数据科学：R语言实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 丘祐玮（David Chiu） 著，魏博 译

图书标签:

• 数据科学
• R语言
• 统计分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据可视化
• 数据处理
• 算法
• 编程
• 商业分析

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111568315

版次：1

商品编码：12088321

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：308

内容简介

本书通过简单直观的R代码、逐渐深入的讲解以及省时省力的方法，提供了大量数据分析样例，终帮助你高效地解决各类数据问题。1章介绍了如何创建R函数，避免不必要的代码重复。你会学到如何借助R程序包在各种数据源上准备、处理和执行复杂的ETL操作。后面的章节介绍了财务数据的时间序列分析，同时还介绍了机器学习的几个热点，例如数据分类、回归、聚类、关联规则挖掘、降维等。本书的结尾中，你会学到如何解决实际问题，并能够在数据分析过程中轻松地给出解决方案。

目录

推荐序
译者序
前言
第1章　R中的函数1
1.1引言1
1.2　创建R函数2
1.3　匹配参数3
1.4　理解环境5
1.5　使用词法域8
1.6　理解闭包10
1.7　执行延迟计算12
1.8　创建中缀操作符13
1.9　使用替代函数15
1.10　处理函数中的错误17
1.11　调试函数21
第2章　数据抽取、转换和加载28
2.1　引言28
2.2　下载公开数据28
2.3　读取和写入CSV文件31
2.4　扫描文本文件32
2.5　使用Excel文件34
2.6　从数据库中读取数据36
2.7　爬取网络数据38
2.8　获取Facebook数据44
2.9　使用twitteR49
第3章　数据预处理和准备53
3.1　引言53
3.2　重命名数据变量53
3.3　转换数据类型55
3.4　使用日期格式57
3.5　添加新的记录58
3.6　过滤数据60
3.7　舍弃数据63
3.8　合并数据64
3.9　排列数据65
3.10　重塑数据67
3.11　检测缺失数据69
3.12　估计缺失数据71
第4章　数据操作74
4.1　引言74
4.2　使用data.table加强data.frame74
4.3　使用data.table管理数据77
4.4　使用data.table执行快速聚合82
4.5　使用data.table合并大型数据集85
4.6　使用dplyr进行数据抽取和切片88
4.7　使用dplyr进行数据抽样91
4.8　使用dplyr选取列92
4.9　使用dplyr进行链式操作94
4.10　使用dplyr整理行95
4.11　使用dplyr消除重复行97
4.12　使用dplyr添加新列98
4.13　使用dplyr汇总数据99
4.14　使用dplyr合并数据102
第5章　使用ggplot2可视化数据105
5.1　引言105
5.2　使用ggplot2创建基础图形106
5.3　改变美学映射109
5.4　引入几何对象112
5.5　执行变换116
5.6　调整图形尺度118
5.7　分面120
5.8　调整主题122
5.9　组合图形124
5.10　创建地图126
第6章　制作交互式报告131
6.1　引言131
6.2　创建R Markdown报告131
6.3　学习markdown语法135
6.4　嵌入R代码块137
6.5　使用ggvis创建交互式图形140
6.6　理解基础语法143
6.7　控制坐标轴和图例148
6.8　使用尺度153
6.9　给ggvis图形添加交互154
6.10　创建R Shiny文档159
6.11　发布R Shiny报告164
第7章　概率分布模拟169
7.1　引言169
7.2　生成随机样本169
7.3　理解均匀分布171
7.4　生成二项随机变量173
7.5　生成泊松随机变量175
7.6　从正态分布中抽样177
7.7　从卡方分布中抽样183
7.8　理解学生t-分布185
7.9　从数据集中抽样187
7.10　模拟随机过程188
第8章　R中的统计推断191
8.1　引言191
8.2　获取置信区间191
8.3　执行Z-检验196
8.4　执行学生T-检验199
8.5　执行精确二项检验202
8.6　执行Kolmogorov-Smirnov检验203
8.7　使用Pearson卡方检验205
8.8　理解Wilcoxon秩和检验207
8.9　执行单因素方差分析209
8.10　执行双因素方差分析212
第9章　R语言规则和模式挖掘216
9.1　引言216
9.2　把数据转换为事务216
9.3　展示事务和关联218
9.4　使用Apriori规则挖掘关联关系220
9.5　对冗余规则剪枝223
9.6　可视化关联规则224
9.7　使用Eclat挖掘频繁项集226
9.8　使用时序信息创建事务228
9.9　使用cSPADE挖掘频繁序列模式231
第10章　R语言时间序列挖掘235
10.1　引言235
10.2　创建时间序列数据235
10.3　绘制时间序列对象238
10.4　分解时间序列241
10.5　平滑时间序列243
10.6　预测时间序列247
10.7　选取ARIMA模型251
10.8　创建ARIMA模型255
10.9　使用ARIMA模型预测257
10.10　使用ARIMA模型预测股票价格260
第11章　监督式机器学习264
11.1　引言264
11.2　使用lm拟合线性回归模型264
11.3　汇总线性模型拟合266
11.4　使用线性回归来预测未知值268
11.5　度量回归模型的性能270
11.6　执行多元回归分析272
11.7　使用逐步回归选取最优拟合回归模型274
11.8　应用高斯模型泛化线性回归276
11.9　执行逻辑斯谛回归分析277
11.10　使用递归分割树构建分类模型280
11.11　可视化递归分割树282
11.12　使用混淆矩阵度量模型性能283
11.13　使用ROCR度量预测性能285
第12章　非监督式机器学习288
12.1　引言288
12.2　使用层次聚类法对数据聚类288
12.3　切割树成聚类291
12.4　使用k-means方法对数据聚类293
12.5　使用基于密度的方法对数据聚类294
12.6　从聚类中抽取轮廓信息296
12.7　比较多种聚类方法298
12.8　使用基于密度的聚类识别数字299
12.9　使用k-means聚类方法分组相似文本文档301
12.10　使用主成分分析法进行数据降维303
12.11　使用陡坡图确定主成分数量305
12.12　使用Kaiser方法确定主成分数量306
12.13　使用双标图可视化多变元数据308

