基于R的统计分析与数据挖掘 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300190747

商品编码：1174308719

出版时间：2014-05-01

作  者:薛薇 定  价:48 出 版 社:中国人民大学出版社 出版日期:2014年05月01日 页  数:399 装  帧:平装 ISBN:9787300190747 ●第1章 关于R
●1.1 为什么选择R
●1.2 如何学习R
●1.3 R入门必备
●1.4 小结
●第2章 R的数据组织
●2.1 R的数据对象
●2.2 创建和访问R的数据对象
●2.3 从文本文件读数据
●2.4 外部数据的导入
●2.5 R数据组织的其他问题
●2.6 小结
●第3章 R的数据管理
●3.1 数据合并
●3.2 数据排序
●3.3 缺失数据报告
●3.4 变量计算
●3.5 变量值的重编码
●3.6 数据筛选
●3.7 数据保存
●部分目录

内容简介

薛薇博士编著的这本《基于R的统计分析与数据挖掘》聚焦当今备受靠前外数据分析师和数据应用者关注的R语言，关注如何借助R实现统计分析和数据挖掘。它既不是仅侧重理论讲解的统计分析和数据挖掘教科书，也不是仅侧重R编程操作的使用手册，而是以数据分析贯穿全书的两者的有机结合。
本书特色在于：以数据模拟的直观方式论述方法原理的同时，通过案例强化R的操作实践性；在以解决应用问题为目标讨论R操作的同时，通过原理论述强化模型结果的解读理解。
《基于R的统计分析与数据挖掘》定位于统计分析和数据挖掘的学习者、实践者和研究者，旨在使读者理解统计分析原理，熟练操控R软件，拓展数据应用，提升研究水平。
薛薇 薛薇，工学硕士、经济学博士，*国人民大学统计学院副教授，教育部人文社会科学重点研究基地：*国人民大学应用统计学科研究中心副主任。关注数据挖掘及统计分析方法，统计和数据挖掘软件应用，统计数据库系统研发等方面，涉足网络新媒体传播和互动模式建模、政府和官方微博分析、学科学术热点跟踪等文本挖掘和统计应用领域，以及以数据挖掘为依托的客户关系管理等。主要代表作：《SPSS统计分析方法及应用》、《Clementine数据挖掘方法及应用》、《基于信息技术的统计信息系统》。

