进击的资料科学：Python与R的应用实作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 数据可视化

　　从如何获取、掌控、探索、预测与沟通资料认识现代资料科学应用

　　您已经具备Python或R语言基础程式设计能力，却不晓得该如何应用所学来撰写网页爬虫、连结资料库、清理资料、资料视觉化或者机器学习吗？这是为您量身打造的一本进阶应用书，您将在本书找到用Python和R语言实践前述这些迷人资料科学应用场景的实作范例！

　　●用语平易近人、浅显易读
　　●有效提升就学、研究与求职的即战力
　　●适合阅读本书的读者：已经能娴熟使用Python或R语言基本程式设计的使用者、想学习Python或R语言资料科学应用的使用者

进击的资料科学：Python与R的应用实作 一、 导论：驾驭数据时代的双引擎 在这个数据爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步与商业决策的核心资源。然而，原始数据本身并无价值，其潜力需要通过科学的方法和强大的工具来挖掘。本书正是为应对这一挑战而生，它提供了一个全面且实用的框架，旨在帮助读者从零基础迈向数据科学的实战应用，实现“进击”。 我们选择Python和R作为核心工具，并非偶然。Python以其简洁的语法、强大的通用性以及在机器学习、深度学习领域的统治地位，成为构建复杂数据管道和部署模型的首选。而R语言，作为统计分析的传统强项，在统计建模、可视化和专业报告生成方面拥有无与伦比的深度和广度。本书的核心理念在于融合，教会读者如何根据任务的特性，灵活切换或协同使用这两个数据科学领域的“双引擎”，从而在实际工作中达到效率与深度的最佳平衡。 本书的结构设计充分考虑了学习曲线，从基础概念的梳理到复杂项目的实操，层层递进。我们将数据科学的旅程分解为数据获取、数据清洗与预处理、探索性数据分析（EDA）、建模与评估、以及结果可视化与报告这五大关键阶段。每一阶段都紧密结合Python和R的特定优势。例如，在数据获取方面，我们将展示如何使用Python的`requests`和`BeautifulSoup`进行网络爬取，以及如何利用R的`rvest`包进行高效的网页数据提取；在数据清洗环节，Python的`pandas`库将负责大规模结构化数据的处理，而R的`dplyr`和`tidyr`则会在数据重塑和精确筛选上展现其简洁的“管道”操作优势。 二、 数据获取与存储：构建坚实的数据基石 数据的来源多种多样，格式复杂多变。本书的第一部分着重于如何系统地采集、连接和存储我们需要的数据。我们深入探讨了关系型数据库（SQL）的基本操作，演示如何使用Python的`SQLAlchemy`连接MySQL或PostgreSQL，以及如何通过R的`RPostgreSQL`包进行高效的查询和数据导入。 对于非结构化数据，网络爬虫是不可或缺的技能。我们将详细介绍如何构建合乎规范的爬虫脚本。在Python部分，重点在于理解异步请求（`asyncio`）在处理高并发请求时的优化；而在R部分，我们关注`httr`库在请求头管理和会话维护方面的实用技巧。此外，我们还会涵盖JSON和XML格式数据的解析，这是现代API交互的基石。 数据存储是确保分析可重复性的关键。除了传统数据库，本书也涉猎了NoSQL数据库（如MongoDB）的初步集成，展示如何利用Python的`pymongo`库处理文档型数据，并讨论何时选择键值存储或列式存储的策略。 三、 数据清洗与预处理：从泥泞到宝石 真实世界的数据往往是“脏乱差”的，缺失值、异常值、格式不一致是常态。数据清洗是耗时但至关重要的环节，它直接决定了模型性能的上限。 在Python章节，我们深度剖析`pandas`的数据对齐、缺失值插补技术（如均值/中位数插补、时间序列的插值法），以及使用`scikit-learn`的预处理模块进行特征缩放（标准化、归一化）和独热编码（One-Hot Encoding）。对于异常值检测，我们将结合统计方法（如Z-Score、IQR）和基于密度的算法（如LOF）。 R语言部分则强调其在统计数据处理上的优雅性。我们将利用`tidyr`进行数据的“整洁化”（Tidy Data Principle），确保每行是一个观察值，每列是一个变量。`dplyr`的强大筛选、分组和汇总功能，将帮助读者快速定位并处理数据中的逻辑错误。此外，对于分类变量的特征工程，我们将对比Python和R中不同的因子处理机制，强调在不同统计框架下对变量类型的准确定义。 四、 探索性数据分析（EDA）：发现数据背后的故事 EDA是连接数据收集与模型构建的桥梁，其目的在于理解数据的结构、发现潜在关系、识别数据质量问题，并为后续建模提供假设。 在可视化方面，本书采用双重策略。Python部分侧重于交互式和面向生产的可视化，重点介绍`Matplotlib`的基础架构、`Seaborn`的高级统计图表，以及使用`Plotly`或`Bokeh`创建可嵌入网页的动态图表。 R语言则专注于深度统计可视化，核心工具为`ggplot2`。我们将详细讲解“图形语法”（Grammar of Graphics），演示如何通过层次化地添加几何对象、统计变换和坐标系来构建复杂且信息丰富的图表。对比Python和R在EDA上的侧重点，读者将学会如何利用R的丰富统计图库快速检验假设，再利用Python的库将关键发现转化为可部署的仪表板。 EDA环节也包括相关性分析、分布拟合检验（如Shapiro-Wilk检验），以及使用主成分分析（PCA）进行维度约减的初步探讨，展示如何利用Python的`scikit-learn`和R的`prcomp`函数从不同角度解读数据结构。 五、 建模与预测：从经典统计到前沿机器学习 这是数据科学实践的核心。本书采用模块化教学方法，确保读者既能掌握经典统计推断，也能驾驭前沿的机器学习算法。 Python建模核心： 线性模型与广义线性模型（GLM）： 使用`statsmodels`库进行严谨的统计推断，重点学习系数解释、P值和置信区间，这对于需要向业务方解释决策依据的场景至关重要。 经典机器学习： 深入`scikit-learn`，涵盖回归（线性、岭、Lasso）、分类（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、梯度提升机GBM/XGBoost）。我们将详细讲解模型选择、交叉验证（Cross-Validation）、超参数调优（Grid Search, Random Search）和模型评估指标（AUC, F1-Score, MSE/RMSE）。 进阶主题： 简要介绍深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）的基本概念和如何使用它们处理结构化数据。 R建模核心： 统计推断的深度： R在假设检验和传统统计模型方面的优势得到充分体现。我们将使用`lm()`和`glm()`进行详尽的回归诊断，并介绍时间序列分析（ARIMA, GARCH）的核心包。 模型生态系统： 利用R的丰富CRAN包，探索如生存分析（`survival`包）和非参数统计模型的应用。 模型可解释性（XAI）： 介绍R在模型可解释性方面的工具，如`DALEX`或`lime`的R接口，对比Python中的解释性工具，强调解释结果的差异化表达。 六、 案例实战与报告生成：实现价值闭环 数据科学的价值体现在最终的交付成果上。本书的最后一个重要部分，是将前述技能整合到一个完整的项目中，并展示如何将分析结果高效地传达给决策者。 我们将选取至少两个跨领域的实战案例（例如，客户流失预测与金融风险评估），展示Python和R如何在同一项目流程中协同工作。例如，使用Python进行大规模数据预处理和训练核心模型，然后使用R的`rmarkdown`框架，结合模型预测结果，生成包含统计摘要、交互式图表和文字解释的专业报告。 `rmarkdown`的学习将是重点，它允许分析人员将代码、结果和叙述无缝集成，实现分析过程的完全透明化和自动化报告生成。此外，我们也会讨论如何使用Python的`Streamlit`或R的`Shiny`创建简单的Web应用原型，将模型部署为交互式工具，真正实现“进击”——让数据科学成果直接服务于业务决策。 总结 《进击的资料科学：Python与R的应用实作》不是一本纯粹的理论参考书，而是一本实操指南。它要求读者动手实践，通过大量的代码示例和项目驱动的学习，确保每项技能都能转化为解决实际问题的能力。掌握了Python和R的双重技能树，读者将不再受限于单一工具的视野，能够以最合适的方法应对最复杂的数据挑战，真正成为数据科学领域的“进击者”。