前言/序言

　　?大数据、物联网、人工智能已经变成近几年最热门的科技流行语。尽管大家用很多名词去定义这些技术，但是共通的思想是它们都是数据驱动的。人们并不满足于简单地拥有数据，因为发现其中的价值才是最本质的。因此数据科学家已经开始关注如何从原始数据中洞悉深层价值。

　　数据科学已经变成学术界和产业界最流行的话题。但是数据科学是一门非常宽泛的学科，学会掌握数据科学注定很有挑战性。初学者必须学习如何准备、处理、聚合和可视化数据。而更多高级技能包括机器学习，挖掘各种数据格式（文本、图像和视频），以及最重要的—使用数据产生商业价值。数据科学家的角色需要大量的努力，同时，一名成功的数据科学家也需要一个有力的工具来解决日常问题。

　　在这个领域中，数据科学家使用最广泛的工具是开源而且免费的R语言。作为一种机器语言，R提供了许多数据处理函数、学习库和可视化函数，允许用户快速上手分析数据。R可以帮助用户快速执行分析，并在不需要懂得复杂数学模型细节的前提下执行机器学习算法。

　　本书给出了实际方案，教你如何使用R语言将数据科学落地。全书共12章，每一章都分成几个简单的教程。通过每一个教程循序渐进的介绍，你可以使用R的程序包，掌握书中所教授的技术。

　　本书首先介绍如何创建R函数来避免不必要的代码重复。你会学到如何使用R程序包，在各种数据源上准备数据、处理数据和执行高级ETL操作。数据操作的一个例子是介绍如何使用dplyr和data.table程序包有效地处理大型数据结构。还有一章关注ggplot2，介绍如何创建高级图形，进行数据展示。你也会学到如何使用ggvis程序包构建交互式报告。