《数据之钥：洞悉商业价值的统计思维与实践》 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，它们是连接过去、现在与未来的桥梁，蕴藏着洞察市场趋势、优化运营策略、驱动业务增长的巨大潜力。然而，数据的价值并非唾手可得，它需要一套严谨的理论框架和一套精湛的实践工具来解锁。《数据之钥：洞悉商业价值的统计思维与实践》正是这样一把钥匙，它将带领读者穿越纷繁复杂的数据海洋，抵达智慧的彼岸。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次深入浅出的思想启迪之旅。我们相信，掌握统计分析和数据挖掘的核心理念，远比熟悉某个特定软件的菜单选项更为重要。因此，本书从根源出发，深入剖析统计学在理解和解释数据现象中的基石作用，以及数据挖掘技术如何从海量信息中提炼出有价值的洞见。我们拒绝“拿来主义”，而是鼓励读者主动思考，理解“为什么”和“如何做”，从而真正掌握数据分析的精髓。 第一篇：统计思维的基石——构建严谨的数据认知 在数据分析的旅程中，清晰的统计思维是不可或缺的起点。本篇将系统地介绍统计学的基本概念，并重点强调其在商业分析中的应用价值。 数据世界的导航图：变量、数据类型与测量尺度 我们首先要学会辨认数据世界中的基本元素。本书将详细阐述不同类型的变量（定性、定量）以及它们所对应的测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）。理解这些概念，就像拥有了一张精准的地图，能够指导我们在分析过程中选择最合适的方法，避免误入歧途。我们将通过生动的商业案例，说明不同类型的数据如何影响我们对信息的解读，例如，理解客户的购买偏好时，区分“满意”和“非常满意”这两个有序的定性变量，与理解“购买金额”这个比例变量，需要采用截然不同的分析视角。 数据的眼睛：描述性统计的艺术 在真正深入探究数据背后的故事之前，我们首先需要“看见”数据。本篇将聚焦于描述性统计，教授读者如何运用中心趋势的度量（均值、中位数、众数）和离散程度的度量（方差、标准差、四分位距）来概括数据的整体特征。更重要的是，我们将强调可视化在描述性统计中的关键作用。散点图、直方图、箱线图、饼图等，它们不仅仅是图表，更是我们与数据沟通的语言。通过这些可视化工具，我们可以直观地发现数据的分布形态、异常值以及变量之间的初步关系，为后续的深入分析奠定基础。例如，通过分析不同产品线的销售额箱线图，管理者可以快速识别出表现最突出和最需要关注的产品类别。 预测的预言家：概率论与统计推断的入门 商业世界充满了不确定性，而概率论正是量化这种不确定性的强大工具。本篇将深入浅出地介绍概率的基本概念，以及如何理解随机变量和概率分布。在此基础上，我们将引出统计推断的核心思想——从样本推断总体。理解置信区间和假设检验的基本原理，将使读者能够更科学地评估调查结果的可靠性，做出更具信心的决策。我们将解释，为什么在抽样调查中，即使样本能够反映部分总体信息，也需要通过统计推断来量化其不确定性。例如，通过对一小部分用户进行满意度调查，我们如何利用置信区间来估计整体用户的平均满意度，并在产品改进决策中考虑其可靠性。 变量的协奏曲：相关性分析与回归模型的基础 在商业环境中，几乎没有哪个决策是孤立的，大多数决策都与多个因素相互关联。本篇将深入探讨变量之间的关系。我们将从简单的相关性分析开始，理解两个变量之间线性关系的强度和方向。然而，相关性并非因果。本书将重点强调区分相关性和因果的重要性，以及如何避免常见的逻辑误区。在此基础上，我们将引入回归分析的基本概念，学习如何构建简单的线性回归模型，以量化一个因变量如何受一个或多个自变量的影响。我们将通过实际案例，例如，分析广告投入与销售额之间的关系，学习如何建立模型来预测销售额的变化，并解释模型中各系数的商业含义。 第二篇：数据挖掘的利器——从海量数据中淘金 在掌握了统计思维的基石后，本篇将进一步深入数据挖掘的领域，介绍一系列强大的技术，帮助读者从海量、复杂的数据中发掘隐藏的模式、趋势和关联，从而驱动更明智的商业决策。 数据的指纹：分类与聚类分析 理解和区分数据中的不同群体是数据分析中的常见任务。本篇将详细介绍分类技术，学习如何根据已有数据训练模型，对新的数据进行预测和归类。我们将探讨常用的分类算法，例如逻辑回归、决策树和支持向量机，并解释它们各自的适用场景和优缺点。同时，本书也将重点介绍聚类分析，它是一种无监督学习方法，用于发现数据中隐藏的自然分组，而无需预先定义类别。我们将学习如何使用K-Means等算法，将客户按照行为习惯、购买偏好等进行细分，从而实现更精准的市场定位和个性化营销。例如，通过客户购买记录的聚类，电商平台可以发现“高价值回头客”和“价格敏感型新人”等不同细分群体，并采取差异化的运营策略。 关联的脉络：关联规则挖掘 在零售、电商等领域，理解商品之间的关联性对于优化商品陈列、制定促销策略至关重要。本篇将深入介绍关联规则挖掘技术，学习如何发现数据集中项集之间的有趣关系。我们将重点讲解Apriori算法及其变种，理解支持度、置信度和提升度等关键指标的含义，并学会如何从海量的交易数据中提取出“购买了A商品的用户也很可能购买B商品”这样的关联规则。本书将通过生动的超市购物篮分析案例，展示如何运用这些规则来提升交叉销售和捆绑销售的效果。例如，通过分析啤酒和尿布的关联购买行为，超市可以调整商品陈列位置，将这两类商品放在更便利的位置，以提高销售额。 