作者简介

郭耀仁

　　毕业于台湾大学商学研究所，是资料科学与推广教育的爱好者，目前为教育科技新创团队 Kyosei.ai的共同创办人，于台大资工系统训练班、资策会、中华电信学院及多所大专院校讲授资料科学课程。

　　在Kyosei.ai之前任职过上海的韩商新创公司、台北的美商软体公司与银行，闲暇时喜欢长跑；着有轻松学习 R语言、R语言使用者的Python学习笔记（2017 iT邦帮忙铁人赛Big Data组冠军）与进击的资料科学。
 

Chapter 1 资料科学的前世今生
Part 1：如何获取资料
Chapter 2 载入常见档案格式
Chapter 3 向资料库查询
Chapter 4 静态撷取网页内容
Chapter 5 动态撷取网页内容

Part 2：如何掌控资料
Chapter 6 认识常见的资料结构
Chapter 7 基础资料框操作技巧
Chapter 8 进阶资料框操作技巧
Chapter 9 关于文字

Part 3：如何探索资料
Chapter 10 基础视觉化
Chapter 11 视觉化中的元件
Chapter 12 其他视觉化类型

Part 4：如何预测资料
Chapter 13 寻找回归模型的系数
Chapter 14 回归模型的评估
Chapter 15 寻找罗吉斯回归的系数
Chapter 16 分类模型的评估

