R 語言資料分析活用範例詳解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 統計分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 案例分析
• 實戰
• 編程
• 商業分析
• 數據可視化

隨著Big Data的分析應用逐漸受重視，而R語言又是一套免費的開放原始碼工具，在資料分析、統計運算和繪圖上能有效運用，強大的功能和眾多的套件使其廣受好評，是許多統計學傢、科學傢和工程師們很喜歡使用的工具。

　　本書是一本R語言和資料分析的入門教材，書中有非常多的實際案例，並以案例問題為導嚮，詳解其中統計方法和R語言的指令應用與編寫程式的技巧，本書共有18個章節，內容包含R的入門概念、資料結構、函數與優化、抽樣模擬、統計分析、假設檢定、迴歸分析、統計繪圖和R套件的自製方法等。

　　本書定位給想要學習R語言和資料分析的商業經營管理人員、醫學係學生或研究人員，書中的實例和指令程式編寫方法對其實際應用上提供很好的參考。

名人推薦

　　『該書深入淺齣、通俗易懂、案例詳實，從資料分析角度講解R在實際資料分析中的使用，是難得的一本R和資料分析入門的好書。』 - 謝邦昌，教授，颱灣輔仁大學統計資訊係

　　『該書的每一章以實際問題啓發的方式引齣統計方法，再介紹資料分析和R軟體的使用，輔以詳細、恰當的案例，這樣讓枯燥乏味的資料分析和軟體課程變得生動活潑，這是一本很好的資料分析入門教材，值得推薦。』 - 馬雙鴿，副教授，美國耶魯大學生物統計係

　　『方老師在R領域著墨多年，今將多年的教學及研究成果整理成冊，對讀者而言乃是一大福音。本書淺顯易懂，理論與實務兼具，是非常實用的書籍！』 - 李禦璽，教授、係主任，颱灣銘傳大學電腦工程學係

　　『我很喜歡這本書的編寫體例，從問題齣發，然後介紹方法和R語言的實現，非常適閤需要用R來解決實際分析問題的讀者。』 - 李艦，Mango Solutions，中國區資料總監

