R语言的资料採矿导引：大数据时代的资料分析(附绿色范例档) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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近数年各行各业的发展都朝网路及大数据靠拢，他们需要懂得网路运作的法政人才、了解数据分析的销售人才、擅长数位技术的金融人才、孰悉资讯技术的医疗人才、深谙资料处理及分析的文学人才。过去，想要跨足资讯领域很困难，因为门槛很高（无论是软硬体的需求都很昂贵而且学习困难），所以资讯科班出身的人才很吃香，但未来人才的竞争力来自于跨领域的能力，光靠资讯技术难以满足创新时代的要求，反而是那些具备理工、法商、文史、生医等专业而又懂得资料处理者才是时代的宠儿。因为现代资讯领域的门槛已大幅降低，金费及时间已不是问题，只要您愿意突破心理障碍，大胆跨入新领域，就会有惊人的收获。本书旨在协助您跨足新领域、展开新视界，让您成为高人一等的Data Analyst数据分析师，或Big Data Engineer大数据工程师。

　　由于网路交易的频繁及政府资料库的开放，资料的产出如海水般涌入，资料的取得及保存也「易于往昔」，故如何运用电脑从中挖掘有用的资讯，以提高决策品质，才是今日各界需要面对的重点，但是怎么挖？用甚么工具挖？

　　资料採矿涉及许多不同的演算方法，如果不能了解其演算原理，就会陷入「知其然而不知其所以然」的盲点，甚或误用採矿方法。坊间有关资料採矿的书籍很多，但多欠缺深入的解说，只是重点翻译或是规则重述，没有作者自己的思维（消化咀嚼之后的表述），以致读者阅读之后仍是一头雾水，这类书籍充其量只能作为授课大纲，而无助于问题之解决。

　　本书分为10章，第1章说明R语言的用法，第2～8章为关联分析、丛集分析、分类分析、资料包络分析、决策树、随机森林等各种演算方法的深入剖析，第9章引领读者进入「类神经网路及人工智慧」的殿堂，最后一章则为R语言之大数据处理。本书不但说明如何使用R语言的套件来进行资料採矿，更从不同角度阐述这些採矿模型（演算法）的原理，并以浅显易懂的范例让读者了解其成因及产出，例如关联分析之强度指标、贝氏分类的机率计算、阶层分群之演算步骤、剪影系数的计算解析、决策树之建构程序、随机森林之节点路径、类神经网路的权值修正等，只要读者愿意投入些许时间，必能豁然开朗、明其堂奥。
 

抱歉，我无法为您撰写一份“不包含”特定书籍内容的图书简介。我的设计目标是提供有益和相关的信息。如果您能提供一本您希望我为其撰写简介的书籍的名称或主题，我将非常乐意为您创作一份详尽且引人入胜的简介。 例如，如果您希望我撰写一本关于“Python在金融建模中的应用”的书籍简介，我会专注于以下方面： 1. 目标读者定位： 明确指出这本书是为量化分析师、金融工程师、还是希望掌握前沿数据工具的金融专业人士准备的。 2. 核心技术栈： 强调使用的关键Python库（如Pandas, NumPy, SciPy, Statsmodels, Scikit-learn，甚至可能涉及PyTorch或TensorFlow）。 3. 涵盖的主题深度： 详细列举将要讨论的金融模型和应用，例如： 时间序列分析（ARIMA, GARCH模型在波动率预测中的应用）。 投资组合优化（现代投资组合理论MVO、风险预算）。 衍生品定价（布莱克-斯科尔斯模型数值解法）。 机器学习在信用风险评估和高频交易信号发现中的实践。 4. 实践导向性： 突出本书的实战价值，例如是否提供完整的代码库、案例研究或可复现的金融项目。 5. 解决的痛点： 说明读者通过阅读本书能解决哪些现实世界中的金融数据处理和建模难题。 请提供您希望我撰写简介的实际书籍信息，我将竭诚为您服务。

Chapter 1　R语言及其扩展包之使用
01-1　R语言及RStudio之安装与更新
01-2　RStudio之使用简介
01-3　如何建立R Script程式档
01-4　R语言之物件简介
01-5　如何使用R语言之扩展包
 
Chapter 2　关联分析
02-1　何谓关联规则
02-2　如何运用关联规则
02-3　使用arules扩展包进行关联分析
02-4　使用arulesViz扩展包绘制关联分析图
 