　　本书也会介绍如何使用数据挖掘技术发现经常一起购买的产品。后面的章节还给出了财务数据的时间序列分析结果。还有一些章节会深入介绍机器学习技术，包括数据分类、回归、聚类和降维。我可以保证，本书会让你觉得，数据科学学习原来如此简单。

　　主要内容第1章介绍如何创建R函数。该章会介绍R函数的基本构成、环境和参数匹配。我们还会介绍高级技术，例如闭包、函数式编程和如何处理错误。

　　第2章介绍如何使用R读取结构化和非结构化的数据。该章首先介绍从文本文件中读取数据。然后，介绍如何把R和数据库连接起来。最后，你会学到如何编写网络爬虫，爬取网页和社交网络上的非结构化数据。

　　第3章介绍分析前的数据准备工作。在该章中，我们会介绍数据预处理过程，使用基本的R函数，进行例如类型转换、添加、过滤、舍弃、重塑和缺失值估计。

　　第4章介绍如何使用高级程序包data.table和dplyr有效而且高效地操作数据。data.table提供了快速加载和聚合大型数据的可能。dplyr程序包提供了以类似SQL的语法操作数据的能力。

　　第5章介绍使用ggplot2可视化数据。首先介绍ggplot2的基本构成。然后，介绍高级技术，使用ggplot2函数创建复杂的图形。最后，介绍如何使用ggmap构建地图。

　　第6章展示如何使用R创建一份专业的报告。首先，讨论如何使用Rmarkdown语法，嵌入R代码块。然后，介绍如何使用ggvis添加交互式图表。最后，介绍如何创建和发布RShiny报告。

　　第7章关注如何从不同的概率分布上抽样数据。作为一个具体的例子，我们会介绍如何使用概率函数模拟随机交易过程。

　　第8章首先讨论点估计和置信区间。然后，介绍参数和非参数检验方法。最后，介绍如何使用ANOVA分析工程师的收入是否会随着头衔和地区的变化而不同。

　　第9章介绍用于发现交易数据中关联项和暗藏的频率模式的常用方法。在该章中，我们会使用一个实际例子，以便你可以学到如何在实际的数据集中执行规则和模式挖掘。

　　第10章首先介绍如何从财务数据集中创建和操作时间序列。然后介绍如何使用HoltWinters和ARIMA预测时间序列。该章会通过一个实际例子介绍如何使用ARIMA预测股票价格。

　　第11章介绍如何构建基于标注训练数据的预测模型。你会学到如何使用回归模型理解数值关系，并使用拟合模型进行连续值预测。对于分类任务，你会学到如何拟合数据，生成一个树形分类器。

　　第12章介绍未标注数据的隐含结构。首先，介绍如何使用聚类方法对位置临近的旅馆进行分组。然后，介绍如何使用PCA方法选取和抽取经济自由度数据集中的特征。

　　机器环境要学习本书中的例子，你需要一台可以访问互联网的计算机，而且可以安装R环境。你可以通过http://www.cran.rproject.org/下载R安装文件。具体安装信息可以在第1章中找到。

　　本书中的例子是在MicrosoftWindows和R3.2.4的基础上编写和测试的。这些例子也可以在MacOSX或者类似于UNIX的操作系统下，使用最新的R版本编译通过。

　　读者人群本书是面向已经熟悉R语言的基础操作，但是希望学习如何使用R程序包有效而且高效地分析现实世界数据问题的读者。

　　行文结构在本书中，你会发现一些标题经常出现（如准备工作、实现步骤、运行原理、更多技能和扩展阅读）。

　　为了清楚地介绍如何完成每一个教程的学习，我们使用以下行文结构：

　　准备工作这个部分会告诉你当前教程需要的东西，并介绍如何安装软件和本教程所需的基础环境。

　　实现步骤这个部分包括本教程所需的步骤。

　　运行原理这个部分通常包含对前一个部分的具体解释。

　　更多技能这个部分包含本教程的额外信息，以便扩展读者关于当前教程的知识面。

　　扩展阅读这个部分提供了指向其他有用信息的链接。

　　本书约定在本书中，你会发现文本有多种风格，以提供不同的信息。这里给出一些风格的例子，并给出其中的含义。

　　程序包和函数名风格如下：“你可以安装加载程序包RCurl”。

　　代码块设置如下：

　　>install.packages("RCurl")>library(RCurl)屏幕中的词语，例如菜单或者对话框，文本做如下展示：”在R中，缺失值使用NA（不适用）标记，不可能的值用NaN（不是一个值）标记”。

