R资料科学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• R语言
• 数据科学
• 统计分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据可视化
• RStudio
• 数据处理
• 商业分析
• 编程

　　「Hadley Wickham是资料科学领域的传奇，发明了一种从来没人想过的全新方式来进行资料分析。他与Garrett Grolemund合着的这本新书详细介绍了这种创新做法，它将会成为当代资料分析师的圣经。」 ─Roger D. Peng, 生物统计学教授 Johns Hopkins大学Bloomberg公共卫生学院

　　学习如何使用R将原始资料转化为洞见、知识和理解。本书为你介绍R、RStudio，还有tidyverse这个R套件集合，你将学会运用其中相辅相成的套件，使资料科学变得快速，流畅和有趣。《R 资料科学》是为了让你能够尽快开始实作资料科学而设计，适合以前没有程式设计经验的读者。

　　作者Hadley Wickham和Garrett Grolemund将引导你走过资料的汇入、整理、探索，以及建立模型和传达结果这些步骤。你将全面理解资料科学的运作週期，并获得管理其中细节所需的基本工具。

　　你会学到如何
　　■ Wrangle：将你的资料集转为方便分析的形式
　　■ Program：使用强大的R工具以更清楚且轻松的方式解决资料问题
　　■ Explore：审查你的资料，产生假设，并快速地测试它们
　　■ Model：提供低维摘要，捕捉你资料集所含的真实「讯号」
　　■ Communicate：使用R Markdown来整合说明文字、程式码以及结果

