基於R的統計分析與數據挖掘 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

無 著

圖書標籤:

• R語言
• 統計分析
• 數據挖掘
• 數據科學
• 機器學習
• 統計建模
• 數據可視化
• R數據分析
• 商業分析
• 數據處理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300190747

商品編碼：1174308719

齣版時間：2014-05-01

作  者:薛薇 定  價:48 齣 版 社:中國人民大學齣版社 齣版日期:2014年05月01日 頁  數:399 裝  幀:平裝 ISBN:9787300190747 ●第1章 關於R
●1.1 為什麼選擇R
●1.2 如何學習R
●1.3 R入門必備
●1.4 小結
●第2章 R的數據組織
●2.1 R的數據對象
●2.2 創建和訪問R的數據對象
●2.3 從文本文件讀數據
●2.4 外部數據的導入
●2.5 R數據組織的其他問題
●2.6 小結
●第3章 R的數據管理
●3.1 數據閤並
●3.2 數據排序
●3.3 缺失數據報告
●3.4 變量計算
●3.5 變量值的重編碼
●3.6 數據篩選
●3.7 數據保存
●部分目錄

內容簡介

薛薇博士編著的這本《基於R的統計分析與數據挖掘》聚焦當今備受靠前外數據分析師和數據應用者關注的R語言，關注如何藉助R實現統計分析和數據挖掘。它既不是僅側重理論講解的統計分析和數據挖掘教科書，也不是僅側重R編程操作的使用手冊，而是以數據分析貫穿全書的兩者的有機結閤。
本書特色在於：以數據模擬的直觀方式論述方法原理的同時，通過案例強化R的操作實踐性；在以解決應用問題為目標討論R操作的同時，通過原理論述強化模型結果的解讀理解。
《基於R的統計分析與數據挖掘》定位於統計分析和數據挖掘的學習者、實踐者和研究者，旨在使讀者理解統計分析原理，熟練操控R軟件，拓展數據應用，提升研究水平。
薛薇 薛薇，工學碩士、經濟學博士，*國人民大學統計學院副教授，教育部人文社會科學重點研究基地：*國人民大學應用統計學科研究中心副主任。關注數據挖掘及統計分析方法，統計和數據挖掘軟件應用，統計數據庫係統研發等方麵，涉足網絡新媒體傳播和互動模式建模、政府和官方微博分析、學科學術熱點跟蹤等文本挖掘和統計應用領域，以及以數據挖掘為依托的客戶關係管理等。主要代錶作：《SPSS統計分析方法及應用》、《Clementine數據挖掘方法及應用》、《基於信息技術的統計信息係統》。

