預測分析：R語言實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[英] 魯伊·米格爾·福特（Rui Miguel Forte） 著，吳今朝 譯

圖書標籤:

• 預測分析
• R語言
• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計建模
• 商業分析
• 數據科學
• 迴歸分析
• 時間序列分析
• 分類算法

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111553540

版次：1

商品編碼：12117860

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-01-01

用紙：膠版紙

頁數：243

內容簡介

　　R提供瞭一個免費、開源的環境，這對於學習預測建模以及在真實環境下部署解決方案是很理想的。隨著不斷增長的社區和大量擴展包的齣現，R提供瞭一個應對一係列問題的切實解決方案。本書可以作為學習預測建模基礎知識的指南和參考讀物。本書的開篇是關於模型術語和預測建模過程的一個專門章節。後續的每個章節會講解具體的一類模型（例如神經網絡），並把重點放在三個重要問題上：模型如何工作，如何利用R語言訓練模型，以及如何利用實際環境下的數據集來衡量和評估模型的性能。通過閱讀本書，讀者將利用實際環境下的數據集探討和測試流行的建模技術，並掌握多種預測分析領域的技術。

目錄

譯者序
前　言
第1章　準備預測建模1
1.1　模型1
1.1.1　從數據中學習2
1.1.2　模型的核心組成部分5
1.1.3　我們的第一個模型：k近鄰5
1.2　模型的類型7
1.2.1　有監督、無監督、半監督和強化學習模型7
1.2.2　參數化和非參數化模型8
1.2.3　迴歸和分類模型8
1.2.4　實時和批處理機器學習模型9
1.3　預測建模的過程9
1.3.1　定義模型的目標9
1.3.2　收集數據10
1.3.3　選取模型11
1.3.4　數據的預處理12
1.3.5　特徵工程和降維19
1.3.6　訓練和評估模型22
1.3.7　重復嘗試不同模型及模型的最終選擇25
1.3.8　部署模型25
1.4　性能衡量指標25
1.4.1　評估迴歸模型26
1.4.2　評估分類模型26
1.5　小結30
第2章　綫性迴歸31
2.1　綫性迴歸入門31
2.2　簡單綫性迴歸33
2.3　多元綫性迴歸36
2.3.1　預測CPU性能37
2.3.2　預測二手汽車的價格38
2.4　評估綫性迴歸模型40
2.4.1　殘差分析42
2.4.2　綫性迴歸的顯著性檢驗45
2.4.3　綫性迴歸的性能衡量指標47
2.4.4　比較不同的迴歸模型49
2.4.5　在測試集上的性能50
2.5　綫性迴歸的問題51
2.5.1　多重共綫性51
2.5.2　離群值52
2.6　特徵選擇53
2.7　正則化55
2.7.1　嶺迴歸55
2.7.2　最小絕對值收縮和選擇算子56
2.7.3　在R語言裏實現正則化57
2.8　小結59
第3章　邏輯迴歸61
3.1　利用綫性迴歸進行分類61
3.2　邏輯迴歸入門63
3.2.1　廣義綫性模型63
3.2.2　解釋邏輯迴歸中的係數64
3.2.3　邏輯迴歸的假設65
3.2.4　最大似然估計65
3.3　預測心髒病66
3.4　評估邏輯迴歸模型69
3.4.1　模型的偏差70
3.4.2　測試集的性能73
3.5　利用lasso進行正則化73
3.6　分類指標74
3.7　二元邏輯分類器的擴展76
3.7.1　多元邏輯迴歸76
3.7.2　有序邏輯迴歸80
3.8　小結83
第4章　神經網絡84
4.1　生物神經元84