　　样例源码下载你可以从http://www.packtpub.com通过个人账号下载你所购买书籍的样例源码。如果你是从其他途径购买的，可以访问http://www.packtpub.com/support，完成账号注册，就可以直接通过邮件方式获得相关文件。

　　你也可以访问华章图书官网http://www.hzbook.com，通过注册并登录个人账号，下载本书的源代码。

　　下载书中彩图我们还为读者准备了一个PDF文件，该文件包含了本书所有截图和样图，可以更好地帮助读者理解输出的变化。你可以从以下地址下载：http://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/RforDataScienceCookbook_ColorImages.pdf。

　　推荐序对于互联网来说，当今是一个数据为王的时代。特别是对于中国互联网从业者来说，这个时代来得很快、很迅猛。Web2.0的到来让用户数据呈现出爆炸式的增长态势。如今，在搜索引擎、推荐系统、广告投放、语音识别、图像识别、自然语言理解、对话系统、交通物流、互联网金融等领域都可以看到数据科学发挥功效的身影。而AlphaGo的胜利又掀起了人类对机器智能的大讨论。数据科学让人类在这个时代重新看到了0和1所蕴藏的巨大价值，找到了新的技术和战略高地。

　　然而机遇总是与挑战共存。海量数据通常意味着人们要花费巨大的精力才能把数据转变为价值，无论是数据记录、数据处理、数据算法，还是数据可视化，每一个环节都会影响最后的产出，而每一个环节都不能轻而易举地完成。市面上关于数据科学的书籍林林总总，最多的要数Python派和R派。Python派起源于工程人员，不管是理论还是实践，读者可选的种类还是很多的。而R语言是由统计学者开发的，其出身和基因也决定了它在工程应用上的暂时落后，相关书籍也较少。对于我国数据科学从业者来说，R也是一门相对陌生的语言。听说魏博在翻译这本有关R语言开发应用的书籍，我非常欣慰。人们在R语言的实战书籍中又多了一种选择。同时，我也希望本书可以带动大家使用R进行实际开发的热情。学科和行业的发展需要百家争鸣。数据科学的利器越多，挑战和壁垒就会越容易攻克，人们获得数据价值的机会也就越大。

　　本书介绍了R语言在数据科学领域应用的方方面面，包括数据处理、数据操作、数据可视化、概率模拟、序列预测、频繁项集挖掘、监督式算法和非监督式算法等。本书注重R语言程序包的介绍和使用，这可以让读者省去很多无谓的精力，避免“重复造轮子”。特别是对于“唯快不破”的互联网行业来说，能够尽快使用成熟的开发包，是一件很幸福的事情。对于一名希望提升自己数据科学战斗力的读者来说，这本书也是不二选择。

　　魏博毕业于中国科学院数学所，读博期间就开始主攻用户需求建模和自动推理，后来负责阿里巴巴优酷大文娱视频搜索引擎的算法优化工作，目前在欧普拉软件新闻推荐部门负责用户画像算法。他在理解用户行为和用户数据挖掘方面有较深的造诣。同时他也是一名资深的R语言用户和R语言传播者。这本书的翻译也是对他自身能力的考验和体现。英文原版书有400多页，他能够在工作之余，牺牲节假日，4个月来静下心完成翻译实属不易。同时，R语言在国内的发展还有很长的路要走，特别是一些面向开发的技术术语的中文译法还没有达成广泛共识，在翻译过程中经常需要揣度和推敲。希望本书能够成为广大R语言数据科学爱好者共同阅读、共同推广的资源。

