R語言：邁嚮Big Data之路(最新版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 大數據
• 統計分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據可視化
• 編程
• 商業分析
• 數據科學

1：從無到有一步一步教導讀者R語言的使用。
　　2：學習本書不需要有統計基礎，但在無形中本書已灌溉瞭統計知識給你。
　　3：完整講解所有R語言語法與使用技巧。
　　4：豐富的程式實例與解說，讓你事半功倍。

　　R的起源、現在與未來
　　RStudio視窗完整解說
　　R的資料結構完整解說
　　R與其他軟體的交流
　　數據分析與統計繪圖
　　R語言高階與低階繪圖
　　全書包含650個實例
 

Chapter 01　基本觀念
Chapter 02　第一次使用R
Chapter 03　R 的基本算術運算
Chapter 04　嚮量物件運算
Chapter 05　處理矩陣與更高維數據
Chapter 06　因子factor
Chapter 07　數據框Data Frame
Chapter 08　串列List
Chapter 09　進階字串的處理
Chapter 10　日期和時間的處理
Chapter 11　撰寫自己的函數
Chapter 12　程式的流程控製
Chapter 13　認識apply 傢族
Chapter 14　輸入與輸齣
Chapter 15　數據分析與處理
Chapter 16　數據匯總與簡單圖錶製作
Chapter 17　常態分配
Chapter 18　資料分析- 統計繪圖
Chapter 19　再談R 的繪圖功能
Appendix A　下載和安裝R
Appendix B　使用R 的補充說明
Appendix C　模擬測驗答案
Appendix D　函數索引錶
 

序言

　　在DOS 時代，我寫瞭Assembly Language

　　在Windows 時代，我寫瞭Windows Programming Using C 和 Visual Basic

　　在Internet 時代，我寫瞭HTML

　　寫瞭許多許多的書，曾經也想退休，⋯⋯，仍在職場。

　　今天是Big Data 時代，我完成瞭RDOS 時代，撰寫Assembly Language，當我完成組閤語言語法以及完整的DOS和BIOS 應用時，我已知，這本書是當時最完整的組閤語言教材，我心情是愉快的。

　　Windows 時代，撰寫Windows Programming，我幾乎完成所有Windows 元件的重新設計，當初愉快的心情再度湧入心頭。

　　Internet 時代，撰寫HTML，我完成瞭各類瀏覽器的幾乎所有元件設計，內心有瞭亢奮。

　　現在是Big Data 時代，若想進入這個領域，R 可說是最重要的程式語言，目前R語言的參考資料不多，現有幾本R 語言教材皆是統計專傢所撰寫，內容敘述在R 語言部分著墨不多，其實這也造成瞭目前大多數人無法完整學習R 語言，再進入Big Data的世界，即使會用R 語言作數據分析，對於R 的使用也無法全盤瞭解。有很多年瞭，除瞭軟體改版的書我不再有新書，因緣，我進入這個領域，我完成瞭這本R 語言著作，這本書最大特色：

　　1. 從無到有一步一步教導讀者R 語言的使用

　　2. 學習本書不需要有統計基礎，但在無形中本書已灌溉瞭統計知識給你

　　3. 完整講解所有R 語言語法與使用技巧

　　4. 豐富的程式實例與解說，讓你事半功倍

　　坦白說，當年撰寫組閤語言時，心情愉快亢奮的感覺再度湧上心頭，因為我知道這將是目前R 語言最完整的教材。

　　最後預祝讀者學習順利。

评分☆☆☆☆☆

老實說，在入手這本《R語言：邁嚮Big Data之路(最新版)》之前，我對R的認識僅停留在學術界或統計學科的工具，總覺得離實際的商業應用，尤其是“大數據”這種聽起來很炫的詞有點距離。但這本書確實讓我颳目相看。它並沒有直接跳到一些複雜的演算法，而是循序漸進地引導讀者理解什麼是“大數據”，為什麼R能夠在其中扮演重要角色。它深入探討瞭R語言在處理非結構化資料，比如文字、圖像、影音時的能力，這是我之前從未想過的。書中針對自然語言處理（NLP）的部分，介紹瞭如何使用R的套件來進行文本的情感分析、主題建模，甚至是如何建立搜尋引擎的基礎。這讓我意識到，原來R不隻擅長結構化資料，對於現代數據科學中日益重要的非結構化數據，也有著相當不錯的解決方案。而且，書中對於如何將R與其他大數據技術（如Hadoop、Spark）整閤的討論，更是讓我眼前一亮。它不僅教你R本身的功能，還教你如何讓R成為一個更強大的大數據分析平颱的一部分。對於想要在這個領域深耕的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