4.2　人工神經元85
4.3　隨機梯度下降86
4.3.1　梯度下降和局部極小值88
4.3.2　感知器算法88
4.3.3　綫性分離91
4.3.4　邏輯神經元92
4.4　多層感知器網絡92
4.5　預測建築物的能源效率95
4.6　重新進行玻璃類型預測99
4.7　預測手寫數字102
4.8　小結106
第5章　支持嚮量機108
5.1　最大邊緣分類108
5.2　支持嚮量分類111
5.3　核和支持嚮量機113
5.4　預測化學品的生物降解115
5.5　交叉驗證118
5.6　預測信用評分120
5.7　用支持嚮量機進行多類彆分類123
5.8　小結123
第6章　樹形方法124
6.1　樹形模型的直觀印象124
6.2　訓練決策樹的算法126
6.2.1　分類和迴歸樹126
6.2.2　迴歸模型樹131
6.2.3　CART分類樹131
6.2.4　C5.0133
6.3　在閤成的二維數據上預測類彆歸屬關係134
6.4　預測紙幣的真實性136
6.5　預測復雜的技能學習138
6.5.1　在CART樹裏對模型參數進行調優140
6.5.2　樹模型中的變量重要性141
6.5.3　迴歸模型樹實用示例142
6.6　小結143
第7章　集成方法144
7.1　裝袋144
7.1.1　邊緣和袋外觀測數據145
7.1.2　用裝袋預測復雜技能學習146
7.1.3　用裝袋預測心髒病146
7.1.4　裝袋的局限性150
7.2　增強151
7.3　預測大氣中伽馬射綫的輻射152
7.4　利用增強算法預測復雜技能學習156
7.5　隨機森林157
7.6　小結159
第8章　概率圖模型161
8.1　圖論入門161
8.2　貝葉斯定理163
8.3　條件性獨立163
8.4　貝葉斯網絡164
8.5　樸素貝葉斯分類器165
8.6　隱馬爾可夫模型172
8.7　預測啓動子基因序列174
8.8　預測英語單詞裏的字母特徵179
8.9　小結182
第9章　時間序列分析184
9.1　時間序列的基本概念184
9.2　一些基本的時間序列185
9.2.1　白噪聲185
9.2.2　隨機漫步187
9.3　平穩性188
9.4　平穩時間序列模型189
9.4.1　移動平均模型189
9.4.2　自迴歸模型192
9.4.3　自迴歸移動平均模型193
9.5　非平穩時間序列模型194
9.5.1　整閤自迴歸移動平均模型194
9.5.2　自迴歸條件異方差模型195
9.5.3　廣義自迴歸條件異方差模型195
9.6　預測強烈地震196
9.7　預測猞猁的誘捕199
9.8　預測外匯匯率200
9.9　其他時間序列模型202
9.10　小結203
第10章　主題建模204
10.1　主題建模概況204
10.2　隱含狄式分布205
10.2.1　狄式分布205
10.2.2　生成過程208
10.2.3　擬閤LDA模型209
10.3　對在綫新聞報道的主題進行建模210
10.3.1　模型穩定性215
10.3.2　找齣主題數量216
10.3.3　主題分布217
10.3.4　單詞分布219
10.3.5　LDA擴展模型220
10.4　小結220
第11章　推薦係統222
11.1　評分矩陣222
11.2　協同過濾225
11.2.1　基於用戶的協同過濾225
11.2.2　基於商品的協同過濾228
11.3　奇異值分解228
11.4　R語言和大數據231
11.5　預測電影和笑話的推薦232
11.6　加載和預處理數據233
11.7　對數據進行探索234
11.7.1　評估二元的top-N推薦236
11.7.2　評估非二元的top -N推薦239
11.7.3　評估每種預測方法241
11.8　推薦係統的其他方法242
11.9　小結243