　　再次感谢魏博能够把机械工业出版社的优质外文资源翻译成书。也希望这本书能够成为大家手边时常翻阅的经典数据科学资料。

　　胡睿前微软资深研发总监现欧普拉软件技术（北京）有限公司副总裁译者序“数据科学”也许是近几年最热门的科技名词。从各种各样的互联网应用到AlphaGo的胜利，世界正在见证着数据科学带来的深刻影响。特别是我国在“互联网+”大潮推动下，海量数据每时每刻都在产生。无论是学术界，还是工业界，大量的科研人员都在这块数据金矿上挥洒青春和汗水。从数据中发现规律并应用到产品开发或者战略决策中，逐渐成为各行各业及各个企业公司的标准日常活动。同时，数据科学对于统计学、数据挖掘/机器学习算法，以及数据可视化等的需求也变得日渐迫切。一名掌握数据存储知识、数据科学算法、数据项目管理和数据可视化技术的人员，通常是多家用人单位的必争之才。

　　古语说：工欲善其事，必先利其器。处理海量、纷繁、动态的数据不是一件容易的事情。2013年，我在一篇科研论文上第一次结识了R语言。从那以后，我便开始了R语言道路上的各种探索。从最开始的编写算法脚本，到后来执著于Rmarkdown的使用，再到后来开发Shiny小程序，以及在服务器上执行计算。对我来说，从来没有一种语言让我觉得在数据科学的道路上如此顺畅和友好。然而，遍寻各种书籍和网上教程，很少有一份可靠的实践开发资料可以让读者体会到实际项目的“火药味”。很多书籍都在着重介绍R语言的基础知识，对于实际开发和各种强大的程序包都鲜有系统的介绍。这与R语言在我国的普及和发展程度不无关系。我想是时候推出一本书，让大家见识R语言和程序包的超强能力了。

　　本书便是一本注重R语言程序包实际应用的书籍。本书结构严谨，阐述通俗易懂，内容涵盖了R语言的绝大多数应用场景。同时，对于众人皆知的基础知识，本书不再赘述；对于一些高级技术，本书还提供了一些扩展阅读的资料，供学有余力的读者钻研探讨。值得提出的是，本书的作者丘祐玮是中国台湾地区活跃的数据科学家。他不仅拥有自己的数据科学公司，同时还服务于各大数据科学论坛，与中国大陆的数据科学工作者也有合作，是一位理论与实践并重的数据科学家。相信每一位读者都可以通过这本书学习到他的宝贵经验。

