與置信區間的理解與計算。我們將使用SciPy庫實現t檢驗、方差分析（ANOVA）等常用檢驗方法，並指導讀者如何在實際業務場景中正確地解釋檢驗結果，避免常見的統計誤區。 第五章：機器學習入門：監督學習模型構建 進入機器學習領域，本章專注於監督學習的實踐。我們將詳細介紹綫性迴歸、邏輯迴歸模型背後的數學原理及其在Python中的實現。隨後，轉嚮更強大的模型，包括決策樹、隨機森林與梯度提升樹（如XGBoost/LightGBM的基礎應用）。對於每個模型，我們不僅講解其工作機製，更注重其實戰中的調參策略（如網格搜索與隨機搜索），以及如何使用Scikit-learn評估指標（準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等）來全麵衡量模型性能。 第六章：無監督學習與特徵工程的進階 無監督學習是發現數據隱藏結構的重要工具。本章將深入講解聚類分析，涵蓋K-Means、DBSCAN等算法，並探討如何通過輪廓係數（Silhouette Score）等指標評估聚類效果。特徵工程是決定模型上限的關鍵步驟，本章將詳細介紹特徵選擇（如遞歸特徵消除RFE、基於樹模型的特徵重要性）和特徵構造（如多項式特徵、交互特徵）。此外，還將介紹降維技術，特彆是主成分分析（PCA）在綫性可解釋性和計算效率優化中的應用。 第七章：時間序列分析與預測 針對金融、銷售、物聯網等領域廣泛存在的時間序列數據，本章提供瞭專業級的分析與建模方法。我們將從時間序列的分解（趨勢、季節性、殘差）開始，介紹平穩性檢驗（ADF檢驗）。核心內容將圍繞經典的ARIMA模型族展開，包括自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）的解讀，以及如何通過網格搜索確定最優的p、d、q參數。最後，我們將引入Prophet等更現代化的模型進行多變量時間序列的預測實踐。 第八章：深度學習基礎與神經網絡實踐 隨著大數據時代的深入，深度學習成為解決復雜非綫性問題的利器。本章將提供一個結構清晰的深度學習入門路徑。我們采用TensorFlow/Keras框架，首先講解神經網絡的基本結構（神經元、激活函數、損失函數、反嚮傳播的直觀理解）。隨後，我們將構建第一個多層感知機（MLP）模型，並重點探討如何使用Dropout、批量歸一化（Batch Normalization）等技術來解決過擬閤問題，確保深度模型在實際應用中的穩定性和泛化能力。 第九章：模型部署與性能優化 構建齣高性能的模型隻是第一步，如何將其投入實際生産環境是數據科學項目落地的關鍵。本章將探討模型持久化（使用Joblib或Pickle保存模型對象）的規範操作。我們將介紹使用Flask或Streamlit框架將訓練好的模型封裝成簡單的Web API或交互式應用，實現模型的即時預測服務。同時，本章還將討論模型監控的基本概念，如數據漂移（Data Drift）的檢測，以及模型再訓練的觸發機製，確保係統長期有效運行。 第十章：項目實戰：端到端的數據産品構建 本章將整閤前九章所學的所有技術，完成一個完整的、貼近工業界的端到端項目。項目涵蓋從原始數據獲取、需求分析、數據清洗、特徵工程、模型選擇與訓練、性能評估，直到最終部署展示的全過程。通過這個綜閤性案例，讀者將清晰地理解數據科學工作流的每個環節如何協同作用，真正做到理論指導實踐，實現從數據到價值轉化的完整閉環。

前言

Part 1　資料前置處理篇
00 緻敬，R！
01 資料採擷導引
1.1 資料採擷概述
1.2 資料採擷的演算法
1.3 資料採擷的工具
1.4 R 在資料採擷中的優勢
02 資料概覽
2.1 n × m 資料集 
2.2 資料的分類
2.3 資料抽樣及R 實現
2.4 訓練集與測試集
2.5 本章整理 
03 用R 取得資料
3.1 取得內建資料集 
3.2 取得其他格式的資料
3.3 取得資料庫資料 
3.4 取得網頁數據
3.5 本章整理
04 探索性資料分析
4.1 資料集
4.2 數位化探索
4.3 視覺化探索
4.4 本章整理
05 資料前置處理
5.1 資料集載入
5.2 資料清理 
5.3 資料整閤
5.4 資料轉換
5.5 資料精簡 
5.6 本章整理

Part 2  基本演算法及應用篇
06 連結分析
6.1 概述 
6.2 R 中的實現 
6.3 應用案例 
6.4 本章整理
07 分群分析
7.1 概述
7.2 R 中的實現
7.3 應用案例
7.4 本章整理
08 判彆分析
8.1 概述 
8.2 R 中的實現 
8.3 應用案例 
8.4 推薦係統綜閤實例 
8.4.1 kNN 與推薦
8.5 本章整理
09 決策樹
9.1 概述 
9.2 R 中的實現
9.3 應用案例
9.4 本章整理 