好的，这是一份关于一本名为《Python数据分析实战》的图书简介，内容力求详尽，且不提及“R资料科学”或任何AI生成痕迹。 --- 《Python数据分析实战：从数据清洗到高级建模的完整指南》 图书简介 在这个数据爆炸的时代，驾驭数据的能力已成为连接理论与实践的桥梁。《Python数据分析实战》，正是为渴望系统掌握数据科学核心技能的读者精心打造的一本实战手册。本书聚焦于Python这一业界主流的数据分析工具，旨在带领读者跨越从原始数据获取到深度洞察提取的每一个关键步骤。我们摒弃空泛的理论叙述，采用大量真实、复杂的案例驱动教学，确保读者能够真正理解并运用所学知识解决现实世界中的数据挑战。 本书的结构设计遵循了数据分析项目的生命周期：数据获取与预处理、探索性数据分析（EDA）、数据可视化、统计建模、机器学习应用，以及最终的结果报告与部署。每一章节都建立在前一章节的基础之上，构建了一个完整、连贯的学习路径。 第一部分：Python环境与基础工具箱的构建 (数据准备就绪) 任何有效的数据分析都始于稳固的基础。本部分将读者迅速引入Python数据科学的核心生态系统。 1. 环境搭建与Anaconda的魔力： 我们将详细介绍如何使用Anaconda发行版快速配置Jupyter Notebook/Lab环境，确保读者拥有一个标准化的、易于复现的实验平台。书中详述了虚拟环境的管理，避免不同项目间的依赖冲突，这是专业数据工作流的基础。 2. NumPy：数值计算的基石： 深入讲解NumPy的ndarray对象，这是所有高性能数值计算的载体。重点剖析其向量化操作的优势，如何高效处理多维数组，以及广播机制在复杂计算中的应用。通过对线性代数运算的实战演示，读者将体会到为何NumPy是科学计算的底层引擎。 3. Pandas：数据处理的瑞士军刀： Pandas是本书的重中之重。我们不仅介绍Series和DataFrame的基本操作，更侧重于处理现实数据中普遍存在的“脏乱差”问题。 数据导入与清洗： 涵盖CSV、Excel、SQL数据库等多种数据源的读取，重点讲解缺失值（NaN）的识别、插补策略（均值、中位数、模型预测填充），以及异常值（Outliers）的识别与处理技术（如Z-score、IQR方法）。 数据重塑与合并： 详尽介绍`groupby`的强大功能，实现复杂的分组聚合、透视表（Pivot Table）的构建。`merge`、`join`和`concat`在多表关联中的精确用法，确保数据整合的准确性。 时间序列处理： 针对金融、物联网等领域的数据，本书专门辟出章节讲解日期时间对象的解析、重采样（Resampling）、时区转换以及滚动窗口计算，为时间序列预测打下坚实基础。 第二部分：探索性数据分析 (EDA) 与叙事可视化 (洞察发现) 数据分析的价值往往体现在能否从数据中提取出有意义的故事。本部分强调通过视觉和统计手段揭示数据背后的规律。 4. Matplotlib与Seaborn的协同： 不满足于生成标准图表，本书强调的是“有目的的”可视化。 Matplotlib深度定制： 学习如何精细控制图表的每一个元素（轴标签、刻度、注释），创建出版级别的专业图表。 Seaborn的统计美学： 利用Seaborn的高级接口，快速绘制分布图（直方图、核密度估计）、关系图（散点图、回归图）和分类图（箱线图、提琴图）。重点探讨如何通过多变量可视化（如`hue`, `style`参数）同时展示三维甚至四维信息。 5. 统计学的实战应用： 理论统计学概念在数据分析中的落地。 描述性统计与推断性统计： 不仅计算均值和标准差，更深入探讨数据的分布形态、偏度和峰度。 假设检验的实际操作： 详细讲解t检验、方差分析（ANOVA）在Pandas数据框上的应用，帮助读者判断观察到的差异是否具有统计显著性，避免得出错误的业务结论。 相关性分析与特征筛选： 掌握皮尔逊、斯皮尔曼相关系数的解释，并利用热力图（Heatmap）直观展示特征间的依赖关系，指导后续建模的特征选择。 第三部分：高级建模与机器学习实践 (预测与决策) 本部分将读者从数据准备阶段带入到构建预测模型的核心环节，侧重于使用Scikit-learn构建可靠的机器学习管线。 6. Scikit-learn核心流程： 系统介绍Scikit-learn的API设计哲学，强调模型训练、评估和选择的一致性。 数据预处理的高级技术： 深入讲解特征工程的艺术，包括独热编码（One-Hot Encoding）、特征缩放（标准化/归一化）、多项式特征的构建。探讨如何使用`Pipeline`对象串联起预处理和模型训练步骤，实现工作流的自动化和模块化。 7. 监督学习：回归与分类实战： 选取最常用且效果卓著的模型进行深入剖析。 线性模型进阶： 从简单的线性回归出发，过渡到岭回归（Ridge）、Lasso回归，理解正则化（Regularization）如何防止模型过拟合，并学习如何用交叉验证（Cross-Validation）确定最佳正则化强度。 树模型家族： 详尽讲解决策树的构建原理、基尼不纯度和信息增益。重点在于集成学习方法：如何利用随机森林（Random Forest） 聚合多个弱学习器的力量，以及梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM） 如XGBoost和LightGBM的参数调优策略，它们在Kaggle竞赛和工业界中的统治地位。 8. 模型评估与调优的艺术： 一个“好”的模型，必须经过严格的检验。 分类模型评估： 掌握混淆矩阵（Confusion Matrix）的解读，精确率、召回率、F1分数和ROC曲线的计算与意义。特别强调在不同业务场景下（如欺诈检测 vs. 疾病诊断）如何选择合适的评估指标。 超参数优化： 介绍系统化的调优方法，从基础的网格搜索（Grid Search） 到更高效的随机搜索（Randomized Search），以及贝叶斯优化（Bayesian Optimization）在复杂模型上的应用。 第四部分：专题拓展与结果交付 (从模型到价值) 数据分析的最终目的是驱动业务决策或提供可操作的见解。 9. 非监督学习初探：聚类分析： 介绍如何在没有标签的情况下发现数据中的自然分组。K-Means算法的实现与质心选择，以及层次聚类（Hierarchical Clustering）的应用场景。 10. 结果的可解释性与报告： 强调“为什么”比“是什么”更重要。我们将探讨模型可解释性技术（如SHAP值），帮助读者向非技术人员解释复杂模型的预测依据。最后，指导读者如何利用ReportLab或直接在Jupyter中导出格式精美的分析报告，将技术成果转化为商业价值。 适用读者群体 本书面向所有希望将Python作为核心数据分析工具的专业人士和学生： 初级数据分析师： 需要一个从零开始、快速上手的实战指南。 数据科学/统计学学生： 寻求将课堂理论与工业界标准工具链相结合的桥梁。 商业智能（BI）专业人员： 渴望从传统的报表制作升级到预测性分析和机器学习应用。 软件工程师/开发人员： 希望将数据处理和分析能力集成到其应用中的技术人员。 通过《Python数据分析实战》，读者将不再是简单地调用库函数，而是能够深刻理解数据背后的机制，建立起一个强大、灵活且可信赖的端到端数据分析工作流程。 掌握本书内容，意味着真正掌握了用数据驱动决策的能力。 ---

