R語言數據挖掘（21世紀統計學係列教材） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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薛薇 著

圖書標籤:

• R語言
• 數據挖掘
• 統計學
• 機器學習
• 數據分析
• 21世紀統計學係列
• 高等教育
• 教材
• 數據科學
• 統計建模

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300226705

版次：1

商品編碼：11930562

包裝：平裝

叢書名： 21世紀統計學係列教材

開本：16開

齣版時間：2016-04-01

用紙：膠版紙

頁數：456

內容簡介

網絡將物理世界的自然資源和心理世界的智慧資源聯係在一起，擁有無限的數據資源。數據挖掘是目前開發數據資源，探索未知世界的*先進方法。數據挖掘突破瞭傳統數據分析理論的應用局限，利用高性能計算逼近數據規律的真相。R語言則以其開源性、全麵性、易用性和可擴充性，成為數據挖掘實踐*有效的工具。本書圍繞數據預測、揭示數據內在結構、揭示數據關聯性、診斷異常數據等數據挖掘核心目標，深入淺齣地討論瞭眾多經典數據挖掘方法、R語言實現以及案例。
本書可作為高等院校相關專業本科生和研究生的數據挖掘教材使用，也適閤科研機構、政府和企業經營管理部門等研究人員閱讀參考。

作者簡介

薛薇，中國人民大學應用統計中心副主任，中國人民大學統計學院副教授。主要研究領域：數據挖掘、文本挖掘、復雜網絡建模。關注統計和數據挖掘算法及軟件應用，統計數據庫係統研發等方麵。涉足交通、金融、貿易等復雜網絡動態建模，電商數據分析，網絡新媒體輿論傳播、熱點事件主題跟蹤和預測建模，政府和官方微博、學科學術熱點跟蹤等文本挖掘，以及社會網絡分析和以數據挖掘為依托的客戶關係管理等領域。

目錄

第1章數據挖掘與R語言概述
1．1什麼是數據挖掘
1．2數據挖掘的結果
1．3數據挖掘能做什麼
1．4數據挖掘方法的特點
1．5數據挖掘的典型應用
1．6R語言入門必備
1．7本章函數列錶

第2章R的數據組織和整理
2．1R的數據對象
2．2嚮量的創建和訪問
2．3矩陣的創建和訪問
2．4數據框的創建和訪問
2．5數組和列錶的創建和訪問
2．6數據對象的相互轉換
2．7導入外部數據和保存數據
2．8R語言程序設計基礎
2．9R語言數據整理和程序設計綜閤應用
2．10本章函數列錶

第3章R的數據可視化
3．1繪圖基礎
3．2單變量分布特徵的可視化
3．3多變量聯閤分布特徵的可視化
3．4變量間相關性的可視化
3．5GIS數據的可視化
3．6文本詞頻數據的可視化
3．7本章函數列錶

第4章R的近鄰分析：數據預測
4．1近鄰分析：K近鄰法
4．2基於變量重要性的加權K近鄰法
4．3基於觀測相似性的加權K近鄰法
4．4本章函數列錶

第5章R的決策樹：數據預測
5．1決策樹算法概述
5．2分類迴歸樹的生長過程
5．3分類迴歸樹的剪枝
5．4分類迴歸樹的R函數和應用示例
5．5建立分類迴歸樹的組閤預測模型
5．6隨機森林
5．7本章函數列錶

第6章R的人工神經網絡：數據預測
6．1人工神經網絡概述
6．2B�睵反嚮傳播網絡
6．3B�睵反嚮傳播網絡的R函數和應用示例
6．4本章函數列錶

第7章R的支持嚮量機：數據預測
7．1支持嚮量分類概述
7．2綫性可分問題下的支持嚮量分類
7．3廣義綫性可分問題下的支持嚮量分類
7．4綫性不可分問題下的支持嚮量分類
7．5多分類的支持嚮量分類
7．6支持嚮量迴歸
7．7R的支持嚮量機及應用示例
7．8本章函數列錶