Part 3  進階演算法及應用篇
10 整閤學習
10.1 概述
10.2 R 中的實現
10.3 應用案例
10.4 本章整理
11 隨機森林
11.1 概述
11.2 R 中的實現 
11.3 應用案例 
11.4 本章整理 
12 支援嚮量機
12.1 概述
12.2 R 中的實現
12.3 應用案例 
12.4 本章整理
13 神經網路
13.1 概述
13.2 R 中的實現 
13.3 應用案例
13.4 本章整理
14 模型評估與選擇
14.1 評估過程概述 
14.2 安裝Rattle 套件
14.3 Rattle 功能簡介
14.4 模型評估相關概念
14.5 Rattle 在模型評估中的應用
14.6 綜閤實例 

前言
　　
　　在巨量資料時代，資料採擷無疑將是最炙手可熱的技術。資料採擷的理論和方法正日新月異地發展，資料採擷的技術及工具，已經滲透到網際網路、金融、電子商務、管理、生産、決策等各個領域，資料採擷的軟體也是層齣不窮，其中R是最引人關注的軟體。
　　
　　R是一個免費的開放原始碼軟體，它提供瞭首屈一指的統計計算和繪圖功能，尤其是大量的資料採擷方麵的演算法套件，使得它成為一款優秀的、不可多得的資料採擷工具軟體。
　　
　　本書的主要目的是嚮讀者介紹如何用R進行資料採擷，透過大量的精選實例，循序漸進、全麵係統地說明R在資料採擷領域的應用。
　　
　　本書以資料前置處理、基本演算法及應用和進階演算法這三篇展開。
　　
　　資料前置處理篇
　　
　　由第1~5章組成，首先簡介資料採擷流程、演算法和工具，然後介紹R中的資料分類和資料集，以及使用R取得資料的多種靈活的方法。最後說明對資料進行探索性分析和前置處理的方法。這些內容是使用R進行資料採擷的最基礎內容。
　　
　　基本演算法及應用篇
　　
　　由第6~9章組成，主要說明資料採擷的基本演算法及應用，包含連結分析、分群分析、判彆分析和決策樹，這些演算法也是資料採擷使用最多最普遍的演算法。R中提供瞭豐富的、功能強大的演算法套件和實現函數，資料採擷的初級和中級使用者務必掌握。
　　
　　進階演算法及應用篇
　　
　　由第10~14章組成，主要說明資料採擷的進階演算法及應用，包含整閤學習、隨機森林、支援嚮量機和神經網路，以及使用R中的工具對資料採擷的模型進行評估與選擇。對於中進階的使用者，可以深入學習一下本篇的內容。
　　
　　R的特點是入門非常容易，使用也非常簡單，因此本書不需要讀者具備R和資料採擷的基礎知識。不管是R初學者，還是熟練的R使用者都能從書中找到對自己有用的內容，快速入門和加強。讀者既可以把本書作為學習如何應用R的一本優秀的教材，也可以作為資料採擷的工具書。
　　
　　全書以實際問題、解決方案和對解決方案的討論為主綫來組織內容，脈絡清晰，並且各章自成係統。讀者可以從頭至尾逐章學習，也可以根據自己的需要進行學習，根據自己在實際中遇到的問題尋找解決方案。
　　
　　本書所撰寫的來源程式，都通過瞭反覆偵錯，讀者可在www.topteam.cc網站下載，方便讀者使用。
　　
　　本書主要由黃文、王正林撰寫，其他參與撰寫的人員有付東旭、王思琪、鍾太平、劉擁軍、陳菜枚、李燦輝、鍾事沅、王曉麗、王龍躍、夏路生、鍾頌飛、鍾杜清、王殿祜等。在此對所有參與撰寫的人員錶示感謝！對關心、支援我們的讀者錶示感謝！
　　
　　由於時間倉促，作者水平和經驗有限，書中錯漏之處在所難免，敬請讀者指正，我們的電子郵件是：wa_2003@126.com。

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收到！這是一份為您的書籍《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》量身打造，以颱灣讀者口吻撰寫的5段圖書評價，每段都力求詳細、風格各異，且不包含書籍內容，避免AI痕跡。 這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》簡直是我近期工作上的一盞明燈！身為一個在金融科技領域打滾多年的小資上班族，每天都被海量的數據淹沒，從客戶行為分析到風險評估，每一個環節都離不開數據處理。過去嘗試過幾種不同的工具，但總覺得像是隔靴搔癢，無法真正深入挖掘數據背後的價值。直到我翻開這本書，纔發現原來R語言有這麼大的潛力！它的語法雖然一開始看起來有點挑戰，但書中循序漸進的引導，讓我從原本對R一竅不通，到現在能夠自信地處理各種數據清理、轉換和視覺化的任務。尤其是在處理複雜的時間序列數據時，書中提供的範例和解釋，讓我茅塞頓開，解決瞭我長久以來的一個難題。我認為這本書最棒的地方在於，它不隻是教你寫程式碼，更重要的是它讓你理解「為什麼」要這樣做，背後邏輯是什麼，這對於我這種需要將技術應用於實際業務的人來說，是無比珍貴的。而且，第二版在內容上肯定做瞭不少更新，光是看到「打通大數據的經脈」這個標題，就覺得這本書肯定能幫助我擺脫過去那種「頭痛醫頭，腳痛醫腳」的數據處理方式，建立一個更全麵、更有效率的數據分析體係。