前言/序言

　　預測分析以及更一般意義上的數據科學當前正處於被追捧的熱潮中，因為像垃圾郵件過濾、單詞補全和推薦引擎這樣的預測性技術已經被廣泛運用於日常生活。這些技術現在不僅越來越被我們所熟悉，還贏得瞭我們的信任。在計算機處理能力和軟件方麵（例如R語言及其大量專用的擴展包）的發展産生瞭這樣的局麵：用戶經過培訓就可以使用這些工具，而無需具備統計學的高級學位，也不需要使用公司或大學實驗室專用的硬件。技術的成熟度和基礎軟硬件的可用性結閤起來，讓很多該領域的從業者倍感興奮，他們感到可以為自己的領域和業務設計一些能産生重要影響的工具，事實也確實如此。
　　與此同時，很多新進入該領域的人士很快發現其中有很多陷阱需要剋服。實際上，沒有哪個學位足以把一位學生或從業者訓練為成功的預測建模者。該領域依賴於很多學科，例如計算機科學、數學和統計學。當前，進入該領域的人們不僅隻在其中的一門學科有比較強的背景，還往往會比較專精於其他學科。在給研究生和從業者們講授瞭有關本書材料的幾次課程之後，我發現學員們反復錶達的兩個最大擔憂是對編程和數學的恐懼。有意思的是，對這兩者的錶達幾乎總是互斥的。預測分析學實際上是一種實踐性的學科，但同時也是一種具備較強理論基礎的學科，這些理論基礎的知識對於從業者是很關鍵的。因此，掌握預測分析需要一係列不同的技能，從編寫良好的軟件到實現一種新技術或對數據進行預處理，再到理解某個模型的假設條件，如何有效地訓練該模型，如何對該模型齣現的問題進行診斷，以及如何調整模型的參數以獲得更好的結果。
　　討論到這裏，很自然地會反嚮思考預測分析學作為一個領域實際會覆蓋的內容。事實上，該領域和機器學習、數據挖掘、商業分析學、數據科學等其他相關領域的邊界是比較模糊的。本書中會用到的定義非常寬泛。對於本書的主題而言，預測分析學是一個領域，它利用數據建立模型來預測未來我們感興趣問題的結果。當然，它和機器學習領域會有很大的重疊，機器學習更多地研究從數據中學習的程序和算法。這種重疊的情況對於數據挖掘（以從數據中提取知識和模式為目標）也同樣成立。數據科學正在迅速成為覆蓋所有這些領域的綜閤術語，它還包括瞭其他主題，例如呈現數據分析結果的信息可視化，圍繞在實際環境中部署模型的業務概念，以及數據管理。本書會著重於機器學習，但我們不會覆蓋學習可行性的理論探索，也不會講解著眼於從無特定預測目標的數據中尋找模式和聚類的無監督學習方法。取而代之，我們會探索像時間序列這樣的一些主題，通常在機器學習的教材裏不會講解它們。
　　無論對於學習預測分析學還是解決實際環境中的問題，R語言都是一個優秀的平颱。它是一個開源項目，有一個持續快速增長的用戶社區。在編寫本書時，它和Python是全世界數據科學傢最常用的兩種語言。它有很多適用於不同建模技術和應用領域的擴展包，其中很多可以通過連接到Comprehensive R Archive Network (CRAN)從R語言平颱本身直接獲取。該語言還有很多在綫資源，從教程到在綫課程都包含在內。我們尤其要提到優秀的交叉驗證式論壇以及R-bloggers 網站，該網站包含瞭大量來自不同博客的關於R語言應用的文章。對於那些對R語言有點生疏的讀者，我們提供瞭一個免費在綫教程章節，它是從我們在AUEB學生的課程講義演化而來的。
　　本書的主要任務是在（強調直覺及實踐而不是理論的）低端入門教程和（專注於數學、細節和嚴謹性的）高端學術教材之間的鴻溝上架起橋梁。另一個同等重要的目標是給讀者灌輸一些良好的實踐經驗，比如學習如何適當地測試和評估一個模型。我們還要強調一些重要的概念，例如偏誤-方差權衡和過擬閤，這些概念在預測建模中是普遍存在的，並會在不同模型中以多種形式反復齣現。
　　從編程的角度來說，雖然我們假定你已經熟悉R語言，不過還是會詳細解釋並討論每個代碼示例，以便讀者提高他們的自信心，循序漸進。盡管如此，在學習的過程中，或者至少在轉到下一章之前，實際運行代碼的重要性是如何強調都不為過的。為瞭盡可能讓這個過程順利進行，我們已經為教材中的所有章節提供瞭代碼文件，其中包含瞭教材中所有的代碼示例。此外，我們還在很多地方編寫瞭自己對於特定技術的簡單實現方法。典型的兩個示例是第4章裏的口袋感知器算法和第7章的AdaBoost自適應增強方法。在某種程度上，這麼做是為瞭鼓勵用戶學習如何編寫他們自己的函數，而不是完全依賴於已有的實現方法，因為並不是所有方法都有現成的函數可用。
　　重現能力是數據分析的一項關鍵技能，而且它並不限於教育領域。因此，我們大量使用瞭可自由獲取的數據集並盡力在需要隨機數生成器的地方運用特定的種子值。最後，我們盡可能嘗試利用相對小規模的數據集，以確保讀者在閱讀本書時運行代碼不需要等待太長的時間或被迫尋求更好的硬件。我們要提醒你，在真實世界裏，耐心是一種非常有益的美德，因為你感興趣的大部分數據集會比我們學習本書時用到的更大。
　　每章的結尾是兩個或多個實際的建模案例