第8章R的一般聚類：揭示數據內在結構
8．1聚類分析概述
8．2基於質心的聚類模型：K�睲eans聚類
8．3基於質心的聚類模型：PAM聚類
8．4基於聯通性的聚類模型：層次聚類
8．5基於統計分布的聚類模型：EM聚類
8．6本章函數列錶

第9章R的特色聚類：揭示數據內在結構
9．1BIRCH聚類
9．2SOM網絡聚類
9．3基於密度的聚類模型：DBSCAN聚類
9．4本章函數列錶

第10章R的關聯分析：揭示數據關聯性
10．1簡單關聯規則及其測度
10．2Apriori算法及應用示例
10．3Eclat算法及應用示例
10．4簡單關聯分析的應用示例
10．5序列關聯分析及SPADE算法
10．6本章函數列錶

第11章R的模式甄彆：診斷異常數據
11．1模式甄彆方法和評價概述
11．2模式甄彆的無監督偵測方法及應用示例
11．3模式甄彆的有監督偵測方法及應用示例
11．4模式甄彆的半監督偵測方法及應用示例
11．5本章函數列錶

第12章R的網絡分析初步
12．1網絡的定義錶示及構建
12．2網絡節點重要性的測度
12．3網絡子群構成特徵研究
12．4網絡整體特徵刻畫
12．5主要網絡類型及特點
12．6本章函數列錶

精彩書摘

我們已經步入一個大數據時代。大數據時代不僅僅意味著數據的積纍與存儲，更意味著對數據的建模與分析。
近年來，數據挖掘不斷汲取並集成機器學習、統計學和可視化等學科領域的研究成果，在眾多行業獲得瞭可觀的應用案例，造就瞭卓有成效的發展。這一切使得大數據分析不再是一種漂浮在雲端、飛翔在風口的奢望，大數據分析已日益成為許多個人、企業和組織進行科學決策的重要方法工具。
由於采取徹底的開放性策略，R語言已成為近年來齣類拔萃的數據挖掘工具之一。其特點主要是：開源性，即可以免費下載並升級；全麵性，即數據挖掘方法豐富，覆蓋麵廣；操作簡便性，即直接采用函數調用相關算法，通過簡單編程即可完成復雜的數據處理和方法拓展；可擴展性，即R語言通過網絡社區平颱吸引越來越多的專傢學者和應用人員成為開發者，為R語言不斷增添更有效、更前沿的數據挖掘方法。所以，R語言是一款應用前景廣闊的數據挖掘工具。
本書以數據挖掘概念和R語言入門開篇，目的是使讀者能夠快速總覽數據挖掘的理論輪廓，厘清相關概念，掌握R語言入門和深入學習的路綫。後續，本書以數據挖掘過程為綫索，以應用實例為輔助，詳細討論R語言數據挖掘的數據組織和整理、可視化圖形、主流數據挖掘方法原理和算法步驟以及應用實現等內容。其間，為使讀者快速入門R語言，起步數據挖掘的實踐應用，本書首先係統介紹瞭R語言的數據對象、常用係統函數、流程控製等服務於數據組織和整理的程序設計基礎知識，以及R的各種主流可視化圖形。然後，圍繞數據預測、揭示數據內在結構、揭示數據關聯性、診斷異常數據等數據挖掘核心目標，依次討論瞭諸多主流數據挖掘方法和R的實現過程，涉及近鄰分析、決策樹、人工神經網絡、支持嚮量機、聚類算法、關聯規則、模式甄彆、網絡分析等眾多經典模型和算法。覆蓋內容之廣泛，R實現步驟之詳盡，數據應用之經典，都是國內外同類書籍中不多見的。這是本書的特點之一。
同時，R語言數據挖掘中的數據挖掘方法是核心，R語言實現是形式，兩者是“道”與“術”的關係。我們認為“道”和“術”的結閤，無論對數據挖掘的初學者還是應用實踐者都是必要的。“道”是原理，此原理不是數學公式的簡單羅列，而是給齣直觀透徹的方法認知。“術”是操作，此操作不是函數命令的簡單呈現，而是算法實現和應用的通用模闆，是幫助讀者實現數據挖掘實踐的有效工具。本書力圖闡述“道”，利用R語言充分展現“道”，通過有代錶性的數據案例，畫龍點睛地闡明“術”。每章都配有案例數據和R程序代碼，使讀者不但知其然，更知其所以然。這是本書的特點之二。
進一步，目前R語言包的數量已多達7000多個，而且還在快速增長。R的開放性決定瞭可能有諸多包都可以實現相同的數據挖掘算法。對此，本書選擇R中主流且被有效驗證和廣泛使用的包，既保證經典性，也兼顧有效性，同時解決瞭初學者因陷於眾多R的“包”圍中而無從下手的問題。這是本書的特點之三。
最後，對R語言數據挖掘的初學者，建議按照本書章節結構，循序漸進地學習，並參照書中示例，邊學邊做，以加深概念理解和提升R語言熟練度。對有一定R語言基礎或數據挖掘應用經驗的學習者，因本書各章節具有相對獨立性，所以采用“以數據為導嚮”和“以問題為導嚮”的有針對性的R語言數據挖掘學習策略均是可行的。
本書努力迎閤廣大R語言數據挖掘讀者的主流需求，適閤高等院校相關專業的本科生和研究生學習使用，以及商業企業、科研機構、政府管理部門等相關人員閱讀參考。請讀者到中國人民大學經管圖書在綫（http://www.rdjg.com.cn）下載本書案例數據和R程序代碼。
特彆感謝中國人民大學齣版社對本書齣版的大力支持，感謝王玨、劉茜、王艷紅、周天旺、要卓、陳笑語等同學對本書的貢獻。書中不妥和錯誤之處，望讀者不吝指正。

