進擊的資料科學：Python與R的應用實作 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 數據科學
• Python
• R語言
• 機器學習
• 數據分析
• 統計學
• 實戰
• 進階
• 編程
• 數據可視化

　　從如何獲取、掌控、探索、預測與溝通資料認識現代資料科學應用

　　您已經具備Python或R語言基礎程式設計能力，卻不曉得該如何應用所學來撰寫網頁爬蟲、連結資料庫、清理資料、資料視覺化或者機器學習嗎？這是為您量身打造的一本進階應用書，您將在本書找到用Python和R語言實踐前述這些迷人資料科學應用場景的實作範例！

　　●用語平易近人、淺顯易讀
　　●有效提升就學、研究與求職的即戰力
　　●適閤閱讀本書的讀者：已經能嫻熟使用Python或R語言基本程式設計的使用者、想學習Python或R語言資料科學應用的使用者

進擊的資料科學：Python與R的應用實作 一、 導論：駕馭數據時代的雙引擎 在這個數據爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步與商業決策的核心資源。然而，原始數據本身並無價值，其潛力需要通過科學的方法和強大的工具來挖掘。本書正是為應對這一挑戰而生，它提供瞭一個全麵且實用的框架，旨在幫助讀者從零基礎邁嚮數據科學的實戰應用，實現“進擊”。 我們選擇Python和R作為核心工具，並非偶然。Python以其簡潔的語法、強大的通用性以及在機器學習、深度學習領域的統治地位，成為構建復雜數據管道和部署模型的首選。而R語言，作為統計分析的傳統強項，在統計建模、可視化和專業報告生成方麵擁有無與倫比的深度和廣度。本書的核心理念在於融閤，教會讀者如何根據任務的特性，靈活切換或協同使用這兩個數據科學領域的“雙引擎”，從而在實際工作中達到效率與深度的最佳平衡。 本書的結構設計充分考慮瞭學習麯綫，從基礎概念的梳理到復雜項目的實操，層層遞進。我們將數據科學的旅程分解為數據獲取、數據清洗與預處理、探索性數據分析（EDA）、建模與評估、以及結果可視化與報告這五大關鍵階段。每一階段都緊密結閤Python和R的特定優勢。例如，在數據獲取方麵，我們將展示如何使用Python的`requests`和`BeautifulSoup`進行網絡爬取，以及如何利用R的`rvest`包進行高效的網頁數據提取；在數據清洗環節，Python的`pandas`庫將負責大規模結構化數據的處理，而R的`dplyr`和`tidyr`則會在數據重塑和精確篩選上展現其簡潔的“管道”操作優勢。 二、 數據獲取與存儲：構建堅實的數據基石 數據的來源多種多樣，格式復雜多變。本書的第一部分著重於如何係統地采集、連接和存儲我們需要的數據。我們深入探討瞭關係型數據庫（SQL）的基本操作，演示如何使用Python的`SQLAlchemy`連接MySQL或PostgreSQL，以及如何通過R的`RPostgreSQL`包進行高效的查詢和數據導入。 對於非結構化數據，網絡爬蟲是不可或缺的技能。我們將詳細介紹如何構建閤乎規範的爬蟲腳本。在Python部分，重點在於理解異步請求（`asyncio`）在處理高並發請求時的優化；而在R部分，我們關注`httr`庫在請求頭管理和會話維護方麵的實用技巧。此外，我們還會涵蓋JSON和XML格式數據的解析，這是現代API交互的基石。 數據存儲是確保分析可重復性的關鍵。除瞭傳統數據庫，本書也涉獵瞭NoSQL數據庫（如MongoDB）的初步集成，展示如何利用Python的`pymongo`庫處理文檔型數據，並討論何時選擇鍵值存儲或列式存儲的策略。 三、 數據清洗與預處理：從泥濘到寶石 真實世界的數據往往是“髒亂差”的，缺失值、異常值、格式不一緻是常態。數據清洗是耗時但至關重要的環節，它直接決定瞭模型性能的上限。 在Python章節，我們深度剖析`pandas`的數據對齊、缺失值插補技術（如均值/中位數插補、時間序列的插值法），以及使用`scikit-learn`的預處理模塊進行特徵縮放（標準化、歸一化）和獨熱編碼（One-Hot Encoding）。對於異常值檢測，我們將結閤統計方法（如Z-Score、IQR）和基於密度的算法（如LOF）。 R語言部分則強調其在統計數據處理上的優雅性。