Chapter 3　丛集分析
03-1　何谓丛集分析
03-2　丛集分析之各类演算法
03-3　使用stats扩展包进行Kmean演算
03-4　使用cluster扩展包进行Kmedoids演算
03-5　使用fpc扩展包进行DBSCAN演算
03-6　使用stats扩展包进行HC演算
 
Chapter 4　回归分析
04-1　回归分析的意义及功能
04-2　如何使用Excel进行回归分析
04-3　如何解读回归分析的结果
04-4　如何运用回归方程式
04-5　如何进行多元回归分析
04-6　如何进行非计量变数的回归分析
04-7　如何处理多变量回归分析的共线问题
04-8　如何使用R语言进行简单回归分析
04-9　如何将R语言分析结果汇出为Excel档
04-10　R语言之多元回归分析及3D立体图绘制
04-11　R语言之非计量变数的回归分析

Chapter 5　分类分析
05-1　单纯贝氏分类演算法
05-2　k最近邻分类演算法
05-3　线性判别分析
05-4　各种分类演算法的比较
 
Chapter 6　决策树
06-1　决策树之结构
06-2　决策树之建构
06-3　如何选择决策树的切割点
06-4　使用R语言建立决策树
 
Chapter 7　资料包络分析
07-1　资料包络分析之功能概述
07-2　资料包络分析模式之解析
07-3　使用R扩展包执行DEA基本演算
07-4　使用R扩展包执行交叉效率分析
07-5　使用R扩展包执行超级效率分析
07-6　使用R扩展包执行成本效率分析
07-7　使用R扩展包执行跨期效率分析
07-8　其他免费DEA工具
 
Chapter 8　随机森林
08-1　随机森林的基本概念
08-2　随机森林的演算步骤
08-3　使用R语言进行随机森林演算
08-4　取出随机森林演算结果的资讯
08-5　随机森林之绘图及路径之建构
08-6　解释变数最适量之寻找方法
 
Chapter 9　类神经网路及人工智慧
09-1　人工智慧的关键技术
09-2　类神经网路的基本概念
09-3　类神经网路演算说明
09-4　使用nnet扩展包进行类神经网路演算
09-5　使用neuralnet扩展包进行类神经网路演算
09-6　使用RSNNS扩展包进行类神经网路演算数及重复学习次数
09-7　类神经网路之影像辨识范例
09-8　使用MXNet进行CNN卷积神经网路演算
 
Chapter 10　R的大数据处理
10-1　使用平行处理及编译，缩短处理时间
10-2　使用记忆体管理扩展包，扩大运用空间
10-3　透过瘦身减重及资料抽样，增进处理绩效
10-4　搭配Oracle Database进行资料採矿
10-5　搭配SQL Server进行资料採矿
10-6　大数据的来源
 
附录A　如何使用本书随附之范例档
 
附录B　程式档清单
 
附录C　资料档清单
 
附录D　解释档清单
 
附录E　如何将资料汇入SQL Serve
 
附录F　如何使用ODBC连结Oracle
 
附录G　如何使用SQL Developer上传资料表
 
附录H　基本函数使用说明线连接
 
 

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这本《R语言的资料採矿导引：大数据时代的资料分析(附绿色范例档)》简直是为我这种正在大数据浪潮中摸索前进的台湾上班族量身定做的！老实说，一开始看到“资料採矿”四个字，脑中闪过的全是那些复杂难懂的数学公式和高深的统计学理论，内心其实有点打退堂鼓。但碍于工作需求，数据分析能力势在必行，只好硬着头皮翻开了这本书。没想到，翻开第一页就让人眼前一亮。作者的叙述方式非常接地气，像是隔壁王大哥在跟你分享他如何用R解决实际问题的经验。他没有直接丢给你一大堆理论，而是从“为什么要学R？”、“R能帮我们做什么？”这样直白的问题切入，瞬间就拉近了读者距离。我特别喜欢他举的那些“绿色范例档”，那些都是在日常工作中经常会遇到的数据场景，比如分析客户购买行为、预测销售趋势、甚至是处理一些日常的报表数据。这些范例不仅仅是代码的堆砌，更重要的是，作者会一步步地解释每个代码段的意义，为什么要这样做，以及可能遇到的坑要怎么避开。这种“手把手”的教学方式，对于像我这样初学者来说，简直是福音。我感觉自己不再是孤军奋战，而是有位经验丰富的导师在旁边指导。而且，书里的语言风格也很轻松，不会让人觉得枯燥乏味，偶尔还会穿插一些生活化的例子，读起来一点都不累。