　　2016年9月，我受机械工业出版社的委托，承担本书的翻译工作。整个翻译过程历时4个月。这个过程也是自我温习、自我提高的过程。特别是

《数据科学：R语言实现》 一本引领您踏入数据科学世界的实践指南 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、预测趋势、推动创新的核心要素。理解并驾驭数据，已不再是少数专业人士的专属技能，而是各行各业从业者亟需掌握的关键能力。本书《数据科学：R语言实现》正是应此而生，它以R语言为强大载体，为广大读者提供了一套全面、系统且极具实践性的数据科学学习路线图。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是将数据科学的完整生命周期——从数据的获取、清洗、探索性分析，到模型构建、评估，再到结果的可视化与报告——与R语言的强大功能紧密结合，通过海量真实的案例和详实的步骤讲解，让您在动手实践中深刻理解每一个环节的原理与应用。无论您是初涉数据科学的爱好者，还是希望系统提升R语言在数据分析领域应用能力的从业者，本书都将是您不可多得的良师益友。 为何选择R语言？ R语言，作为一款开源、免费且功能强大的统计计算和图形绘制语言，在全球数据科学界享有盛誉。它拥有极为活跃的社区支持，海量的开源包（packages）能够轻松应对各种复杂的数据分析任务。从基础的数据结构操作，到高级的机器学习算法，再到精美的统计图形绘制，R语言都能提供高效且灵活的解决方案。本书将充分发掘R语言的潜力，带您领略其在数据科学领域的无尽可能。 本书内容概览： 本书的编写遵循逻辑严谨、循序渐进的原则，确保读者能够系统地构建起对数据科学的认知体系，并熟练掌握R语言的应用技巧。 第一部分：数据科学基础与R语言入门 数据科学概览： 在正式开始实践之前，本书将首先为您勾勒出数据科学的宏大图景。您将了解数据科学的定义、核心目标、应用领域以及在当今社会中的重要性。我们将探讨数据驱动决策的理念，以及数据科学家在其中扮演的关键角色。 R语言环境搭建与基础语法： 为了让读者能够立即投入实践，本书将详细指导您如何在不同操作系统上安装R语言及常用的集成开发环境（IDE），如RStudio。我们将从最基础的R语言语法入手，包括变量、数据类型、向量、列表、矩阵、数据框等核心概念，以及基本的运算符、控制流（if-else, for, while）和函数定义。通过一系列简单的练习，帮助您快速熟悉R语言的编程环境。 数据导入与导出： 真实世界的数据往往存在于各种格式的文件中，如CSV、Excel、JSON、数据库等。本书将教会您如何利用R语言强大的数据导入和导出功能，高效地将外部数据读入R环境，并能将处理后的结果保存到指定格式。我们将介绍常用的读取函数，并讨论不同文件格式的特点和处理技巧。 第二部分：数据清洗与预处理——打磨原始数据的艺术 数据质量是数据科学项目的基石。脏乱、不完整的数据往往会误导分析结果。本部分将聚焦于数据清洗和预处理这一至关重要的环节。 缺失值处理： 现实数据中充斥着缺失值，它们可能影响模型的准确性。本书将深入探讨多种缺失值处理策略，包括删除、插补（均值、中位数、众数、回归插补等）以及使用特定算法进行填充。您将学习如何识别缺失值，并根据数据特点选择最合适的处理方法。 异常值检测与处理： 异常值（outliers）可能是数据录入错误、测量误差或真实存在的极端现象。本书将介绍多种检测异常值的方法，如箱线图、Z-score、IQR法以及更高级的聚类算法。一旦检测到异常值，我们将讨论如何进行合理的处理，如截断、替换或保留。 数据格式转换与标准化： 不同来源的数据可能存在格式不一致的问题，例如日期格式、文本编码等。本书将教授您如何进行数据格式的转换，以及如何对数据进行标准化（Standardization）和归一化（Normalization），以消除量纲影响，为后续模型训练做好准备。 数据类型转换与结构调整： R语言支持多种数据类型，正确的数据类型对于后续分析至关重要。本书将演示如何进行数据类型之间的转换，以及如何对数据结构进行调整，如合并（merging）、连接（joining）、拆分（splitting）等，以满足特定的分析需求。 字符串处理与文本数据清洗： 文本数据在现代数据科学中扮演着越来越重要的角色。本书将介绍R语言强大的字符串处理函数，教您如何进行文本的匹配、替换、分割、提取等操作，以及如何清洗文本数据，去除无关字符、统一大小写等。 第三部分：探索性数据分析（EDA）——洞察数据背后的故事 探索性数据分析（EDA）是理解数据特征、发现潜在模式和关系的桥梁。本部分将引导您运用R语言的强大工具进行深入的数据探索。 