《洞見未來：數據驅動的決策之道》 書籍簡介 在這個信息爆炸的時代，數據已不再僅僅是冰冷的數字，而是蘊藏著無限價值的寶藏。如何從浩瀚的數據海洋中挖掘齣有價值的洞見，如何利用這些洞見來預測未來趨勢，從而做齣更明智、更具前瞻性的決策，已成為個人、企業乃至社會發展的關鍵。本書《洞見未來：數據驅動的決策之道》正是應運而生，它將引領您踏上一段探索數據潛能、掌握預測智慧的旅程。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一部旨在幫助讀者理解並掌握數據預測核心思想與實踐方法的指南。我們深知，數據預測的核心價值在於其指導性和應用性。因此，本書將力求以清晰易懂的語言，結閤大量貼近實際的案例，為您層層剝開數據預測的神秘麵紗。 核心理念：從數據到洞見，再到決策 《洞見未來》的核心理念在於構建一個完整的“數據-洞見-決策”閉環。我們堅信，任何預測的最終目的並非為瞭預測本身，而是為瞭驅動有效的決策。因此，本書的結構設計緊密圍繞這一理念展開。 第一部分：數據思維的基石 我們首先將為您奠定堅實的數據思維基礎。這部分將深入探討： 數據的本質與價值： 什麼是真正有價值的數據？我們如何辨彆和收集高質量的數據？數據在現代社會中的角色和重要性將通過生動的闡述得以體現。 數據探索與理解： 在進行任何預測之前，深入理解數據的內在規律至關重要。我們將介紹數據探索性分析（EDA）的通用方法，包括數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、數據可視化等關鍵步驟。這些技術不僅是預測的前提，更是理解業務場景、發現潛在問題的利器。 變量的重要性： 影響預測結果的因素多種多樣，它們被稱為“特徵”或“變量”。我們將探討如何識彆、選擇和構建有效的預測變量，理解變量之間的關係，以及避免“僞相關”陷阱。 預測任務的定義： 不同的業務場景需要不同的預測方法。我們將梳理常見的預測任務類型，例如分類（預測一個事件是否會發生）、迴歸（預測一個連續的數值）、時間序列預測（預測未來的數值趨勢）等，並闡述它們各自的應用領域。 第二部分：預測的藝術與科學 這一部分是本書的核心，我們將係統介紹各種主流的預測技術，並強調其背後的邏輯和應用場景。我們將避免過度強調復雜的數學公式，而是側重於概念的理解、方法的選擇以及結果的解讀。 經典統計預測方法： 綫性迴歸與多元迴歸： 掌握最基礎但也最強大的預測工具，理解綫性關係如何被量化和利用。我們將探討模型假設、係數解釋以及如何評估模型性能。 邏輯迴歸： 專用於分類問題的強大工具，我們將解釋其原理，以及如何用於預測二元結果，如客戶流失、欺詐檢測等。 時間序列分析： 針對具有時間順序的數據，我們將介紹ARIMA、指數平滑等經典方法，用於捕捉數據中的趨勢、季節性和周期性，並進行未來值的預測。 機器學習驅動的預測： 決策樹與隨機森林： 以直觀易懂的方式理解決策樹如何進行預測，並進一步學習隨機森林如何通過集成多個決策樹來提高預測精度和魯棒性。 支持嚮量機（SVM）： 探索SVM在分類和迴歸問題中的獨特優勢，以及其在高維空間中的強大處理能力。 集成學習方法（如梯度提升）： 介紹XGBoost、LightGBM等現代集成學習算法，它們在各類預測競賽和實際應用中屢獲殊榮，我們將解析其高效性和高精度是如何實現的。 神經網絡與深度學習入門： 對於更復雜的數據模式，我們將初步介紹神經網絡的基本原理，以及深度學習在圖像、文本等領域預測中的潛力，為讀者打開進一步探索的窗口。 模型評估與選擇： 預測模型的優劣不在於其復雜程度，而在於其預測的準確性和業務的適用性。我們將詳細講解各種評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等，並指導讀者如何根據具體業務目標選擇最閤適的模型。交叉驗證、留齣法等模型選擇策略也將得到深入闡述。 第三部分：預測的實踐與落地 理論的知識最終需要通過實踐來檢驗和升華。本部分將聚焦於如何將預測模型有效地應用於實際業務場景，並實現價值。 數據預處理的藝術： 實際數據往往充滿噪聲和不完整。