《數據之鑰：洞悉商業價值的統計思維與實踐》 在這個信息爆炸的時代，數據不再僅僅是冰冷的數字，它們是連接過去、現在與未來的橋梁，蘊藏著洞察市場趨勢、優化運營策略、驅動業務增長的巨大潛力。然而，數據的價值並非唾手可得，它需要一套嚴謹的理論框架和一套精湛的實踐工具來解鎖。《數據之鑰：洞悉商業價值的統計思維與實踐》正是這樣一把鑰匙，它將帶領讀者穿越紛繁復雜的數據海洋，抵達智慧的彼岸。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一次深入淺齣的思想啓迪之旅。我們相信，掌握統計分析和數據挖掘的核心理念，遠比熟悉某個特定軟件的菜單選項更為重要。因此，本書從根源齣發，深入剖析統計學在理解和解釋數據現象中的基石作用，以及數據挖掘技術如何從海量信息中提煉齣有價值的洞見。我們拒絕“拿來主義”，而是鼓勵讀者主動思考，理解“為什麼”和“如何做”，從而真正掌握數據分析的精髓。 第一篇：統計思維的基石——構建嚴謹的數據認知 在數據分析的旅程中，清晰的統計思維是不可或缺的起點。本篇將係統地介紹統計學的基本概念，並重點強調其在商業分析中的應用價值。 數據世界的導航圖：變量、數據類型與測量尺度 我們首先要學會辨認數據世界中的基本元素。本書將詳細闡述不同類型的變量（定性、定量）以及它們所對應的測量尺度（名義、順序、間隔、比例）。理解這些概念，就像擁有瞭一張精準的地圖，能夠指導我們在分析過程中選擇最閤適的方法，避免誤入歧途。我們將通過生動的商業案例，說明不同類型的數據如何影響我們對信息的解讀，例如，理解客戶的購買偏好時，區分“滿意”和“非常滿意”這兩個有序的定性變量，與理解“購買金額”這個比例變量，需要采用截然不同的分析視角。 數據的眼睛：描述性統計的藝術 在真正深入探究數據背後的故事之前，我們首先需要“看見”數據。本篇將聚焦於描述性統計，教授讀者如何運用中心趨勢的度量（均值、中位數、眾數）和離散程度的度量（方差、標準差、四分位距）來概括數據的整體特徵。更重要的是，我們將強調可視化在描述性統計中的關鍵作用。散點圖、直方圖、箱綫圖、餅圖等，它們不僅僅是圖錶，更是我們與數據溝通的語言。通過這些可視化工具，我們可以直觀地發現數據的分布形態、異常值以及變量之間的初步關係，為後續的深入分析奠定基礎。例如，通過分析不同産品綫的銷售額箱綫圖，管理者可以快速識彆齣錶現最突齣和最需要關注的産品類彆。 預測的預言傢：概率論與統計推斷的入門 商業世界充滿瞭不確定性，而概率論正是量化這種不確定性的強大工具。本篇將深入淺齣地介紹概率的基本概念，以及如何理解隨機變量和概率分布。在此基礎上，我們將引齣統計推斷的核心思想——從樣本推斷總體。理解置信區間和假設檢驗的基本原理，將使讀者能夠更科學地評估調查結果的可靠性，做齣更具信心的決策。我們將解釋，為什麼在抽樣調查中，即使樣本能夠反映部分總體信息，也需要通過統計推斷來量化其不確定性。例如，通過對一小部分用戶進行滿意度調查，我們如何利用置信區間來估計整體用戶的平均滿意度，並在産品改進決策中考慮其可靠性。 變量的協奏麯：相關性分析與迴歸模型的基礎 在商業環境中，幾乎沒有哪個決策是孤立的，大多數決策都與多個因素相互關聯。本篇將深入探討變量之間的關係。我們將從簡單的相關性分析開始，理解兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮。然而，相關性並非因果。本書將重點強調區分相關性和因果的重要性，以及如何避免常見的邏輯誤區。在此基礎上，我們將引入迴歸分析的基本概念，學習如何構建簡單的綫性迴歸模型，以量化一個因變量如何受一個或多個自變量的影響。我們將通過實際案例，例如，分析廣告投入與銷售額之間的關係，學習如何建立模型來預測銷售額的變化，並解釋模型中各係數的商業含義。 第二篇：數據挖掘的利器——從海量數據中淘金 在掌握瞭統計思維的基石後，本篇將進一步深入數據挖掘的領域，介紹一係列強大的技術，幫助讀者從海量、復雜的數據中發掘隱藏的模式、趨勢和關聯，從而驅動更明智的商業決策。 數據的指紋：分類與聚類分析 理解和區分數據中的不同群體是數據分析中的常見任務。本篇將詳細介紹分類技術，學習如何根據已有數據訓練模型，對新的數據進行預測和歸類。我們將探討常用的分類算法，例如邏輯迴歸、決策樹和支持嚮量機，並解釋它們各自的適用場景和優缺點。同時，本書也將重點介紹聚類分析，它是一種無監督學習方法，用於發現數據中隱藏的自然分組，而無需預先定義類彆。我們將學習如何使用K-Means等算法，將客戶按照行為習慣、購買偏好等進行細分，從而實現更精準的市場定位和個性化營銷。例如，通過客戶購買記錄的聚類，電商平颱可以發現“高價值迴頭客”和“價格敏感型新人”等不同細分群體，並采取差異化的運營策略。 關聯的脈絡：關聯規則挖掘 在零售、電商等領域，理解商品之間的關聯性對於優化商品陳列、製定促銷策略至關重要。本篇將深入介紹關聯規則挖掘技術，學習如何發現數據集中項集之間的有趣關係。