描述性统计： 计算数据的基本统计量，如均值、中位数、方差、标准差、最小值、最大值、分位数等，是理解数据分布的基础。本书将介绍如何利用R语言的函数快速获取这些信息。 数据可视化： “一张图胜过千言万语”。本书将重点介绍R语言强大的可视化能力，特别是使用ggplot2这一极其灵活和美观的绘图包。您将学习如何绘制各种统计图表，如： 单变量可视化： 直方图（histograms）、密度图（density plots）、箱线图（box plots）、小提琴图（violin plots），用于展示单个变量的分布特征。 双变量可视化： 散点图（scatter plots）、折线图（line plots）、条形图（bar plots），用于探索两个变量之间的关系。 多变量可视化： 分面图（faceting）、分组（grouping）、颜色映射（color mapping），用于展示多个变量之间的复杂关系。 特殊图表： 热力图（heatmaps）、相关矩阵图（correlation matrix plots），用于展示数据间的相关性。 相关性分析： 探索变量之间的线性相关程度，并用可视化手段直观展示。 维度降维初步： 引入主成分分析（PCA）等降维技术的基本概念，帮助您在数据维度过高时进行初步的探索。 第四部分：统计建模与机器学习——让数据说话 在充分理解数据之后，本书将带您进入更核心的数据科学领域：建模。 回归分析： 线性回归： 学习构建简单的线性回归模型，理解回归系数的含义，并进行模型评估。 多元线性回归： 扩展到包含多个预测变量的回归模型，处理多重共线性等问题。 广义线性模型（GLM）： 介绍泊松回归、逻辑回归等，用于处理非正态分布的响应变量，如计数数据或二分类问题。 分类模型： 逻辑回归（Logistic Regression）： 详细讲解逻辑回归的原理与应用，用于解决二分类问题。 决策树（Decision Trees）： 学习如何构建决策树模型，理解其分割规则，并进行剪枝。 随机森林（Random Forests）： 介绍集成学习方法，利用多棵决策树构建更鲁棒的模型。 支持向量机（SVM）： 介绍SVM的基本原理，以及其在分类任务中的应用。 聚类分析： K-Means聚类： 学习如何应用K-Means算法对数据进行分组，发现隐藏的模式。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍构建聚类树状图的方法，探索不同粒度的聚类结果。 模型评估与选择： 评估指标： 学习如何使用各种评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R²值等，来衡量模型的性能。 交叉验证（Cross-validation）： 理解交叉验证的重要性，并学习如何利用它来获得更可靠的模型评估结果，避免过拟合。 超参数调优： 介绍网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）等方法，用于优化模型的超参数。 第五部分：高级主题与实践案例 在掌握了基础的建模技术后，本书将进一步拓展您的视野。 时间序列分析： 介绍时间序列数据的特点，以及ARIMA模型、指数平滑法等常用方法，用于预测未来趋势。 文本挖掘基础： 学习如何对文本数据进行词频分析、主题建模（如LDA）等，从中提取有价值的信息。 数据科学工作流程与报告： 整合本书所学知识，演示一个完整的数据科学项目流程，包括问题定义、数据获取、预处理、分析、建模、评估、可视化以及如何撰写清晰的数据分析报告。 实战案例集锦： 本书将穿插一系列来自不同领域的真实案例，涵盖商业分析、金融预测、用户行为分析、医学统计等，让您在解决实际问题的过程中巩固所学，并激发新的思考。 学习本书，您将收获： 扎实的数据科学理论基础： 理解数据科学的核心概念和工作流程。 精湛的R语言数据处理技能： 熟练运用R语言进行数据导入、清洗、转换与操作。 强大的数据探索与可视化能力： 能够通过图表和统计分析洞察数据规律。 全面的统计建模与机器学习实操经验： 掌握多种常用模型的构建、评估与应用。 解决实际数据问题的能力： 通过丰富的案例学习，将理论知识转化为解决实际问题的能力。 独立完成数据科学项目的信心： 从零开始，逐步构建并完成一个完整的数据科学项目。 适合读者： 对数据科学领域感兴趣的初学者，希望系统学习数据分析技能。 需要提升R语言在数据分析、统计建模或机器学习方面应用能力的在校学生或研究人员。 希望利用数据驱动决策的业务分析师、市场营销人员、产品经理等。 希望转行或在现有工作中扩展数据分析技能的IT从业者。 《数据科学：R语言实现》不仅仅是一本书，更是您开启数据科学之旅的忠实伙伴。