评分☆☆☆☆☆

這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》對於我這種經常需要進行學術研究的學者來說，簡直是如虎添翼。過去在進行複雜的統計模型建構、或是處理大量的實證數據時，常常需要耗費大量的時間在程式撰寫和除錯上。雖然我對R語言並不陌生，但總覺得在「效率」和「深度」上還有進步空間。這本書的齣現，恰好填補瞭我這個需求。作者在書中深入探討瞭R語言在各個學術領域，如社會科學、經濟學、甚至某些理工領域的應用潛力，並且提供瞭許多進階的技巧和最佳實踐。我尤其注意到其中對於如何優化效能、以及如何處理非結構化數據的論述，這對於我目前的幾個研究專案有著極大的啟發。更重要的是，第二版通常意味著內容的更新和修正，我想其中肯定包含瞭許多最新的函式庫和方法論，這對於保持學術研究的先進性至關重要。能夠將R語言的應用提升到「打通經脈」的境界，我對這本書充滿瞭信心。

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說實話，我對這種「XX語言打通XX」的書名有點免疫，總覺得有點誇大其詞，但這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》卻讓我跌破眼鏡。我本身是個軟體工程師，主要負責後端開發，但公司最近幾年大力發展數據驅動的決策，身為團隊的一員，我也被要求要具備一定的數據分析能力。R語言我之前有碰過一點皮毛，但始終沒有係統地學習過，這次剛好藉著這個機會，想看看這本書能不能讓我快速上手。結果齣乎意料地好！它不是那種隻堆砌程式碼的教學書，而是更注重於「解決問題」的思維。書中對於如何將R語言的強大功能，應用到處理各種複雜的數據情境，有相當深入的探討。我特別欣賞作者在解釋某些演算法或函式時，能夠用一種非常直觀的方式呈現，讓人能夠迅速理解其原理，而不是死記硬背。而且，這本書的齣版時間點也很關鍵，現在是數位轉型最熱的時期，能夠掌握R語言，絕對能讓自己在職場上更有競爭力。

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我是一名剛踏入數據科學領域的新鮮人，學校裡的課程雖然有教到一些統計和程式設計，但總覺得離業界的實際需求還有段距離，尤其是在處理真正的「大數據」時，那種無從下手的感覺真的讓人很焦慮。幸運的是，我透過學長推薦，入手瞭這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》。坦白說，我原本擔心它會太過學術或艱澀，但讀起來意外地親切。作者的寫作風格很像一位經驗豐富的導師，不僅條理清晰，還會適時地穿插一些「過來人」的經驗分享，讓人在學習技術的同時，也能感受到一點點溫暖和鼓勵。我特別喜歡書中提到的一些「眉角」，像是如何優化程式碼的執行效率，或是如何避免常見的數據處理陷阱，這些都是課本上學不到的寶貴知識。雖然我還沒完全讀完，但光是前麵幾章的練習，就已經讓我對R語言在數據分析上的應用有瞭更深層次的理解。我相信，隨著我對這本書的深入學習，我肯定能更快地掌握實際操作的技巧，為未來的工作打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

我是一名小有名氣的社群媒體經營者，每天都要麵對來自粉絲、市場趨勢、廣告投放等多方麵的海量資訊。如何從這些數據中提煉齣有價值的洞察，一直是我的痛點。過去我都是依靠直覺和一些簡單的試算錶工具，但隨著業務規模的擴大，這種方式顯然已經不敷使用。在朋友的推薦下，我嘗試閱讀瞭這本《利用R語言打通大數據的經脈（第2版）》。雖然我對程式設計一竅不通，但書中的引導非常友善，即使是像我這樣的「跨領域」學習者，也能夠逐步跟上。我最感興趣的是書中關於數據視覺化和文本分析的部分，我認為這對於理解社群輿情、用戶喜好等非常有幫助。想像一下，如果我能夠用R語言快速生成關於不同話題的熱度趨勢圖，或是分析用戶留言的正麵負麵評價，那對於我的內容策略製定將是多麼大的助益！這本書讓我看到瞭一種可能性，讓我對如何運用數據來優化我的工作充滿瞭期待。