我們將提供更深入的數據清洗、特徵工程（例如，如何從日期中提取星期幾、月份等信息，如何對文本進行處理以提取有用的特徵）的實用技巧，以及如何應對數據不平衡問題。 特徵工程的創新： 好的特徵可以極大地提升模型的預測能力。我們將引導讀者思考如何結閤業務知識，創造齣更具預測力的特徵。 模型部署與監控： 訓練好的模型需要被部署到生産環境中纔能發揮作用。我們將討論模型部署的基本流程，以及如何對模型進行持續監控，以應對數據漂移和性能下降等問題。 解釋性預測（XAI）： 理解模型“為何”做齣某個預測，對於建立信任、改進模型以及滿足閤規性要求至關重要。我們將介紹一些模型解釋的技術，幫助讀者理解模型內部的決策邏輯。 案例研究與行業應用： 書中將穿插大量來自不同行業的真實案例，例如： 市場營銷： 預測客戶購買行為，優化廣告投放，個性化推薦。 金融領域： 信用評分、欺詐檢測、股票價格預測。 零售行業： 需求預測、庫存管理、銷售預測。 醫療健康： 疾病風險預測、患者預後分析。 運營管理： 設備故障預測、生産綫優化。 這些案例將幫助讀者將書中所學知識與實際工作相結閤，激發解決實際問題的靈感。 第四部分：進階探索與未來趨勢 我們不會止步於當前的技術，還將展望數據預測的未來發展。 大數據環境下的預測： 探討如何處理和分析海量數據，以及分布式計算框架的應用。 實時預測： 瞭解如何構建能夠進行即時預測的係統，以應對快速變化的市場環境。 自動化機器學習（AutoML）： 介紹如何利用AutoML工具來自動化模型的選擇、調優和訓練過程，提高效率。 倫理與偏見： 探討在數據預測過程中可能齣現的倫理問題和算法偏見，以及如何采取措施來減輕這些風險。 本書特色 理論與實踐並重： 我們在講解理論概念的同時，會強調其在實際問題中的應用，並提供清晰的實施步驟。 循序漸進，由淺入深： 從最基礎的數據概念講起，逐步深入到復雜的預測模型，確保不同背景的讀者都能理解。 案例豐富，貼近現實： 大量真實的商業案例，幫助讀者理解預測技術的價值和應用場景。 強調“為何”和“如何”： 不僅告訴讀者“做什麼”，更重要的是解釋“為什麼”這麼做，以及“如何”做得更好。 數據驅動的思維培養： 引導讀者樹立用數據解決問題的思維模式，提升分析和決策能力。 誰適閤閱讀此書？ 本書適閤所有對數據預測感興趣的讀者，包括但不限於： 商業分析師與數據分析師： 希望提升數據分析和預測技能，為業務決策提供更強有力的支持。 産品經理與市場營銷人員： 想要更好地理解用戶行為，優化産品策略和營銷活動。 運營管理者： 需要更精準地預測業務需求、庫存和生産效率。 初創企業創始人與決策者： 期望利用數據洞察來指導公司戰略和資源配置。 對數據科學和機器學習感興趣的在校學生與研究人員： 希望係統學習預測分析的核心知識和技術。 任何渴望利用數據獲得競爭優勢的職場人士： 無論您處於哪個行業，掌握數據預測的能力都將是您寶貴的財富。 結語 《洞見未來：數據驅動的決策之道》不僅僅是一本書，它更是一扇通往數據智慧的門。我們希望通過本書，幫助您點亮數據中的隱藏規律，預見未來的潛在機遇與挑戰，最終做齣更明智、更自信的決策，在快速變化的時代中，贏得先機。讓我們一同踏上這段激動人心的洞見之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格可以說是既嚴謹又不失易讀性，這一點對於想要深入學習預測分析的讀者來說至關重要。我之前也翻閱過一些相關的技術書籍，其中不乏術語堆砌、公式繁多，讓人望而生畏的。但在這本書中，作者似乎格外注重將復雜的統計學概念以一種更加直觀、易於理解的方式呈現齣來。例如，在講解迴歸模型時，作者並沒有直接拋齣復雜的數學推導，而是通過一些生動的比喻和圖形化的解釋，幫助讀者建立起對模型原理的初步認知，然後再逐步深入到技術細節。對於R語言的實現部分，我也非常滿意。作者提供的代碼示例清晰明瞭，並且緊密結閤瞭前麵講解的理論知識，讓我在學習過程中能夠立即上手實踐。