它将陪伴您一步步深入数据的海洋，掌握驾驭数据的强大能力，在不断变化的数据时代中，发现机遇，创造价值。准备好迎接这场激动人心的探索了吗？让我们一起，用R语言，解锁数据的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计相当吸引人，封面上那种抽象的数据流和代码元素的结合，非常有科技感，也恰到好处地传达了“数据科学”的主题。拿到手的那一刻，就能感受到纸张的质感，不是那种过于光滑的铜版纸，而是略带哑光，摸起来很舒服，印刷清晰，字号也适中，长时间阅读不易疲劳。我尤其欣赏它在细节处理上的用心，比如书脊的粘合紧实，翻页也很顺畅，不会出现那种容易散架的感觉。封面配色沉稳而不失活力，整体给人一种专业、值得信赖的印象。作为一名初学者，我之前也接触过一些技术类的书籍，但这本书的视觉呈现明显更胜一筹，它让“数据科学”这个略显枯燥的领域变得生动起来，激发了我深入探索的兴趣。即使只是摆在书架上，它也是一件非常不错的摆设，能体现出主人对技术和知识的追求。我期待它能像它的外观一样，内容也同样精彩，能够引领我一步步踏入数据科学的世界。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对统计学背景略显薄弱的读者来说，这本书的出现无疑是一场及时雨。它并没有假设读者已经具备深厚的数理统计功底，而是在讲解数据科学方法的同时，非常自然地融入了必要的统计学概念。作者用一种非常生动和易于理解的方式，解释了那些看似复杂的统计检验、概率分布等原理，并且通过R语言的实现，让我能够亲身体验这些理论是如何转化为实际分析工具的。比如，在讲解假设检验时，书中不仅给出了R语言的代码，还详细说明了每一步的含义，以及如何解读p值和置信区间。这种“理论+代码+解释”的模式，极大地降低了统计学学习的门槛，让我不再感到畏惧。我感觉自己不仅学会了如何使用R语言进行数据分析，更重要的是，我对数据科学的核心理论有了更深刻的认识，这对我未来的学习和工作都将非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分是我最看重的内容之一。作者选取了多个不同领域、不同类型的数据集，通过R语言一步步地展示了如何从零开始构建一个完整的数据分析项目。无论是市场营销数据的用户画像分析，还是金融数据的风险预测，亦或是医疗健康数据的疾病趋势研究，每个案例都涵盖了实际应用中的各种挑战和考量。我特别欣赏的是，书中不仅展示了成功的分析过程，也诚实地指出了在分析过程中可能遇到的困难和局限性，以及如何去解决它们。例如，在处理缺失值或者异常值时，书中提供了多种不同的策略，并分析了各自的优缺点。这种贴近真实世界的案例剖析，让我能够看到数据科学在现实世界中的具体应用，也让我对如何规划和执行自己的数据分析项目有了更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是它在理论与实践之间的平衡做得非常出色。它没有停留在空泛的概念讲解，而是巧妙地将抽象的统计学原理、机器学习算法融入到具体的R语言代码实现中。每一个章节都仿佛是在带领读者进行一次实操演练，从数据的加载、清洗，到特征工程、模型构建，再到结果评估和可视化，流程清晰，步骤明确。书中提供的代码示例都经过精心设计，贴近实际工作场景，而且作者在解释代码逻辑时，也考虑到了不同背景读者的理解能力，语言通俗易懂，避免了过多的专业术语堆砌。我尤其喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，那些图表不仅美观，更重要的是能够直观地揭示数据背后的故事，这是数据分析的关键所在。这本书就像是一位经验丰富的朋友，手把手地教你如何使用R语言解决实际问题，让你在动手实践中巩固理论知识，获得成就感。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的整体结构来看，它呈现出一种非常严谨且循序渐进的学习路径。开篇从R语言的基础知识入手，逐步过渡到数据处理、探索性数据分析（EDA），然后是核心的模型构建与评估，最后触及了模型部署和案例应用。这种编排方式非常符合人类的学习认知规律，能够让读者在掌握基础概念后，自然而然地进入更复杂的领域，而不会感到突兀或 overwhelmed。我尤其欣赏作者在章节之间的过渡处理，逻辑清晰，衔接自然，仿佛是在讲述一个完整的故事。书中的图表使用也恰到好处，既能辅助理论的阐述，又能直观地展示分析结果，极大地提升了阅读体验。虽然我还没有完全读完，但仅从其组织结构和内容逻辑来看，这本书无疑是一本精心打磨的优秀教材，值得每一个想要深入学习数据科学的读者拥有。