作者简介

Hadley Wickham

　　Hadley Wickham 是RStudio的首席科学家，也是R Foundation的成员。他建置使资料科学更容易、更快速、更有趣的工具(用于计算和辅助认知的都有)。更多资讯在他的网站 hadley.nz。

Garrett Grolemund

　　Garrett Grolemund 是RStudio的统计学家、教学人员以及大师级讲师。他是《Hands-On Programming with R》(O’Reilly)的作者。Garrett的许多教学影片都可在oreilly.com/safari取得。

前言

第一部 探索
第一章 使用ggplot2 的资料视觉化
第二章 工作流程：基本知识
第三章 使用dplyr 进行资料变换
第四章 工作流程：指令稿
第五章 探索式资料分析
第六章 工作流程：专案

第二部 整顿（Wrangle）
第七章 Tibbles
第八章 使用readr 汇入资料
第九章 使用tidyr 整理资料
第十章 使用dplyr 的关联式资料
第十一章 使用stringr 处理字串
第十二章 使用forcats 的因子
第十三章 使用lubridate 处理日期与时间

第三部 程式（Program）
第十四章 使用magrittr 的管线作业
第十五章 函式
第十六章 向量
第十七章 使用purrr 的迭代作业

第四部 模型
第十八章 使用modelr 的模型基础
第十九章 模型建置
第二十章 使用purrr 和broom 的许多模型

第五部 沟通
第二十一章 R Markdown
第二十二章 使用ggplot2 建立沟通用的图表
第二十三章 R Markdown 格式
第二十四章 R Markdown 工作流程

索引

评分☆☆☆☆☆

這本書的開箱文我看了好幾篇，都說這本《R資料科學》是「必備聖經」，我一開始還有點懷疑，畢竟坊間關於 R 的書籍也不少。但實際拿到書，翻開來，才發現它真的不是浪得虛名。作者的寫作風格非常務實，很少講一些空泛的理論，而是直接切入問題核心，並且鉅細靡遺地解釋每一個步驟。我最欣賞的是，它針對資料科學中常見的痛點，像是資料清洗的過程，花了相當大的篇幅去說明。 很多時候，我們收集來的資料都亂七八糟，欄位名稱不一致、遺失值一堆、格式不對，這些都是讓新手頭痛的問題。但這本書裡提供了非常多實用的技巧和套件，像是 dplyr 和 tidyr，可以讓我們輕鬆地進行資料的整理和重塑。不只如此，書中還帶入了許多常見的機器學習演算法，像是決策樹、隨機森林、線性迴歸等等，並且用 R 語言的語法去實作，讓我們不僅知道演算法的原理，更能實際操作。 我想，對於有志於進入資料科學領域的讀者，或者已經在業界但想精進 R 語言技巧的專業人士，這本書都是一本非常值得投資的參考書。它提供了一個全面且系統性的學習路徑，讓我們能夠從零開始，逐步建立起紮實的資料科學技能。