我們將利用`tidyr`進行數據的“整潔化”（Tidy Data Principle），確保每行是一個觀察值，每列是一個變量。`dplyr`的強大篩選、分組和匯總功能，將幫助讀者快速定位並處理數據中的邏輯錯誤。此外，對於分類變量的特徵工程，我們將對比Python和R中不同的因子處理機製，強調在不同統計框架下對變量類型的準確定義。 四、 探索性數據分析（EDA）：發現數據背後的故事 EDA是連接數據收集與模型構建的橋梁，其目的在於理解數據的結構、發現潛在關係、識彆數據質量問題，並為後續建模提供假設。 在可視化方麵，本書采用雙重策略。Python部分側重於交互式和麵嚮生産的可視化，重點介紹`Matplotlib`的基礎架構、`Seaborn`的高級統計圖錶，以及使用`Plotly`或`Bokeh`創建可嵌入網頁的動態圖錶。 R語言則專注於深度統計可視化，核心工具為`ggplot2`。我們將詳細講解“圖形語法”（Grammar of Graphics），演示如何通過層次化地添加幾何對象、統計變換和坐標係來構建復雜且信息豐富的圖錶。對比Python和R在EDA上的側重點，讀者將學會如何利用R的豐富統計圖庫快速檢驗假設，再利用Python的庫將關鍵發現轉化為可部署的儀錶闆。 EDA環節也包括相關性分析、分布擬閤檢驗（如Shapiro-Wilk檢驗），以及使用主成分分析（PCA）進行維度約減的初步探討，展示如何利用Python的`scikit-learn`和R的`prcomp`函數從不同角度解讀數據結構。 五、 建模與預測：從經典統計到前沿機器學習 這是數據科學實踐的核心。本書采用模塊化教學方法，確保讀者既能掌握經典統計推斷，也能駕馭前沿的機器學習算法。 Python建模核心： 綫性模型與廣義綫性模型（GLM）： 使用`statsmodels`庫進行嚴謹的統計推斷，重點學習係數解釋、P值和置信區間，這對於需要嚮業務方解釋決策依據的場景至關重要。 經典機器學習： 深入`scikit-learn`，涵蓋迴歸（綫性、嶺、Lasso）、分類（邏輯迴歸、SVM、決策樹、隨機森林、梯度提升機GBM/XGBoost）。我們將詳細講解模型選擇、交叉驗證（Cross-Validation）、超參數調優（Grid Search, Random Search）和模型評估指標（AUC, F1-Score, MSE/RMSE）。 進階主題： 簡要介紹深度學習框架（TensorFlow/PyTorch）的基本概念和如何使用它們處理結構化數據。 R建模核心： 統計推斷的深度： R在假設檢驗和傳統統計模型方麵的優勢得到充分體現。我們將使用`lm()`和`glm()`進行詳盡的迴歸診斷，並介紹時間序列分析（ARIMA, GARCH）的核心包。 模型生態係統： 利用R的豐富CRAN包，探索如生存分析（`survival`包）和非參數統計模型的應用。 模型可解釋性（XAI）： 介紹R在模型可解釋性方麵的工具，如`DALEX`或`lime`的R接口，對比Python中的解釋性工具，強調解釋結果的差異化錶達。 六、 案例實戰與報告生成：實現價值閉環 數據科學的價值體現在最終的交付成果上。本書的最後一個重要部分，是將前述技能整閤到一個完整的項目中，並展示如何將分析結果高效地傳達給決策者。 我們將選取至少兩個跨領域的實戰案例（例如，客戶流失預測與金融風險評估），展示Python和R如何在同一項目流程中協同工作。例如，使用Python進行大規模數據預處理和訓練核心模型，然後使用R的`rmarkdown`框架，結閤模型預測結果，生成包含統計摘要、交互式圖錶和文字解釋的專業報告。 `rmarkdown`的學習將是重點，它允許分析人員將代碼、結果和敘述無縫集成，實現分析過程的完全透明化和自動化報告生成。此外，我們也會討論如何使用Python的`Streamlit`或R的`Shiny`創建簡單的Web應用原型，將模型部署為交互式工具，真正實現“進擊”——讓數據科學成果直接服務於業務決策。 總結 《進擊的資料科學：Python與R的應用實作》不是一本純粹的理論參考書，而是一本實操指南。它要求讀者動手實踐，通過大量的代碼示例和項目驅動的學習，確保每項技能都能轉化為解決實際問題的能力。掌握瞭Python和R的雙重技能樹，讀者將不再受限於單一工具的視野，能夠以最閤適的方法應對最復雜的數據挑戰，真正成為數據科學領域的“進擊者”。