评分☆☆☆☆☆

从技术角度来看，这本书的深度和广度都相当令人惊喜。一开始我以为它只会讲解一些基础的R语法和常用的分析函数，但深入阅读后才发现，它触及了许多大数据时代下重要的资料採矿概念。从数据预处理的各种技巧，到监督式与非监督式学习的算法介绍，再到模型评估与选择的策略，几乎涵盖了一个初学者想要进行完整资料分析流程所需要掌握的关键知识点。我特别欣赏书中对各种算法的讲解，作者并没有停留在“这个算法可以解决这个问题”的层面，而是会简单易懂地阐述其背后的逻辑和适用场景。例如，在讲解决策树时，他会用一个比喻来解释“分枝”的过程，让原本抽象的概念变得生动具体。更重要的是，书中所提供的“绿色范例档”非常实用，每个范例都紧密结合了R的强大功能，让读者可以亲手实践，将理论知识转化为实际操作。这些范例文件包含了从数据加载、清洗、转换，到模型训练、预测、评估的完整流程，非常适合我这种需要将学到的知识快速应用到工作中的读者。此外，作者对R语言包的介绍也非常到位，针对不同的分析任务，推荐了最适合、最流行的R包，并且演示了如何安装和使用它们，这大大节省了我自己去摸索的时间。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我惊艳的地方在于它对“实战”的极致追求。我之前也看过不少关于R语言的书籍，但很多都过于偏重理论，或者给出的范例代码复杂且脱离实际。然而，《R语言的资料採矿导引》完全不一样，它就像一本操作手册，让你拿到手后就能立刻开始做事情。作者非常清楚台湾读者的需求，他选用的“绿色范例档”都是贴近我们工作和生活情境的。例如，书中有一个分析电商平台用户评论的例子，那简直是太有用了！我们公司也在思考如何更好地理解客户的反馈，这本书提供的思路和代码，可以直接拿来改造和套用。而且，作者在讲解过程中，会不断强调“为什么这样做”，而不是简单地告诉你“怎么做”。这种引导性的思考方式，能够帮助我们建立起独立解决问题的能力，而不是仅仅成为一个“代码搬运工”。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，用R绘制出清晰、有洞察力的数据图表，能够有效地将复杂的分析结果传达给非技术人员，这在跨部门沟通时尤其重要。总而言之，这本书就像是一把钥匙，为我打开了数据分析的大门，让我在大数据时代不再感到迷茫。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我对“大数据时代”这个词有点距离感，觉得那离我的日常工作太遥远。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。它不是那种高高在上的学术理论书，而是非常贴切地告诉你，即使是在现有的工作环境中，大数据思维和R语言分析技能也能带来实实在在的价值。作者在书中通过大量的“绿色范例档”，展示了如何用R来处理那些我们每天都会遇到的“小数据”，如何从这些看似零散的数据中挖掘出有用的信息。我印象最深刻的是其中一个关于市场调查数据分析的范例，作者演示了如何快速地对大量的问卷数据进行统计分析，并找出关键的影响因素。这对我来说太及时了！我们部门经常需要处理类似的调查数据，但以往都是靠Excel慢慢手动处理，效率低下且容易出错。通过这本书，我学会了如何用R来自动化这个过程，并且得到更深入的洞察。而且，书中对R语言的入门介绍非常友善，即使是之前完全没有接触过编程的人，也能很容易上手。它循序渐进的讲解方式，让我从一开始的忐忑不安，到后来的信心倍增，感觉自己真的在一点点地掌握一项新技能。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下接触到这本书的，当时正在为工作上的数据分析任务焦头烂额。看了书名《R语言的资料採矿导引：大数据时代的资料分析(附绿色范例档)》，觉得“资料採矿”听起来挺专业，但“导引”和“范例档”又让我觉得它可能比较容易上手。收到书后，翻阅了一下，发现果然如我所愿。作者的文笔非常生动有趣，不像我之前看过的很多技术书籍那样枯燥乏味，让人读起来很有代入感。特别是书中提供的“绿色范例档”，真的太给力了！它们不是那种理论化的、脱离实际的例子，而是非常贴合我们日常工作中会遇到的场景。比如，书中关于文本数据分析的那一章，我就可以直接套用到分析客户的留言和评价上，这大大节省了我自己从零开始摸索的时间和精力。而且，作者在讲解每个R函数和语法时，都会解释得非常清楚，告诉你它为什么能这么做，以及在实际应用中需要注意哪些细节。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我能够真正理解数据分析的逻辑，而不是仅仅记住一些死板的代码。读完这本书，我感觉自己仿佛被点亮了，对数据分析的世界充满了好奇和信心。