薛薇

前言/序言

《數據科學實戰：從理論到應用的Python之路》 內容概述： 本書旨在為讀者提供一個全麵而實用的數據科學學習路徑，聚焦於當下最流行、功能最強大的Python生態係統。我們不僅僅停留在理論概念的講解，更強調在真實世界數據集上的實踐操作，幫助讀者掌握從數據獲取、清洗、探索性分析、建模、評估到最終部署的完整流程。本書適閤希望進入數據科學領域，或者正在從事相關工作的專業人士，以期提升其在Python環境下進行數據分析和建模的能力。 核心內容闆塊： 第一部分：數據科學基礎與Python入門 1. 數據科學概覽： 數據科學的核心概念、流程與職業發展前景。 區分數據科學、機器學習、人工智能等相關概念。 現代數據科學技術棧的介紹（Python、R、SQL、大數據工具等）。 如何構建高效的學習計劃和研究方法。 2. Python語言基礎迴顧與強化： Python語法核心迴顧：變量、數據類型、運算符、控製流（條件語句、循環）。 函數與模塊：函數定義、參數傳遞、返迴值、內置函數、標準庫模塊的使用。 數據結構：列錶、元組、字典、集閤的深入理解與應用。 麵嚮對象編程（OOP）基礎：類、對象、繼承、多態（側重於在數據科學庫中的應用）。 文件I/O：讀取與寫入各種類型的文件（CSV, JSON, TXT）。 3. 核心數據科學庫介紹與安裝： NumPy (Numerical Python): ndarray對象：創建、索引、切片、形狀操作。 嚮量化運算：理解與應用，提升計算效率。 數組廣播機製。 數值計算函數：統計、綫性代數、隨機數生成。 Pandas (Python Data Analysis Library): Series和DataFrame：核心數據結構，創建、操作、索引。 數據加載與保存：CSV, Excel, SQL數據庫等。 數據清洗與預處理：缺失值處理（刪除、填充）、重復值處理、數據類型轉換。 數據篩選與排序。 數據分組與聚閤（groupby）：強大的數據匯總能力。 數據閤並與連接（merge, join, concat）。 時間序列數據處理。 Matplotlib & Seaborn (數據可視化): Matplotlib基礎：創建圖形、子圖、添加標簽、圖例、自定義樣式。 Seaborn高級可視化：基於Matplotlib，提供更美觀、更便捷的統計圖形（散點圖、綫圖、柱狀圖、直方圖、箱綫圖、熱力圖等）。 探索性數據分析（EDA）中的可視化應用。 第二部分：數據探索、清洗與特徵工程 4. 探索性數據分析 (EDA) 實戰： 理解數據的基本統計特徵：均值、中位數、方差、標準差、分位數等。 變量分布的可視化：直方圖、密度圖、箱綫圖。 變量之間的關係分析：散點圖、相關係數矩陣、配對圖。 識彆異常值與離群點。 探索性數據分析在理解業務問題中的作用。 5. 數據清洗與預處理進階： 處理不同類型的數據：數值型、類彆型、文本型、日期型。 字符串處理：正則錶達式、文本清洗（去除特殊字符、標準化）。 數據轉換：對數變換、平方根變換、標準化（StandardScaler）、歸一化（MinMaxScaler）。 處理不平衡數據集（初步介紹）。 6. 特徵工程： 理解特徵工程的重要性：提升模型性能的關鍵。 創建新特徵：組閤特徵、多項式特徵、交互特徵。 編碼類彆型特徵： One-Hot Encoding (獨熱編碼)。 Label Encoding (標簽編碼)。 Target Encoding (目標編碼，介紹)。 處理時間序列特徵：提取年、月、日、星期、季度等。 特徵選擇方法（初步介紹）：過濾法、包裹法、嵌入法。 第三部分：機器學習建模與評估 7. 機器學習基礎理論與模型選擇： 監督學習、無監督學習、半監督學習。 迴歸與分類任務。 過擬閤與欠擬閤的理解。 交叉驗證（Cross-Validation）的重要性與實現。 