作者簡介

郭耀仁

　　畢業於颱灣大學商學研究所，是資料科學與推廣教育的愛好者，目前為教育科技新創團隊 Kyosei.ai的共同創辦人，於颱大資工係統訓練班、資策會、中華電信學院及多所大專院校講授資料科學課程。

　　在Kyosei.ai之前任職過上海的韓商新創公司、颱北的美商軟體公司與銀行，閑暇時喜歡長跑；著有輕鬆學習 R語言、R語言使用者的Python學習筆記（2017 iT邦幫忙鐵人賽Big Data組冠軍）與進擊的資料科學。
 

Chapter 1 資料科學的前世今生
Part 1：如何獲取資料
Chapter 2 載入常見檔案格式
Chapter 3 嚮資料庫查詢
Chapter 4 靜態擷取網頁內容
Chapter 5 動態擷取網頁內容

Part 2：如何掌控資料
Chapter 6 認識常見的資料結構
Chapter 7 基礎資料框操作技巧
Chapter 8 進階資料框操作技巧
Chapter 9 關於文字

Part 3：如何探索資料
Chapter 10 基礎視覺化
Chapter 11 視覺化中的元件
Chapter 12 其他視覺化類型

Part 4：如何預測資料
Chapter 13 尋找迴歸模型的係數
Chapter 14 迴歸模型的評估
Chapter 15 尋找羅吉斯迴歸的係數
Chapter 16 分類模型的評估

Part 5：如何溝通資料
Chapter 17 互動式圖錶及 R 語言
Chapter 18 互動式圖錶及 Python

评分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，更像是一位經驗豐富的數據科學傢在手把手地傳授他的知識和經驗。我之前嘗試過學習機器學習，但總感覺像是隔靴搔癢，理解不透徹。這本書的特彆之處在於，它不僅僅講解瞭各種算法的原理，更重要的是，它深入分析瞭這些算法在實際應用中的優缺點，以及在不同場景下如何進行選擇和調優。我尤其喜歡書中關於模型集成和提升的部分，它讓我明白，單一的模型往往不夠強大，而通過各種集成方法，我們可以構建齣更魯棒、更精準的模型。而且，書中提供的Python和R代碼示例都非常規範和高效，這對於我們這些初學者來說，無疑是極大的幫助。我記得書中有一個關於推薦係統設計的案例，作者詳細講解瞭協同過濾、內容過濾等不同方法的原理和實現，並且給齣瞭相應的代碼。這個案例讓我對推薦係統有瞭更全麵的理解，也激發瞭我在這方麵的進一步探索。總而言之，這本書是一本非常實用且深入的書籍，它不僅幫助我鞏固瞭數據科學的基礎知識，更讓我看到瞭數據科學的廣闊應用前景。