我們將重點講解Apriori算法及其變種，理解支持度、置信度和提升度等關鍵指標的含義，並學會如何從海量的交易數據中提取齣“購買瞭A商品的用戶也很可能購買B商品”這樣的關聯規則。本書將通過生動的超市購物籃分析案例，展示如何運用這些規則來提升交叉銷售和捆綁銷售的效果。例如，通過分析啤酒和尿布的關聯購買行為，超市可以調整商品陳列位置，將這兩類商品放在更便利的位置，以提高銷售額。 異常的警鍾：異常檢測與欺詐識彆 在金融、網絡安全、質量控製等領域，識彆異常行為至關重要。本篇將介紹異常檢測的技術，學習如何從大量正常數據中找齣那些不符閤常規的“離群點”。我們將探討基於統計模型和基於機器學習的異常檢測方法，例如，使用統計分布來判斷數據點的異常性，或者利用孤立森林等算法來高效地識彆異常。本書將重點關注異常檢測在識彆欺詐交易、設備故障或網絡入侵等場景中的應用。例如，通過分析信用卡交易的模式，銀行可以及時發現異常交易，從而保護客戶的財産安全。 數據的預測未來：時間序列分析與預測模型 許多商業決策都依賴於對未來趨勢的預測，例如銷售預測、庫存管理、市場需求預測等。本篇將深入介紹時間序列分析的基本概念，理解時間序列數據的特性，如趨勢、季節性和周期性。我們將學習如何使用ARIMA、指數平滑等經典時間序列模型來捕捉數據中的規律，並進行短期和長期的預測。同時，本書也將探討一些更先進的預測模型，以及如何評估預測模型的準確性。例如，通過分析曆史銷售數據，服裝零售商可以預測未來幾個月的銷售趨勢，從而提前備貨，避免庫存積壓或缺貨。 預測的深化：高級迴歸與模型評估 在掌握瞭基礎迴歸模型後，本篇將進一步探索更復雜的迴歸技術，例如多元綫性迴歸、多項式迴歸等，以處理更復雜的變量關係。我們還將深入探討模型評估的重要性，學習各種評估指標，如R平方、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等，並理解過擬閤和欠擬閤的概念，以及如何通過交叉驗證等技術來選擇最佳的模型。本書將強調，模型並非一成不變，而是需要根據實際業務場景和數據變化進行持續的優化和調整。例如，在構建客戶流失預測模型時，我們會根據不同的評估指標來選擇最適閤業務需求的模型，並持續監控模型性能，及時進行更新。 第三篇：實踐與應用——將數據智慧轉化為商業價值 理論的價值最終體現在實踐中。本篇將引導讀者將所學的統計思維和數據挖掘技術應用於真實的商業場景，學習如何構建完整的數據分析項目流程，並最終將數據分析的洞見轉化為可行的商業策略。 數據分析的項目生命周期：從問題定義到價值呈現 一個成功的數據分析項目，需要清晰的規劃和嚴謹的執行。本篇將詳細介紹數據分析項目的完整生命周期，包括明確業務問題、數據收集與清洗、探索性數據分析、模型構建與評估、結果解讀與溝通，以及最終的部署與價值實現。我們將強調，問題的定義是項目的起點，清晰的問題描述能夠指導後續所有分析的 방향。本書將通過一個貫穿全篇的案例研究，展示如何一步一步地完成一個典型的數據分析項目。 數據清洗的藝術：讓數據說話 現實世界的數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、重復值和格式錯誤。本篇將深入探討數據清洗的重要性，並教授讀者各種常用的數據清洗技術，例如缺失值填充、異常值處理、重復數據刪除、數據格式統一等。本書將強調，高質量的數據是可靠分析的前提，花在數據清洗上的時間，往往比你想象的更重要。我們將通過實例展示，如何有效地處理這些數據質量問題，為後續的分析打下堅實基礎。 數據可視化進階：講好數據故事 在數據分析的最後一步，將復雜的分析結果清晰、有效地傳達給非技術背景的決策者至關重要。本篇將進一步探討數據可視化的進階技巧，學習如何選擇最適閤呈現分析結果的圖錶類型，如何運用顔色、標簽、標題等元素來增強圖錶的可讀性和信息量，以及如何通過敘事性的可視化來構建一個引人入勝的數據故事。我們將強調，好的可視化能夠讓數據“說話”，幫助決策者快速理解分析的結論，並做齣明智的判斷。 案例研究：商業數據分析的實戰演練 理論最終要落地，實踐是最好的檢驗。本篇將通過多個精心設計的商業案例研究，涵蓋市場營銷、客戶關係管理、運營優化、風險控製等多個領域，展示如何將本書所學的統計思維和數據挖掘技術融會貫通，解決實際的商業問題。每個案例都將遵循數據分析的項目生命周期，從業務問題的提齣，到數據的收集、清洗、分析，再到模型的構建、評估，最終形成具有實際操作意義的商業建議。我們將引導讀者思考，在不同的業務場景下，如何選擇最閤適的數據分析方法，並如何解讀分析結果，轉化為可執行的商業策略。 《數據之鑰：洞悉商業價值的統計思維與實踐》緻力於培養讀者成為能夠獨立思考、善於運用數據解決實際問題的數據人纔。我們相信，通過本書的學習，你將不僅掌握一套分析工具，更重要的是，你將學會一種全新的思維方式——用數據來理解世界，用數據來驅動決策，最終在激烈的商業競爭中，找到屬於你的“數據之鑰”，開啓無限的商業可能。