模型評估指標： 迴歸：MSE, RMSE, MAE, R-squared。 分類：Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUC-ROC麯綫。 8. 常用監督學習算法實戰： 綫性迴歸 (Linear Regression): 模型原理與假設。 在Python中的實現（Scikit-learn）。 模型診斷與解釋。 邏輯迴歸 (Logistic Regression): 用於分類任務的原理。 Sigmoid函數與概率輸齣。 在Python中的實現。 決策樹 (Decision Trees): 構建原理（ID3, C4.5, CART）。 剪枝與防止過擬閤。 在Python中的實現。 支持嚮量機 (Support Vector Machines - SVM): 綫性SVM與核技巧（Kernel Trick）。 常用核函數（綫性、多項式、RBF）。 在Python中的實現。 K近鄰算法 (K-Nearest Neighbors - KNN): 原理與距離度量。 K值的選擇。 在Python中的實現。 集成學習方法 (Ensemble Methods): 隨機森林 (Random Forests): Bagging原理。 在Python中的實現。 梯度提升樹 (Gradient Boosting Machines - GBM): Boosting原理。 XGBoost、LightGBM等常用庫的介紹與應用（側重XGBoost）。 9. 常用無監督學習算法實戰： K-Means聚類: 聚類原理與步驟。 K值的選擇（肘部法則、輪廓係數）。 在Python中的實現。 主成分分析 (Principal Component Analysis - PCA): 降維原理與目的。 方差最大化思想。 在Python中的實現。 第四部分：模型部署與項目實戰 10. 模型評估與調優： 超參數調優：網格搜索（GridSearchCV）、隨機搜索（RandomizedSearchCV）。 模型選擇與比較。 防止數據泄露。 11. 文本數據處理與分析 (NLP基礎): 文本數據預處理：分詞、去除停用詞、詞乾提取/詞形還原。 文本錶示：詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF。 簡單的文本分類（如垃圾郵件檢測）。 12. 數據庫交互與數據抓取： SQL基礎迴顧與Python中連接數據庫（SQLite, PostgreSQL, MySQL）。 Web抓取基礎：BeautifulSoup，Scrapy（介紹）。 13. 數據科學項目流程與最佳實踐： 端到端數據科學項目案例分析。 版本控製（Git）在數據科學項目中的應用。 代碼規範與文檔編寫。 團隊協作。 第五部分：進階主題與未來方嚮 14. 深度學習入門（選講）: 神經網絡基本原理。 TensorFlow/Keras 或 PyTorch 基礎介紹。 簡單圖像識彆或文本建模示例。 15. 大數據技術簡介: Spark、Hadoop生態係統概述。 在Python中與大數據工具交互（如PySpark）。 16. 數據科學倫理與閤規: 數據隱私、公平性、可解釋性。 學習目標： 通過本書的學習，讀者將能夠： 熟練掌握Python及其核心數據科學庫（NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn）進行數據處理和分析。 深入理解數據科學項目的工作流程，並能在實際項目中應用。 獨立完成探索性數據分析，發現數據中的洞察。 進行有效的數據清洗和特徵工程，為模型構建打下堅實基礎。 理解和應用多種主流機器學習算法，並能根據問題選擇閤適的模型。 評估和調優機器學習模型，以達到最佳性能。 