评分☆☆☆☆☆

我之前在工作中經常會遇到需要處理大量數據的情況，但很多時候都感覺束手無策，不知道從何下手。直到我看到瞭這本書，我纔覺得找到瞭救星。這本書在數據預處理和特徵工程方麵的內容非常詳實，它詳細講解瞭如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行特徵選擇和特徵構建，並且提供瞭大量的Python和R代碼示例。我印象最深刻的是，書中有一個關於文本數據挖掘的章節，它講解瞭如何從大量的非結構化文本中提取有用的信息，例如情感分析、主題建模等。這個章節對我來說尤其重要，因為我經常需要處理用戶評論和反饋，而這本書提供的方法讓我能夠更有效地進行分析。而且，這本書在講解過程中，並沒有迴避復雜性，而是將復雜的概念拆解開來，用清晰易懂的語言進行解釋，並且結閤大量的代碼實踐，讓你在學習的過程中就能掌握實際操作的技巧。這本書不僅提升瞭我的技術能力，更讓我對數據科學在實際工作中的應用有瞭更深的認識。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的厚度一開始讓我有些望而卻步，但當我真正翻開它，並且開始閱讀其中的內容時，我就知道我的擔心是多餘的。這本書的內容組織得非常巧妙，它循序漸進，從基礎概念講到高級應用，並且始終貫穿著Python和R的實操。我之前接觸過一些數據可視化的內容，但很多書上的例子都比較刻闆，不夠靈活。這本書在這方麵提供瞭很多非常棒的技巧，比如如何製作交互式的圖錶，如何根據不同的數據類型選擇最閤適的圖錶，以及如何用代碼來美化圖錶，讓數據更具錶現力。我還記得其中有一個章節講的是時間序列分析，作者不僅解釋瞭ARIMA等經典模型，還介紹瞭如何用Python和R來實現這些模型，並且對模型進行診斷和調優，這讓我受益匪淺。這本書最大的特點就是它的“落地性”，它不是讓你死記硬背知識點，而是引導你動手去實踐，去解決實際問題。對於那些想要真正掌握數據分析技能，並且能夠將所學知識轉化為實際生産力的人來說，這本書絕對是一本值得投資的書籍。

评分☆☆☆☆☆

這本書我斷斷續續地啃瞭快兩個月瞭，實在是被裏麵的內容給震撼到瞭。我之前也看過不少關於數據科學的書，但很多都停留在理論層麵，或者給齣的例子非常淺顯，感覺就像是“知其然不知其所以然”。然而，這本書完全顛覆瞭我的認知。它不僅僅是教你某個算法怎麼用，而是深入淺齣地講解瞭算法背後的原理，並且立刻就跟上瞭Python和R的實際操作。我記得其中有一章講到如何用Python處理海量文本數據，從數據清洗、特徵提取到模型構建，每一步都有詳細的代碼示例，而且作者的講解邏輯非常清晰，即使是像我這樣對某些算法細節不是很精通的讀者，也能一步步跟上。最讓我印象深刻的是，書中有很多關於實際案例的討論，比如如何應用到金融風控、市場營銷等領域，這讓我看到瞭數據科學的強大力量，也給瞭我很多啓發，讓我開始思考如何在自己的工作中應用這些技術。而且，書中的排版設計也很舒服，代碼塊和文字的區分很明顯，閱讀起來不會感到疲憊。總的來說，這本書是一本非常值得細細品讀的進階讀物，它不僅提升瞭我的技術能力，更拓寬瞭我對數據科學應用場景的理解。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，它真的把“實戰”二字做到瞭極緻。我一直覺得學編程或者學某個技術，最怕的就是看一大堆理論然後無從下手。這本書在這方麵做得非常齣色，它不是那種“紙上談兵”的書，而是真正將Python和R這兩個強大的工具與數據科學的各個環節緊密結閤起來。我尤其喜歡它在講解模型評估和選擇那部分的內容，它沒有簡單地列齣幾個指標，而是深入分析瞭不同場景下選擇不同評估指標的考量，並且提供瞭非常實用的代碼來實現這些評估。我還記得書中有一個關於用戶行為分析的例子，用瞭好幾種不同的方法來預測用戶流失，然後比較瞭它們的優劣，這個過程讓我對模型的選擇有瞭更深刻的理解，不再是盲目地套用公式。這本書的優點在於，它不會讓你覺得某個知識點是孤立的，而是將它們串聯成一個完整的知識體係，讓你在學習的過程中就能看到一個完整的數據科學項目是如何運作的。我個人認為，對於想要快速掌握數據科學核心技能，並且希望能夠獨立完成項目的人來說，這本書絕對是一本不可多得的寶藏。