Part 5：如何沟通资料
Chapter 17 互动式图表及 R 语言
Chapter 18 互动式图表及 Python

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，它真的把“实战”二字做到了极致。我一直觉得学编程或者学某个技术，最怕的就是看一大堆理论然后无从下手。这本书在这方面做得非常出色，它不是那种“纸上谈兵”的书，而是真正将Python和R这两个强大的工具与数据科学的各个环节紧密结合起来。我尤其喜欢它在讲解模型评估和选择那部分的内容，它没有简单地列出几个指标，而是深入分析了不同场景下选择不同评估指标的考量，并且提供了非常实用的代码来实现这些评估。我还记得书中有一个关于用户行为分析的例子，用了好几种不同的方法来预测用户流失，然后比较了它们的优劣，这个过程让我对模型的选择有了更深刻的理解，不再是盲目地套用公式。这本书的优点在于，它不会让你觉得某个知识点是孤立的，而是将它们串联成一个完整的知识体系，让你在学习的过程中就能看到一个完整的数据科学项目是如何运作的。我个人认为，对于想要快速掌握数据科学核心技能，并且希望能够独立完成项目的人来说，这本书绝对是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我之前在工作中经常会遇到需要处理大量数据的情况，但很多时候都感觉束手无策，不知道从何下手。直到我看到了这本书，我才觉得找到了救星。这本书在数据预处理和特征工程方面的内容非常详实，它详细讲解了如何识别和处理缺失值、异常值，如何进行特征选择和特征构建，并且提供了大量的Python和R代码示例。我印象最深刻的是，书中有一个关于文本数据挖掘的章节，它讲解了如何从大量的非结构化文本中提取有用的信息，例如情感分析、主题建模等。这个章节对我来说尤其重要，因为我经常需要处理用户评论和反馈，而这本书提供的方法让我能够更有效地进行分析。而且，这本书在讲解过程中，并没有回避复杂性，而是将复杂的概念拆解开来，用清晰易懂的语言进行解释，并且结合大量的代码实践，让你在学习的过程中就能掌握实际操作的技巧。这本书不仅提升了我的技术能力，更让我对数据科学在实际工作中的应用有了更深的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书我断断续续地啃了快两个月了，实在是被里面的内容给震撼到了。我之前也看过不少关于数据科学的书，但很多都停留在理论层面，或者给出的例子非常浅显，感觉就像是“知其然不知其所以然”。然而，这本书完全颠覆了我的认知。它不仅仅是教你某个算法怎么用，而是深入浅出地讲解了算法背后的原理，并且立刻就跟上了Python和R的实际操作。我记得其中有一章讲到如何用Python处理海量文本数据，从数据清洗、特征提取到模型构建，每一步都有详细的代码示例，而且作者的讲解逻辑非常清晰，即使是像我这样对某些算法细节不是很精通的读者，也能一步步跟上。最让我印象深刻的是，书中有很多关于实际案例的讨论，比如如何应用到金融风控、市场营销等领域，这让我看到了数据科学的强大力量，也给了我很多启发，让我开始思考如何在自己的工作中应用这些技术。而且，书中的排版设计也很舒服，代码块和文字的区分很明显，阅读起来不会感到疲惫。总的来说，这本书是一本非常值得细细品读的进阶读物，它不仅提升了我的技术能力，更拓宽了我对数据科学应用场景的理解。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的厚度一开始让我有些望而却步，但当我真正翻开它，并且开始阅读其中的内容时，我就知道我的担心是多余的。这本书的内容组织得非常巧妙，它循序渐进，从基础概念讲到高级应用，并且始终贯穿着Python和R的实操。我之前接触过一些数据可视化的内容，但很多书上的例子都比较刻板，不够灵活。这本书在这方面提供了很多非常棒的技巧，比如如何制作交互式的图表，如何根据不同的数据类型选择最合适的图表，以及如何用代码来美化图表，让数据更具表现力。我还记得其中有一个章节讲的是时间序列分析，作者不仅解释了ARIMA等经典模型，还介绍了如何用Python和R来实现这些模型，并且对模型进行诊断和调优，这让我受益匪浅。这本书最大的特点就是它的“落地性”，它不是让你死记硬背知识点，而是引导你动手去实践，去解决实际问题。对于那些想要真正掌握数据分析技能，并且能够将所学知识转化为实际生产力的人来说，这本书绝对是一本值得投资的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，更像是一位经验丰富的数据科学家在手把手地传授他的知识和经验。我之前尝试过学习机器学习，但总感觉像是隔靴搔痒，理解不透彻。这本书的特别之处在于，它不仅仅讲解了各种算法的原理，更重要的是，它深入分析了这些算法在实际应用中的优缺点，以及在不同场景下如何进行选择和调优。我尤其喜欢书中关于模型集成和提升的部分，它让我明白，单一的模型往往不够强大，而通过各种集成方法，我们可以构建出更鲁棒、更精准的模型。而且，书中提供的Python和R代码示例都非常规范和高效，这对于我们这些初学者来说，无疑是极大的帮助。我记得书中有一个关于推荐系统设计的案例，作者详细讲解了协同过滤、内容过滤等不同方法的原理和实现，并且给出了相应的代码。这个案例让我对推荐系统有了更全面的理解，也激发了我在这方面的进一步探索。总而言之，这本书是一本非常实用且深入的书籍，它不仅帮助我巩固了数据科学的基础知识，更让我看到了数据科学的广阔应用前景。