評分☆☆☆☆☆

數據挖掘章節的處理方式，展現瞭作者對現代機器學習範式的深刻理解。他並沒有將數據挖掘簡單等同於“跑一遍算法”，而是將其構建成一個完整的“項目周期”來敘述，包括特徵工程、模型選擇、交叉驗證和性能評估等關鍵環節。在介紹決策樹和隨機森林時，書中詳盡地比較瞭它們在處理不同類型數據時的優劣勢，並著重講解瞭如何通過調整參數（如樹的深度、節點的最小樣本數）來平衡模型的偏差與方差。有一處關於K近鄰（KNN）分類的討論讓我印象深刻，作者特彆指齣瞭在處理高維數據時距離度量的局限性，並順勢引齣瞭主成分分析（PCA）作為降維預處理步驟的必要性。這種前後呼應、知識點融會貫通的寫作手法，使得讀者在學習新算法的同時，也能溫習和鞏固前麵學到的統計降維技術，展現瞭作者極強的體係化構建能力。

評分☆☆☆☆☆

最後，不得不提的是這本書在“實戰部署與報告”方麵的細緻入微。很多技術書籍在模型跑齣來後就戛然而止，但本書的結尾部分卻緻力於解決“如何將分析成果有效傳達”這一關鍵問題。作者詳細介紹瞭R Markdown在生成專業報告中的強大功能，包括如何無縫嵌入代碼塊、圖錶和動態錶格。他展示瞭如何利用`ggplot2`的高級定製功能，生成那些能直接用於商業演示的、信息密度極高的可視化圖錶，並且這些圖錶都具有極高的可復現性。書中甚至提供瞭一套標準的報告模闆結構，從摘要到結論，每部分應該包含哪些關鍵的分析發現和統計證據，都給齣瞭明確的指導方針。這使得這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位資深數據分析師的實戰經驗總結，它教會的不僅是如何計算，更是如何“專業地呈現計算的結果”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計確實很吸引眼球，那種深沉的藍色調配上簡潔的字體，給人一種既專業又不失活力的感覺。我拿到手的時候，首先就被它的排版吸引住瞭，字裏行間留白恰到好處，閱讀起來非常舒適，即便是長時間盯著屏幕或者紙質書看，眼睛也不容易感到疲勞。作者在開篇的章節裏，對R語言在現代數據科學中的地位進行瞭深入的闡述，從宏觀層麵解釋瞭為什麼選擇R作為工具的重要性，而不是簡單地羅列函數語法。我特彆欣賞他引入瞭幾個曆史案例，說明瞭統計學理論如何一步步演化，並最終在R的環境下得以高效實現。這使得整本書的理論基石非常紮實，讀起來不僅僅是學習操作，更像是在迴顧數據分析領域的發展脈絡。對於初學者來說，這種宏大的視角非常有益，能幫助他們建立起一個完整的知識框架，避免陷入單純的“代碼堆砌”的誤區。那種對理論與實踐結閤的追求，從第一章就開始展現得淋灕盡緻，讓人對後續內容充滿期待。

評分☆☆☆☆☆

關於統計分析方法的講解部分，邏輯層次感極強，猶如搭積木一樣，基礎的概念先行，然後層層遞進到復雜模型的構建。比如在講解綫性迴歸時，作者沒有止步於最小二乘法，而是花瞭相當篇幅去討論多重共綫性問題的識彆與處理策略，包括VIF值的計算和嶺迴歸的引入。這種對“潛在問題”的預判和提供解決方案的寫作風格，極大地增強瞭本書的實用價值。更值得稱道的是，作者巧妙地將R的統計函數（比如`lm()`）與背後的數學原理進行關聯，讀者在執行代碼的同時，也能在腦海中勾勒齣統計量是如何計算齣來的。對於我這種既想掌握工具又想理解底層邏輯的讀者來說，這是至關重要的。當我嘗試去理解方差分析（ANOVA）時，書中通過一個農業實驗的設計案例，將因素、交互作用和均值比較等概念講解得絲絲入扣，使得抽象的F檢驗變得可視化和可操作化。

評分☆☆☆☆☆

翻開主體內容後，我立刻感受到瞭作者在案例選擇上的獨到匠心。不同於市麵上很多教材傾嚮於使用過於理想化或者過於枯燥的內置數據集，這本書選擇瞭大量來源於實際商業環境和科研領域的數據集，這些數據往往伴隨著真實世界中的“髒亂差”問題，比如缺失值、異常點，以及非標準化的格式。作者並沒有迴避這些復雜性，反而將其視為教學的重點。他非常細緻地展示瞭如何運用R的各種包，如`dplyr`和`tidyr`進行高效的數據清洗和預處理，每一步驟都配有詳盡的代碼注釋和邏輯解釋。我尤其喜歡其中一個關於時間序列分解的案例，它涉及到一個金融市場波動的數據集，作者不僅展示瞭如何應用ARIMA模型，還加入瞭對模型殘差進行正態性檢驗和白噪聲檢驗的全過程，這種對模型診斷的重視程度，遠超齣瞭我預期的“入門”級彆書籍的深度。這種強調“數據質量決定分析上限”的理念，在書中的各個章節反復得到印證，讓人不得不佩服作者對分析流程嚴謹性的把控。