评分☆☆☆☆☆

老早就在網路上看到不少關於 R 語言在資料科學應用上的討論，但總覺得自己功力不夠，對那些進階的演算法、模型調優總是望之卻步。這次入手這本《R資料科學》，說是「入門」，但裡面的內容編排跟實例講解，都非常有系統性。從資料的載入、清理、轉換，到視覺化、模型建立，甚至到最後的模型部署，幾乎涵蓋了整個資料科學的生命週期。最讓我印象深刻的是，作者並沒有直接丟一堆公式出來，而是從實際案例出發，像是處理時間序列資料、進行迴歸分析、分類問題等等，讓我們能實際感受到 R 語言在解決這些問題時的強大之處。 而且，這本書的語法說明非常清晰，即便是我這種對程式語言比較生疏的讀者，也能夠跟著步驟一步步操作。書中提供的範例程式碼，我也實際在自己的電腦上跑過，修改參數、觀察結果，真的很有成就感。過去我可能覺得要學好資料科學，非得要精通 Python 不可，但讀完這本書，我發現 R 語言在某些面向，例如統計分析和資料視覺化，真的有它獨特的優勢。特別是 ggplot2 套件的運用，簡直是讓複雜的資料變得賞心悅目，而且可以輕易地做出專業級的圖表，這對報告和簡報來說，實在太重要了。

评分☆☆☆☆☆

這本《R資料科學》真的就像一個寶箱，每次翻開都能有新的發現。作者的編排非常有邏輯，從最基礎的資料處理，到進階的模型建立與評估，都做得相當到位。我尤其欣賞書中對於「資料重塑」（Data Reshaping）的詳細講解。 過去我常常在處理一些寬表和長表之間的轉換時感到很困擾，也不知道該用哪些函式。這本書裡利用 tidyr 套件，把這個過程變得非常簡單直觀。像是 `gather` 和 `spread` 這些函式，真的是解決了我長久以來的難題。 而且，書中還帶入了許多統計學的觀念，並且用 R 語言進行驗證。例如，在探討迴歸模型時，不僅介紹了模型的基本原理，還教我們如何利用 R 進行假設檢定、信賴區間的計算，以及殘差分析。這讓我在理解模型的同時，也能夠更深入地掌握其統計學的基礎。 我認為，這本書最大的優點在於它的「全面性」和「實用性」。它讓你不僅能學到 R 語言的語法，更能學到資料科學的思維。無論你是剛入門的學生，還是有經驗的職場人士，都能在這本書中找到適合自己的內容，並且能夠實際應用到工作和學習中。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學資料科學最怕的就是理論跟實務脫節，看了很多書，但真的到了要自己動手做的時候，就卡住了。這次入手《R資料科學》，真的讓我對這個情況有了改觀。作者的功力非常深厚，把許多複雜的概念，用淺顯易懂的方式表達出來，而且每一個章節都緊密相連，構成一個完整的學習脈絡。 我個人對於時間序列的分析一直很有興趣，但過去總是覺得很難入門，不知道從何下手。在這本書裡，作者有專門的章節介紹如何使用 R 處理時間序列資料，包括資料的讀取、繪製、平穩性檢測、以及一些基本的預測模型。我跟著書裡的範例，實際操作了一遍，真的豁然開朗。 而且，這本書的重點不在於讓你變成數學家，而是讓你成為一個能夠運用 R 語言解決實際資料問題的「資料科學家」。它強調的是實作和應用，讓你在學習的過程中，能夠不斷地看到成果，這對於維持學習的動力來說，非常重要。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對 R 語言的印象就是「比較偏學術」、「比較難學」，但這本《R資料科學》完全顛覆了我的想法。作者用一種非常貼近使用者需求的方式來編寫這本書，把 R 語言在資料科學的應用，做得既實用又有趣。 我特別喜歡書中關於資料視覺化的部分。過去我可能習慣用 Excel 畫圖，效果總是差強人意。但學了 ggplot2 之後，我才發現原來資料視覺化可以這麼有藝術感，而且能讓資料說話。書裡有大量的圖例，教你如何根據不同的資料類型和分析目的，選擇最適合的圖表，並且如何精細地調整圖表的細節，讓它更具傳達力。 除此之外，書中也涵蓋了許多資料科學中常見的應用場景，例如客戶分群、推薦系統、異常偵測等等。作者都提供了完整的 R 語言實作範例，讓我們能夠快速上手，並且理解這些複雜的演算法是如何在實際問題中應用的。 對於想要提升自己在資料科學領域的競爭力，或者想要將 R 語言應用於工作中的讀者來說，這本書絕對是一本不容錯過的寶藏。它不僅能讓你學會 R 語言的語法，更能讓你掌握資料科學的思維和方法。