初步接觸文本數據分析、數據庫交互和Web抓取。 瞭解大數據技術和深度學習的入門知識。 掌握構建、評估和溝通數據科學解決方案的實戰能力。 適用讀者： 對數據科學感興趣的初學者。 希望提升Python數據分析技能的軟件工程師、分析師。 統計學、數學、計算機科學等相關專業的學生。 需要將數據驅動方法應用於業務決策的管理者和産品經理。 任何希望掌握數據科學核心技能，並在職業生涯中更進一步的專業人士。 本書強調“實戰”，每一章都包含豐富的代碼示例、練習題和小型項目，旨在幫助讀者將理論知識轉化為解決實際問題的能力。我們相信，通過係統學習和大量實踐，讀者將能夠自信地邁入數據科學的世界，並在這個快速發展的領域取得成功。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛入行的數據分析師，在項目實踐中經常會遇到各種各樣的數據問題，也嘗試過不少工具和書籍。這本書給我的感覺是，它非常貼閤實際應用的需求。尤其是在模型評估和選擇的部分，它不僅僅是介紹瞭準確率、召迴率等指標，更重要的是講解瞭如何根據業務場景選擇閤適的評估指標，以及如何進行交叉驗證來避免過擬閤。我在工作中就曾經因為模型評估指標選擇不當，導緻上綫後的效果不盡如人意。這本書裏關於混淆矩陣、ROC麯綫、AUC值等內容的深入剖析，讓我恍然大悟。另外，它還介紹瞭一些高級的模型，比如集成學習方法，如隨機森林和梯度提升樹，這些在實際業務中應用非常廣泛，並且效果往往比單一模型要好。書中的案例也比較豐富，涵蓋瞭分類、迴歸、降維等多個方麵，讓我能夠將學到的知識應用到具體的業務場景中去。我特彆喜歡它講解一些模型時，會先從直觀的解釋開始，然後逐步深入到數學原理，這樣學習起來不至於枯燥，也更容易理解。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的統計學專業碩士研究生，在學習過程中，數據挖掘是一個非常重要的方嚮。對於我來說，選擇一本好的教材至關重要，因為它會直接影響到我對這個領域的理解深度和未來的研究方嚮。這本書最大的亮點在於它將理論與實踐完美地結閤在瞭一起。書中不僅講解瞭各種數據挖掘算法的統計學原理，例如概率模型、統計推斷等，還提供瞭大量可以直接在R語言中實現的範例代碼。讓我印象深刻的是，書中對一些算法的講解，會追溯到其統計學的基礎，比如邏輯迴歸、支持嚮量機等，不是簡單地介紹模型，而是解釋瞭其背後的統計假設和優化目標。這對於我們深入理解算法的內在機製非常有幫助。此外，書中對數據挖掘流程的梳理也非常清晰，從數據收集、清洗、探索性分析，到模型構建、評估和部署，每一步都有詳細的講解和相應的R代碼示例。這讓我對整個數據挖掘的生命周期有瞭更全麵的認識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在業界摸爬滾打多年的數據科學傢，我深知理論知識與實戰技能缺一不可。這本書恰恰滿足瞭這一需求。它所涵蓋的內容非常全麵，從基礎的數據探索和可視化，到各種監督和無監督學習算法，再到模型評估和優化，幾乎涵蓋瞭數據挖掘的整個技術棧。特彆值得稱贊的是，書中對每一種算法的介紹都不僅僅停留在“是什麼”，而是深入探討瞭“為什麼”和“怎麼做”。例如，在講解關聯規則挖掘時，它不僅介紹瞭Apriori算法，還解釋瞭支持度、置信度、提升度等關鍵指標的統計學意義，以及如何通過調整這些參數來發現有價值的規則。書中提供的R語言代碼，無論是算法實現還是數據處理，都具有很高的可復用性和實用性，能夠直接遷移到實際項目中使用。此外，書中還涉及瞭一些進階的主題，比如文本挖掘和時間序列分析，這些在實際業務中應用也非常廣泛，為我提供瞭新的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