深度探索現代數據科學：從基礎理論到前沿實踐的全麵指南 本書聚焦於數據科學的核心理念、前沿算法及其在真實世界中的落地應用，旨在為讀者構建一個堅實而全麵的知識體係。我們摒棄對單一編程語言特性的刻意描述，轉而深入探討數據科學解決問題的思維框架和技術選型標準。 第一部分：數據科學思維與統計基石的重構 本部分旨在夯實讀者理解復雜數據背後的統計學基礎和邏輯推理能力，這是所有高級分析工作的基石。 第一章：數據驅動的決策邏輯 本章首先剖析瞭數據科學在現代商業、科研和社會治理中的戰略定位，強調瞭“提齣正確問題”比“運行復雜模型”更為關鍵。我們詳細討論瞭因果推斷（Causal Inference）與相關性分析的區彆，引入瞭反事實思維（Counterfactual Thinking）在商業決策優化中的應用。內容涵蓋瞭實驗設計（A/B Testing, 多臂老虎機等）的嚴謹流程、樣本量確定的統計功效分析（Power Analysis），以及如何構建清晰、可量化的業務指標體係（KPIs/OKRs）來衡量模型和乾預措施的實際價值。 第二章：高級統計建模與假設檢驗的深化 不同於基礎統計學的介紹，本章側重於處理真實世界數據中常見的復雜性。我們將深入探討廣義綫性模型（GLM）的擴展，包括泊鬆迴歸、負二項迴歸，特彆關注其在計數數據和稀疏數據分析中的應用。此外，我們詳細講解瞭非參數統計方法的適用場景，例如秩和檢驗的原理及應用，並對貝葉斯統計學的核心思想進行瞭係統闡述，包括先驗分布的選擇、MCMC（馬爾可夫鏈濛特卡洛）方法的直觀理解，以及如何利用貝葉斯方法處理小樣本問題和整閤專傢知識。本章強調模型的診斷和穩健性檢驗，教授讀者如何識彆和應對多重共綫性、異方差性以及異常值對模型解釋力的影響。 第二部分：機器學習範式與算法深度剖析 本部分將數據科學傢的工具箱拓展到高效、可解釋的機器學習算法，重點關注算法背後的數學原理、優化過程以及在特定業務場景下的權衡取捨。 第三章：監督學習的精細化調優 本章詳細剖析瞭支撐現代預測係統的核心算法。我們不僅涵蓋瞭集成學習（Ensemble Methods）的理論基礎，如Bagging、Boosting（包括Gradient Boosting Machines的損失函數優化過程），更著重於理解隨機森林、XGBoost、LightGBM等算法在處理大規模、高維數據時的性能差異和內存效率。在神經網絡方麵，我們不側重於代碼實現細節，而是深入探討瞭優化器（如AdamW、RmsProp）的收斂機製、正則化技術（Dropout、Batch Normalization）的作用，以及超參數空間探索的有效策略（如貝葉斯優化）。 第四章：非監督與半監督學習的應用邊界 本章探討如何從無標簽數據中提取結構和洞察。聚類分析部分，我們超越K-Means，詳細分析瞭DBSCAN在識彆任意形狀簇上的優勢，以及層次聚類的樹狀圖解釋。降維技術部分，重點比較瞭PCA（主成分分析）在綫性維度縮減中的作用，以及t-SNE和UMAP在高維數據可視化中的獨特優勢和局限性。此外，我們探討瞭自編碼器（Autoencoders）在特徵學習和異常檢測中的應用，解釋瞭變分自編碼器（VAE）如何實現潛在空間的生成建模。 第五章：深度學習架構的領域適應性 本章聚焦於解決特定類型數據的深度學習架構。對於序列數據，我們講解瞭循環神經網絡（RNN）的梯度消失/爆炸問題及其解決方案（LSTM、GRU），並引入瞭Transformer架構的核心機製——自注意力（Self-Attention）的計算流程和並行化優勢。對於圖像數據，我們詳細剖析瞭捲積神經網絡（CNN）中感受野、權值共享的原理，並對比瞭ResNet、Inception等經典網絡在不同任務（如目標檢測、語義分割）中的結構特點。本章強調模型選擇與任務復雜度的匹配度。 第三部分：數據工程、可解釋性與模型治理 數據科學的價值實現依賴於穩健的數據管道和對模型輸齣的信任。本部分關注模型從原型到生産的轉化過程以及倫理規範。 第六章：數據預處理與特徵工程的藝術 本章強調高質量數據的價值。我們深入討論瞭時間序列數據的處理技巧，包括季節性分解、平穩性檢驗（ADF檢驗）、以及對趨勢和周期性的建模。對於缺失值，我們探討瞭多重插補（Multiple Imputation by Chained Equations, MICE）的原理和應用，而非簡單的均值填充。特徵工程部分，重點講解瞭如何通過領域知識構建交互特徵、多項式特徵，以及如何使用特徵選擇方法（如Lasso、遞歸特徵消除RFE）來優化模型性能和可解釋性。 第七章：模型可解釋性（XAI）的量化與應用 在“黑箱模型”盛行的背景下，理解模型決策至關重要。本章係統介紹瞭解釋性工具箱。我們詳細講解瞭全局解釋方法（如特徵重要性排序、PDP/ICE圖）的數學推導，並重點剖析瞭局部解釋技術，如LIME（局部可解釋模型無關解釋）和SHAP（Shapley Additive explanations）值的計算邏輯，強調SHAP值在歸因分析中的一緻性和理論基礎。本章還探討瞭因果圖（DAGs）在理解變量間復雜關係中的應用。 第八章：模型部署、監控與倫理挑戰 本書的收官部分關注模型的生命周期管理。我們討論瞭模型在生産環境中麵臨的挑戰，如數據漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的檢測方法，並介紹瞭持續集成/持續部署（CI/CD）在機器學習係統中的實踐。最後，本章轉嚮社會責任，探討瞭算法偏見（Algorithmic Bias）的來源（數據、模型、評估），以及如何通過公平性度量指標（如機會均等、預測率奇偶性）來量化和減輕偏見，確保數據科學的應用是負責任且符閤倫理規範的。 通過本書的學習，讀者將掌握一套完整的、跨越統計學、算法理論與工程實踐的數據科學方法論，能夠獨立設計、實現並論證復雜數據分析項目。

第 1 章 初識 R 語言
第 2 章 資料結構與基本運算
第 3 章 函數與優化
第 4 章 亂數與抽樣模擬
第 5 章 資料讀寫與預處理
第 6 章 探索性資料分析
第 7 章 參數假設檢定
第 8 章 非參數假設檢定
第 9 章 變異數分析
第 10 章 綫性迴歸模型
第 11 章 綫性迴歸模型的擴展
第 12 章 非綫性迴歸分析
第 13 章 二元選擇模型
第 14 章 多元選擇模型
第 15 章 計數模型與受限應變數模型
第 16 章 分位數迴歸
第 17 章 高階統計繪圖
第 18 章 如何製作自己的 R 套件
參考文獻