异常的警钟：异常检测与欺诈识别 在金融、网络安全、质量控制等领域，识别异常行为至关重要。本篇将介绍异常检测的技术，学习如何从大量正常数据中找出那些不符合常规的“离群点”。我们将探讨基于统计模型和基于机器学习的异常检测方法，例如，使用统计分布来判断数据点的异常性，或者利用孤立森林等算法来高效地识别异常。本书将重点关注异常检测在识别欺诈交易、设备故障或网络入侵等场景中的应用。例如，通过分析信用卡交易的模式，银行可以及时发现异常交易，从而保护客户的财产安全。 数据的预测未来：时间序列分析与预测模型 许多商业决策都依赖于对未来趋势的预测，例如销售预测、库存管理、市场需求预测等。本篇将深入介绍时间序列分析的基本概念，理解时间序列数据的特性，如趋势、季节性和周期性。我们将学习如何使用ARIMA、指数平滑等经典时间序列模型来捕捉数据中的规律，并进行短期和长期的预测。同时，本书也将探讨一些更先进的预测模型，以及如何评估预测模型的准确性。例如，通过分析历史销售数据，服装零售商可以预测未来几个月的销售趋势，从而提前备货，避免库存积压或缺货。 预测的深化：高级回归与模型评估 在掌握了基础回归模型后，本篇将进一步探索更复杂的回归技术，例如多元线性回归、多项式回归等，以处理更复杂的变量关系。我们还将深入探讨模型评估的重要性，学习各种评估指标，如R平方、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，并理解过拟合和欠拟合的概念，以及如何通过交叉验证等技术来选择最佳的模型。本书将强调，模型并非一成不变，而是需要根据实际业务场景和数据变化进行持续的优化和调整。例如，在构建客户流失预测模型时，我们会根据不同的评估指标来选择最适合业务需求的模型，并持续监控模型性能，及时进行更新。 第三篇：实践与应用——将数据智慧转化为商业价值 理论的价值最终体现在实践中。本篇将引导读者将所学的统计思维和数据挖掘技术应用于真实的商业场景，学习如何构建完整的数据分析项目流程，并最终将数据分析的洞见转化为可行的商业策略。 数据分析的项目生命周期：从问题定义到价值呈现 一个成功的数据分析项目，需要清晰的规划和严谨的执行。本篇将详细介绍数据分析项目的完整生命周期，包括明确业务问题、数据收集与清洗、探索性数据分析、模型构建与评估、结果解读与沟通，以及最终的部署与价值实现。我们将强调，问题的定义是项目的起点，清晰的问题描述能够指导后续所有分析的 방향。本书将通过一个贯穿全篇的案例研究，展示如何一步一步地完成一个典型的数据分析项目。 数据清洗的艺术：让数据说话 现实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复值和格式错误。本篇将深入探讨数据清洗的重要性，并教授读者各种常用的数据清洗技术，例如缺失值填充、异常值处理、重复数据删除、数据格式统一等。本书将强调，高质量的数据是可靠分析的前提，花在数据清洗上的时间，往往比你想象的更重要。我们将通过实例展示，如何有效地处理这些数据质量问题，为后续的分析打下坚实基础。 数据可视化进阶：讲好数据故事 在数据分析的最后一步，将复杂的分析结果清晰、有效地传达给非技术背景的决策者至关重要。本篇将进一步探讨数据可视化的进阶技巧，学习如何选择最适合呈现分析结果的图表类型，如何运用颜色、标签、标题等元素来增强图表的可读性和信息量，以及如何通过叙事性的可视化来构建一个引人入胜的数据故事。我们将强调，好的可视化能够让数据“说话”，帮助决策者快速理解分析的结论，并做出明智的判断。 案例研究：商业数据分析的实战演练 理论最终要落地，实践是最好的检验。本篇将通过多个精心设计的商业案例研究，涵盖市场营销、客户关系管理、运营优化、风险控制等多个领域，展示如何将本书所学的统计思维和数据挖掘技术融会贯通，解决实际的商业问题。每个案例都将遵循数据分析的项目生命周期，从业务问题的提出，到数据的收集、清洗、分析，再到模型的构建、评估，最终形成具有实际操作意义的商业建议。我们将引导读者思考，在不同的业务场景下，如何选择最合适的数据分析方法，并如何解读分析结果，转化为可执行的商业策略。 《数据之钥：洞悉商业价值的统计思维与实践》致力于培养读者成为能够独立思考、善于运用数据解决实际问题的数据人才。我们相信，通过本书的学习，你将不仅掌握一套分析工具，更重要的是，你将学会一种全新的思维方式——用数据来理解世界，用数据来驱动决策，最终在激烈的商业竞争中，找到属于你的“数据之钥”，开启无限的商业可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实很吸引眼球，那种深沉的蓝色调配上简洁的字体，给人一种既专业又不失活力的感觉。我拿到手的时候，首先就被它的排版吸引住了，字里行间留白恰到好处，阅读起来非常舒适，即便是长时间盯着屏幕或者纸质书看，眼睛也不容易感到疲劳。作者在开篇的章节里，对R语言在现代数据科学中的地位进行了深入的阐述，从宏观层面解释了为什么选择R作为工具的重要性，而不是简单地罗列函数语法。我特别欣赏他引入了几个历史案例，说明了统计学理论如何一步步演化，并最终在R的环境下得以高效实现。这使得整本书的理论基石非常扎实，读起来不仅仅是学习操作，更像是在回顾数据分析领域的发展脉络。对于初学者来说，这种宏大的视角非常有益，能帮助他们建立起一个完整的知识框架，避免陷入单纯的“代码堆砌”的误区。那种对理论与实践结合的追求，从第一章就开始展现得淋漓尽致，让人对后续内容充满期待。