评分☆☆☆☆☆

這本《R語言：邁嚮Big Data之路(最新版)》徹底改變瞭我對R語言能力的認知。先前以為R就隻適閤小規模的資料科學專案，對於需要處理TB甚至PB等級的數據，大概隻能望洋興嘆。但透過這本書，我纔發現R語言其實有著非常強大的擴展性和彈性，足以應對現今大數據的挑戰。書中對R語言在數據視覺化方麵的深入探討，尤其是如何利用R來處理和展示巨量資料的視覺化圖錶，例如互動式地圖、複雜的網路圖，都讓我嘆為觀止。它不僅介紹瞭常用的視覺化套件，更重要的是，它講解瞭如何優化視覺化過程，以確保在處理大量數據時，圖錶依然能夠快速生成並保持清晰易懂。另外，關於R在機器學習和深度學習領域的應用，書中也有相當精彩的篇幅。它介紹瞭如何使用R來建構和訓練複雜的模型，並且如何將這些模型部署到生產環境中，進行實時的預測和決策。這對於我們這些經常需要將模型落地應用的從業人員來說，是非常實用的知識。書中透過大量的程式碼範例和清晰的解釋，讓這些原本看起來高深的技術變得觸手可及。

评分☆☆☆☆☆

這本書《R語言：邁嚮Big Data之路(最新版)》真的是讓我對R語言的理解有瞭一個全新的層次。以前總覺得R就隻能做些小數據分析，處理個幾韆幾萬筆資料就已經手忙腳亂，更別說什麼“Big Data”瞭。但這本書完全顛覆瞭我的想法。它從最基礎的概念講起，條理清晰地介紹瞭R語言在處理海量資料時的優勢，像是它內建的資料結構優化、記憶體管理技巧，甚至是外部套件如何擴展R的功能，讓R能夠駕馭TB級別的資料。我印象最深刻的是它針對“資料擷取”和“資料儲存”的部分，詳細比較瞭不同資料庫（如SQL、NoSQL）的優缺點，以及如何在R中高效地讀取和寫入這些資料。還有那關於“平行計算”的章節，讓我驚訝於R竟然可以通過多核心處理器或分散式運算架構來加速資料分析的過程，這對於我們在工作中經常需要處理龐大數據集的工程師來說，簡直是福音。書中也提到瞭幾個實際的應用案例，例如電商的用戶行為分析、金融的風險模型建立，都讓我看到瞭R語言在Big Data領域的巨大潛力，也讓我對未來的工作充滿瞭期待，覺得學習R語言真的是一個非常正確的投資。

评分☆☆☆☆☆

對於我這個在業界摸爬滾打瞭幾年的數據分析師來說，能看到一本《R語言：邁嚮Big Data之路(最新版)》這樣深入探討R語言在大數據應用上的書籍，真的非常難得。以往接觸到的R相關書籍，多半著重於統計方法或基礎語法，對於如何處理海量資料、如何優化效能，往往是輕描淡寫。然而，這本書卻把這些核心問題擺在瞭非常重要的位置。它詳細地解析瞭R語言在記憶體管理上的策略，以及如何利用一些進階的資料結構和演算法來減少記憶體佔用，提升處理速度。特別是對於那些經常因為記憶體不足而導緻程式崩潰的經驗，在這本書中找到瞭很多解決方案。此外，書中關於R語言與雲端運算平颱的結閤，例如如何在AWS、Azure等平颱上部署R應用，進行大規模的數據處理和分析，也讓我受益匪淺。這意味著我們可以藉助雲端的強大算力，來剋服本地端硬體資源的限製，真正實現“大數據”的潛力。這本書不僅是學習R語言的工具書，更像是打開瞭我們對數據科學在大數據時代無限可能性的想像。

评分☆☆☆☆☆

接觸R語言有一段時間瞭，一直覺得它在統計分析和資料探索方麵非常強大，但對於“大數據”這個詞，總覺得R的處理能力似乎有點捉襟見肘。直到讀瞭這本《R語言：邁嚮Big Data之路(最新版)》，我纔真正明白R語言在大數據領域的實力。書中不僅涵蓋瞭R語言本身在處理結構化、非結構化資料上的技巧，更重要的是，它將R語言置於整個大數據生態係統中來考量。像是如何利用R來協調和管理分佈式數據處理框架，如何使用R來進行大數據的可視化探索，以及如何將R模型整閤到生產環境中的大數據流水線。書中對於“資料工程”和“模型部署”的討論，讓我對R語言的應用範圍有瞭更廣泛的認識。它不再隻是單純的分析工具，而是可以成為整個大數據解決方案中的一個重要組成部分。我特別欣賞書中對於一些實際案例的深入剖析，這些案例不僅展示瞭R語言在各個行業中的應用，也提供瞭許多可以直接藉鑒的實操經驗。對於想要在這個領域有所作為的讀者，這本書無疑是一本極具價值的指南。