每次讀完一個章節，我都會嘗試著去復現書中的代碼，並嘗試用自己的數據進行測試，這種“邊學邊做”的學習方式，極大地提升瞭我的學習效率和對知識的掌握程度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，簡潔而富有科技感，那一抹深邃的藍色背景，仿佛預示著數據海洋的無限可能，而中央那模糊而又清晰的圖錶，則巧妙地傳達瞭“預測”的核心主題。拿到這本書的那一刻，我就被它散發齣的專業氣質所吸引。我是一名在市場研究領域摸爬滾打多年的從業者，深知數據分析對於洞察趨勢、把握機遇的重要性，但總感覺自己在理論深度和實操能力上有所欠缺。一直以來，我都在尋找一本能夠係統性地講解預測分析理論，並且能夠提供清晰R語言實現指導的圖書。在閱讀瞭前幾章後，我感覺這本書很可能就是我一直在尋找的那本。作者在開篇就對預測分析的定義、作用以及在不同行業中的應用進行瞭宏觀的介紹，這為我這樣背景的讀者提供瞭一個很好的切入點，讓我能夠迅速地將理論知識與我的工作實踐聯係起來。尤其讓我印象深刻的是，書中引用瞭大量的真實案例，這些案例不僅展示瞭預測分析的強大威力，也為理解復雜的模型提供瞭生動的視角。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排邏輯清晰，層層遞進，非常適閤想要係統學習預測分析知識的讀者。我個人尤其喜歡作者在每個章節結束時都會設置的“思考題”和“拓展閱讀”部分。這些設計不僅能夠幫助我鞏固當章節的學習內容，也激發瞭我進一步探索相關知識的興趣。很多時候，我會在閱讀完一章後，嘗試解答書中的思考題，雖然有些題目對我來說有一定的挑戰性，但這反而促使我更加深入地去理解和消化書中的內容。而拓展閱讀的部分，則為我指明瞭進一步學習的方嚮，讓我能夠更好地規劃自己的學習路徑。對於我這樣追求係統性學習的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個非常紮實的理論和實踐基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在金融行業從事量化分析的初學者，對於如何利用R語言進行有效的預測分析充滿瞭好奇和期待。這本書給我最深刻的感受是，它在技術細節的闡述上做到瞭很好的平衡。在講解一些關鍵的預測模型，比如時間序列分析和機器學習算法時，作者不僅詳細介紹瞭模型的理論基礎和數學原理，更重要的是，提供瞭詳細的R語言代碼實現步驟，並且對於代碼的每一部分都做瞭清晰的注釋，這對於像我這樣需要從零開始學習的讀者來說，無疑是一份寶貴的財富。我嘗試著按照書中的方法，使用R語言處理一些公開的金融數據，並嘗試構建簡單的預測模型。雖然過程中遇到瞭不少問題，但書中的講解以及附帶的示例代碼，都為我提供瞭解決問題的方嚮和思路。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣的數據科學愛好者而言，一本好的技術書籍不僅僅是理論的堆砌，更重要的是它能否激發我對未知領域探索的興趣，並提供切實可行的工具和方法。這本書在這一點上做得非常齣色。在閱讀過程中，我被作者對預測分析領域的熱情和深刻見解所深深感染。書中不僅僅是枯燥的技術講解，還穿插著作者在實際工作中的經驗和體會，這些真實的案例和故事，讓整個學習過程變得更加生動有趣，也讓我對預測分析的實際應用有瞭更深的理解。更重要的是，書中提供的R語言實現方案，讓我能夠將理論知識轉化為實際操作，通過親手編寫代碼來驗證和應用所學的模型，這種成就感是學習任何一項新技能過程中都不可或缺的。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，很好的書，哈哈，物流也快，很感動！

評分☆☆☆☆☆

正版，值得購買學習

評分☆☆☆☆☆

不錯，活動價格比較實惠的。

評分☆☆☆☆☆

挺好的，物美價廉，買書還是京東靠譜

評分☆☆☆☆☆

漏印瞭好多張，真惡心；這是對作者和讀者的侮辱

評分☆☆☆☆☆

很實用，正在學習，好好學習，天天嚮上

評分☆☆☆☆☆

實用，內容平實，語言通俗流暢，很適閤學習

評分☆☆☆☆☆

理論比較全麵，也帶瞭一些案例，適閤自學

評分☆☆☆☆☆

實用，內容平實，語言通俗流暢，很適閤學習