评分☆☆☆☆☆

最后，不得不提的是这本书在“实战部署与报告”方面的细致入微。很多技术书籍在模型跑出来后就戛然而止，但本书的结尾部分却致力于解决“如何将分析成果有效传达”这一关键问题。作者详细介绍了R Markdown在生成专业报告中的强大功能，包括如何无缝嵌入代码块、图表和动态表格。他展示了如何利用`ggplot2`的高级定制功能，生成那些能直接用于商业演示的、信息密度极高的可视化图表，并且这些图表都具有极高的可复现性。书中甚至提供了一套标准的报告模板结构，从摘要到结论，每部分应该包含哪些关键的分析发现和统计证据，都给出了明确的指导方针。这使得这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位资深数据分析师的实战经验总结，它教会的不仅是如何计算，更是如何“专业地呈现计算的结果”。

评分☆☆☆☆☆

关于统计分析方法的讲解部分，逻辑层次感极强，犹如搭积木一样，基础的概念先行，然后层层递进到复杂模型的构建。比如在讲解线性回归时，作者没有止步于最小二乘法，而是花了相当篇幅去讨论多重共线性问题的识别与处理策略，包括VIF值的计算和岭回归的引入。这种对“潜在问题”的预判和提供解决方案的写作风格，极大地增强了本书的实用价值。更值得称道的是，作者巧妙地将R的统计函数（比如`lm()`）与背后的数学原理进行关联，读者在执行代码的同时，也能在脑海中勾勒出统计量是如何计算出来的。对于我这种既想掌握工具又想理解底层逻辑的读者来说，这是至关重要的。当我尝试去理解方差分析（ANOVA）时，书中通过一个农业实验的设计案例，将因素、交互作用和均值比较等概念讲解得丝丝入扣，使得抽象的F检验变得可视化和可操作化。

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘章节的处理方式，展现了作者对现代机器学习范式的深刻理解。他并没有将数据挖掘简单等同于“跑一遍算法”，而是将其构建成一个完整的“项目周期”来叙述，包括特征工程、模型选择、交叉验证和性能评估等关键环节。在介绍决策树和随机森林时，书中详尽地比较了它们在处理不同类型数据时的优劣势，并着重讲解了如何通过调整参数（如树的深度、节点的最小样本数）来平衡模型的偏差与方差。有一处关于K近邻（KNN）分类的讨论让我印象深刻，作者特别指出了在处理高维数据时距离度量的局限性，并顺势引出了主成分分析（PCA）作为降维预处理步骤的必要性。这种前后呼应、知识点融会贯通的写作手法，使得读者在学习新算法的同时，也能温习和巩固前面学到的统计降维技术，展现了作者极强的体系化构建能力。

评分☆☆☆☆☆

翻开主体内容后，我立刻感受到了作者在案例选择上的独到匠心。不同于市面上很多教材倾向于使用过于理想化或者过于枯燥的内置数据集，这本书选择了大量来源于实际商业环境和科研领域的数据集，这些数据往往伴随着真实世界中的“脏乱差”问题，比如缺失值、异常点，以及非标准化的格式。作者并没有回避这些复杂性，反而将其视为教学的重点。他非常细致地展示了如何运用R的各种包，如`dplyr`和`tidyr`进行高效的数据清洗和预处理，每一步骤都配有详尽的代码注释和逻辑解释。我尤其喜欢其中一个关于时间序列分解的案例，它涉及到一个金融市场波动的数据集，作者不仅展示了如何应用ARIMA模型，还加入了对模型残差进行正态性检验和白噪声检验的全过程，这种对模型诊断的重视程度，远超出了我预期的“入门”级别书籍的深度。这种强调“数据质量决定分析上限”的理念，在书中的各个章节反复得到印证，让人不得不佩服作者对分析流程严谨性的把控。