這本書我斷斷續續讀瞭快一個月瞭，終於算是把前一半內容啃下來瞭。說實話，剛拿到的時候，就被它厚重的篇幅和“21世紀統計學係列教材”的字樣震懾住瞭。我之前接觸過一些數據挖掘的入門書籍，但很多都停留在概念層麵，或者代碼示例非常簡單，難以應對實際工作中的復雜場景。這本書在這方麵做得就相當不錯。它不僅僅是羅列算法，而是深入地講解瞭每種方法的原理、假設以及適用的條件。例如，在講到聚類分析時，它詳細對比瞭K-means、層次聚類和DBSCAN的優缺點，並且給齣瞭如何在R語言中實現這些算法的詳細代碼，關鍵是這些代碼是可以直接運行的，並且有清晰的注釋，讓我這個R語言新手也能看懂。書中對數據預處理的講解也格外細緻，缺失值處理、異常值檢測、特徵工程等都是實際應用中繞不開的環節，而這本書提供瞭多種方法和相應的R包，讓我對如何“洗乾淨”數據有瞭更係統的認識。我現在覺得，理解算法背後的統計學原理，遠比死記硬背代碼要重要得多，這本書在這方麵給瞭我很大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始對這本書的期望值不高，想著是本教材，可能比較枯燥，而且R語言我也不是很熟練。但讀瞭之後，我真的被它“圈粉”瞭。它的語言風格非常親切，不像很多技術書籍那樣冷冰冰的，反而像一個經驗豐富的老師在娓娓道來。即使是像決策樹、隨機森林這樣比較復雜的模型，書裏也能用非常形象的比喻來解釋，讓我這個數學功底不強的讀者也能夠理解。我最頭疼的就是寫代碼，經常是看到一堆函數名就犯暈。但是這本書的R代碼示例非常詳細，每個函數的作用、參數的含義都解釋得清清楚楚，而且還會告訴你如何在實際中調整這些參數來優化模型。我跟著書裏的例子，自己動手敲瞭很多代碼，發現模型效果真的在一點點變好。特彆是書中關於模型解釋性的討論，例如如何解讀決策樹的規則，如何理解隨機森林中特徵的重要性，這對於我這個需要嚮業務部門匯報的分析師來說，非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，快遞快，運輸對書也沒損傷！

評分☆☆☆☆☆

正版書，性價比特彆高，趁著搞活動，多多整一些，留著，以後好好看，書的內容就不用都贅述瞭,經典學習用書，需要好好的讀書，希望對自己有所幫助

評分☆☆☆☆☆

東西很不錯，包裝也很好。東西從整體看都是十分好的。物流速度也算快，十分喜歡京東的服務，值得好評喲喲。

評分☆☆☆☆☆

好哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

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有點摺瞭 希望下迴能好好包裝書 每次京東買書都得有點摺

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不錯送貨也挺快的

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東西還不錯，京東快遞很給力！

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，以後繼續閤作，價格便宜，還是正品，內容更沒的說，京東好樣的！強烈推薦給大傢！