R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第三版] (電子書) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李仁鐘

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資料科學實戰：Python 驅動的資料探勘、機器學習與商業智慧 專為渴望掌握現代資料分析核心技術的專業人士與進階學生設計 在這個數據爆炸的時代，將原始數據轉化為可執行的商業洞察，是企業競爭力的關鍵。本書《資料科學實戰：Python 驅動的資料探勘、機器學習與商業智慧》，將帶領讀者深入探索利用 Python 生態系統進行端到端數據科學專案的完整路徑。不同於側重特定演算法或單一工具的書籍，本書的目標是建立一個全面的、以實戰為導向的知識框架，確保讀者能夠應對真實世界中複雜多變的數據挑戰。 本書專注於當前業界最廣泛採用的工具集——Python 及其強大的函式庫生態系統，包括 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn，以及 Scikit-learn 和 TensorFlow/PyTorch 等核心機器學習框架。我們將視角聚焦於如何運用這些工具，從數據的獲取、清洗、探索性分析，到建立穩健的預測模型，並最終將模型部署為可產生商業價值的解決方案。 第一部分：紮實的數據基礎與探索性分析（EDA） 成功的資料科學專案始於對數據的深刻理解。本部分旨在為讀者奠定堅實的數據處理基礎，這是後續所有進階分析的基石。 1. 數據的獲取與清洗：Python 的數據操作利器 我們將從 Python 中最核心的數據處理函式庫 Pandas 入手。讀者將學習如何高效地讀取來自不同來源（CSV、Excel、SQL 資料庫、JSON）的數據，並掌握 DataFrame 的高級操作技巧。重點內容包括： 數據重塑與合併： 熟練運用 `merge`、`join`、`concat` 進行多源數據的整合；掌握 `pivot_table` 和 `melt` 進行數據透視與重塑。 缺失值處理策略： 深入探討多種缺失值填補技術（如均值、中位數、眾數，以及基於模型的插補），並分析不同策略對模型性能的潛在影響。 異常值檢測與處理： 介紹基於統計學（如 Z 分數、IQR）和基於模型的異常值檢測方法，並討論在不同業務場景下（如金融欺詐、製造缺陷）應採取的不同處理態度。 2. 視覺化驅動的洞察：Matplotlib 與 Seaborn 的藝術 數據視覺化不僅是展示結果的工具，更是探索數據模式和驗證假設的強力手段。本書將引導讀者超越基礎的長條圖和折線圖： 探索性數據分析 (EDA) 工作流： 建立一套系統化的 EDA 流程，利用視覺化快速發現分佈、相關性和潛在的偏差。 高級統計圖表： 掌握使用 Seaborn 創建複雜的統計圖表，如小提琴圖（Violin Plots）、分佈圖（Distplots）和成對關係圖（Pair Plots），以揭示變量間的非線性關係。 定制化圖表： 通過 Matplotlib 的底層控制，創建高度定制化、符合出版標準的專業圖表，用於報告和演示。 第二部分：機器學習核心技術與模型構建 本部分將深入機器學習的理論基礎，並著重於使用 Scikit-learn 庫進行高效的模型實施與評估。 3. 監督式學習：預測與分類的利器 我們將全面涵蓋監督式學習的兩大核心領域： 回歸模型： 從基礎的線性回歸出發，探討嶺迴歸（Ridge）、套索迴歸（Lasso）和彈性網絡（Elastic Net）如何通過正則化解決多重共線性問題。 分類模型： 詳細介紹邏輯迴歸、決策樹、支持向量機（SVM）和 K 最近鄰（KNN）的原理、優缺點及參數調整。 模型評估與選擇： 掌握關鍵的評估指標，包括準確率、精確率、召回率、F1 分數、ROC 曲線和 AUC 值。重點講解交叉驗證（Cross-Validation）在保證模型泛化能力中的作用。 4. 非監督式學習與降維 處理無標籤數據是數據科學的另一重要領域。 聚類分析： 深入探討 K-Means 聚類演算法，並介紹層次聚類（Hierarchical Clustering）和 DBSCAN，以應對不同形狀的數據簇。 特徵降維： 學習主成分分析（PCA）在減少數據維度、加速訓練和緩解過擬合方面的應用。 5. 集成方法與模型優化 現代機器學習的性能往往依賴於集成技術。 集成學習（Ensemble Methods）： 剖析 Bagging（如隨機森林 Random Forest）和 Boosting（如 AdaBoost、Gradient Boosting Machines (GBM)）的機制，並重點實戰 XGBoost 和 LightGBM 在表格數據上的卓越表現。 超參數調優： 掌握網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）以及更高效的貝葉斯優化方法，用於系統性地提升模型性能。 第三部分：進階主題與商業應用 本書的第三部分將視角從標準模型擴展到更專業的領域，指導讀者如何應用這些技術解決更複雜的商業問題。 6. 模型可解釋性與穩健性（ML Explainability） 在許多受監管的行業（如金融、醫療），僅有高準確率是不夠的，我們必須知道模型「為何」做出該預測。 局部與全局解釋： 介紹 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 和 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 等現代工具，用於解析複雜模型（如集成模型和神經網絡）的決策過程。 特徵重要性分析： 結合模型內建和模型獨立的特徵重要性方法，優化特徵工程。 7. 文本數據的結構化分析 處理非結構化的文本數據是當前數據科學的前沿挑戰。 文本預處理： 涵蓋分詞、詞形還原、停用詞移除等核心步驟。 文本表示： 學習傳統的 TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）向量化方法，以及現代的詞嵌入（Word Embeddings）概念，為後續的文本分類或情感分析做準備。 主題建模： 實戰潛在狄利克雷分配（LDA）等技術，從大量文檔中自動發現潛在主題。 8. 時間序列數據分析 對於金融、庫存管理和需求預測等場景至關重要。 平穩性檢驗： 使用 ADF 檢驗等工具確定序列的平穩性。 經典模型與現代方法： 介紹 ARIMA/SARIMA 模型的基本原理，並過渡到利用機器學習方法（如序列特徵工程結合梯度提升樹）處理複雜的時間序列數據。 結論：從實驗室到生產環境 本書最後將探討如何將訓練好的模型投入實際應用。我們將討論模型的序列化（使用 Pickle/Joblib）、API 接口的基礎概念，以及部署時需要考慮的性能、延遲和監控問題。 《資料科學實戰》 不僅僅是一本程式碼參考書，它是一份引導您從數據新手成長為能夠獨立構建、優化並解釋複雜預測系統的實戰指南。透過大量的程式碼實例、真實世界的案例研究和對核心概念的透徹解析，讀者將能自信地面對任何數據科學的挑戰，並將技術轉化為清晰的商業價值。