评分☆☆☆☆☆

我是一名對資料科學充滿好奇的學生，正在積極尋找能夠係統性學習 R 語言資料分析的資源。之前看過一些介紹 R 語言的書籍，但內容都偏嚮基礎語法或理論，對於如何實際應用總感覺隔靴搔癢。《R 語言資料分析活用範例詳解》這個書名，讓我看到瞭一線希望。我特別期待書中能夠涵蓋從資料載入、清洗、轉換、視覺化，到模型建置與評估的完整流程。我希望書中的範例不僅是停留在展示語法，更能引導我理解每一個步驟背後的邏輯和目的。尤其是在資料視覺化部分，我希望能夠學到如何製作齣清晰、有說服力且具備專業美感的圖錶，這對於學術報告和未來求職都至關重要。此外，如果書中能包含一些常見的機器學習演算法在 R 中的應用範例，並且解釋如何解讀模型結果，那將會是非常寶貴的學習經驗。我期待這本書能成為我踏入資料科學領域的堅實基石。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對 R 語言的學習之路一直以來都有些跌跌撞撞，常常是看著網路上的教學影片或部落格文章，學會瞭一些語法，但遇到真正屬於自己手上的資料時，就不知道從何下手，或是齣現瞭預期之外的錯誤，然後就卡住，最後不瞭瞭之。這本《R 語言資料分析活用範例詳解》的書名「活用範例詳解」幾個字，真的讓我眼睛一亮。我特別在意的是「範例詳解」的部分，它暗示著書中的內容不是枯燥乏味的理論堆疊，而是會帶領讀者一步一步地透過實際的例子來理解 R 語言的應用。我最希望看到的是，書中能夠涵蓋不同類型的資料分析場景，像是市場調查數據的分析、使用者行為的探勘、或是科學實驗數據的處理等等，並在每一個範例中，詳細解釋每一個步驟的用意，以及背後所使用的 R 函數和套件。如果書中還能提到一些資料分析的思維模式，以及在實際操作中可能遇到的陷阱和注意事項，那這本書的價值就真的無可限量瞭。我非常期待它能提供給我一套清晰、實用的 R 語言學習路徑。

评分☆☆☆☆☆

身為一個非資訊背景的社會科學研究者，在數據分析這塊領域，我一直覺得自己是個門外漢，但隨著研究的深入，越來越多時候需要處理和分析數據。R 語言因為其強大的統計功能和相對較低的門檻（相較於其他程式語言），一直是我想學的工具。但網路上零散的資源，常常讓我感到無所適從，很多時候隻是東拼西湊，效率不高。這本《R 語言資料分析活用範例詳解》的齣現，聽起來就像是為我這樣的使用者量身打造的。我特別看重「活用」這兩個字，這代錶它應該會從實際應用齣發，而不是空談理論。我希望書中能涵蓋資料清理、轉換、整閤等前置作業，因為這部分往往佔瞭資料分析過程的大部分時間，而且如果處理不好，後續的分析結果也會失真。另外，對於圖形化展示資料，我認為是溝通研究結果非常重要的一環，我期待書中能介紹一些美觀且資訊傳達力強的視覺化技巧。如果還能觸及一些常見的統計模型，並透過範例演示如何在 R 中實現，那我對這本書的滿意度會爆錶。

评分☆☆☆☆☆

最近看到這本《R 語言資料分析活用範例詳解》，光是書名就讓我覺得很有份量，感覺不是那種泛泛而談的教科書，而是真的能帶我們實際操作、解決問題的寶典。我本身的工作會接觸到不少數據，之前也嘗試過一些 R 的入門書，但總覺得學完之後還是不知道怎麼應用到實際的案子裡，常常卡住。這本我預期會著重在「活用」，也就是會有很多貼近實際場景的案例，從資料的收集、清洗、整理，到後續的統計分析、視覺化，甚至更進階的模型建置，都能看到範例式的講解。我尤其期待它在資料前處理的篇幅，這部分往往是最耗時也最容易齣錯的，如果能有係統地講解各種常見問題的解決方法，那絕對是大大的加分。還有，R 語言的套件眾多，針對不同分析需求，有哪些推薦且好用的套件，以及如何有效地整閤使用，這也是我很想從書中學到的。總之，我對這本書的期待值非常高，希望能藉由它，讓我的 R 語言應用能力更上一層樓，真正做到「活用」！

评分☆☆☆☆☆

我本身在行銷領域工作，每天都要麵對大量的用戶數據、廣告投放成效、以及市場趨勢的分析。雖然公司有提供一些基礎的分析工具，但總覺得不夠靈活，很多時候需要客製化的分析報錶。R 語言一直是我心目中理想的分析工具，因為它的彈性和強大的套件生態係，可以應付各種複雜的分析需求。這本《R 語言資料分析活用範例詳解》聽起來就是一本非常實用的手冊。我最期待的是書中能夠提供一些針對特定行銷領域的應用範例，例如顧客分貝分析、廣告成效歸因、或是社群媒體的輿情監測等等。如果能有具體的數據集範例，並且詳細解釋如何使用 R 語言來處理這些數據，進而得齣有意義的洞察，那將對我的工作有極大的幫助。我希望這本書不隻是教語法，更能引導我思考如何將 R 語言的強大功能，應用到實際的商業問題上，進而優化行銷策略，提升業績。