邁嚮大數據的第一步！R語言程式設計精要 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 統計分析
• 編程入門
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• 數據處理
• 機器學習
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• R語言實戰

　　R 語言是公認處理大數據的最佳利器，不隻免費、語法簡單、直覺，還具備數韆個功能強大的延伸套件，更讓 R 語言深入各種不同的應用領域。

　　本書由國際知名的資料分析專傢執筆，作者具備豐富的 R 語言教學經驗，從中篩選齣 R 最精要的基本功能和常用套件，並以各種資料集案例，具體展現資料分析成果。

　　在閱讀本書前，您不需要任何程式設計與統計分析的基礎，也不用硬啃厚厚的指令集，隻要跟著本書的脈絡，就能快速掌握 R 的語法與操作邏輯，領略資料分析的技巧，為大數據應用奠定紮實的基礎。

本書特色

　　● RStudio 開發環境的建置與介紹
　　● 變數型態、嚮量運算、函數的使用
　　● 直覺、吸睛的繪圖技巧
　　● 錶格資料的處理、連結、轉置
　　● 各種資料的讀取與網路爬蟲
　　● 字串的處理與運算
 

探索數字時代的基石：深入淺齣數據科學與編程實踐 隨著信息技術的飛速發展，數據已成為驅動現代社會進步的核心資源。理解如何高效地處理、分析和解讀這些海量信息，是當前各行各業專業人士必備的核心能力。本書並非專注於某一特定工具或語言的詳盡手冊，而是緻力於構建一個堅實的認知框架，引導讀者從宏觀視角理解數據科學的完整流程，並為進入這一激動人心的領域奠定堅實的基礎。 第一部分：理解數據驅動的世界——思維模式的重塑 數據科學並非僅僅是一堆算法的堆砌，它首先是一種思維方式的轉變。本篇旨在幫助讀者建立起對“數據思維”的基本認識。 1.1 數據時代的背景與挑戰： 我們將探討為什麼在當下，掌握數據處理能力變得至關重要。從商業決策到科學研究，數據的角色正在發生根本性的變化。同時，本部分會概述當前數據領域麵臨的主要挑戰，例如數據質量的良莠不齊、隱私保護的復雜性以及信息過載等問題，為後續的學習做好鋪墊。 1.2 數據科學的生命周期概述： 本章將清晰勾勒齣一個完整的數據項目所經曆的各個階段，而不僅僅局限於建模。這包括：問題的定義與業務理解（這是成功的關鍵前提）、數據采集與獲取的策略、數據清洗與預處理的重要性（通常占據項目的大部分時間）、探索性數據分析（EDA）的方法論、模型選擇與訓練、結果的評估與解釋，以及最終的部署與監控。通過對整個流程的把握，讀者能夠避免“隻見樹木不見森林”的片麵認知。 1.3 統計學基礎的重新審視： 深入理解數據，離不開對概率論和推斷統計學的基本概念的掌握。本部分不會深入復雜的數學推導，而是側重於概念的直觀理解和實際應用。我們將討論描述性統計量（均值、中位數、標準差的意義）、抽樣分布、假設檢驗的基本邏輯（P值、置信區間等概念的實際意義），以及相關性與因果關係之間的微妙區彆。這些基礎知識是後續所有高級分析的基石。 第二部分：編程工具的選擇與通用邏輯 在數據科學的實踐中，工具的選擇至關重要，但更重要的是掌握通用的編程邏輯和解決問題的思維。本部分聚焦於編程範式和數據結構，這些技能是遷移到任何特定語言或平颱的基礎。 2.1 編程基礎與算法思維： 無論采用何種語言，結構化編程的基本元素都是相通的。本章將介紹變量、數據類型、控製流（條件語句與循環）、函數定義與使用。重點在於培養讀者的“算法思維”——如何將一個復雜的問題拆解成一係列清晰、可執行的步驟。我們將通過一些經典的邏輯謎題來訓練這種思維模式。 2.2 核心數據結構的應用場景： 數據的組織方式直接影響處理的效率。我們將對比和分析幾種基本的數據結構，如列錶（或數組）、字典（或映射）以及集閤，理解它們各自在存儲和檢索數據時的性能優勢和適用場景。理解何時使用列錶進行順序存儲，何時使用字典進行快速查找，是提升代碼效率的關鍵。 2.3 版本控製與協作基礎： 在現代軟件開發和數據項目中，協作是常態。本章將引入版本控製係統的概念，特彆是分布式版本控製（如Git）的基本工作流程——剋隆、提交、分支和閤並。掌握這些工具能確保代碼和分析過程的可追溯性和安全性。 第三部分：數據獲取、存儲與預處理的實踐藝術 原始數據往往是混亂、缺失且格式不一的，將原始數據轉化為可分析的“清潔數據”是一項需要技巧和耐心的藝術。 3.1 數據源的探索與獲取： 數據從何而來？本章將探討幾種主要的數據獲取途徑，包括但不限於：結構化數據庫（如SQL概念的引入）、API接口的調用方法，以及非結構化數據（如文本文件、網頁內容）的初步處理思路。重點在於理解不同數據源的特性和訪問限製。 3.2 關係型數據的概念與初探： 許多業務數據以錶格形式存在。本章將介紹關係型數據庫的基本概念，如錶、記錄和字段，以及如何通過基本的連接（Join）操作來整閤來自不同來源的數據集。理解數據之間的關係，是進行復雜分析的前提。 3.3 數據清洗與轉換的通用技術： 這是整個流程中最耗時的部分。我們將討論如何係統性地處理常見的數據質量問題：缺失值的識彆與填補策略（均值、中位數、插值或直接刪除的權衡）、異常值（Outliers）的檢測與處理方法、數據格式的不一緻性（如日期、文本編碼）的統一化操作，以及數據類型的正確轉換。目標是確保分析的輸入數據是可靠和一緻的。 3.4 數據降維與特徵工程的初步認識： 在處理高維度數據時，如何提煉齣真正有價值的信息至關重要。本部分將引入特徵工程的概念——即利用領域知識創造齣更有預測能力的變量。同時，會初步介紹降維方法的必要性，為後續深入學習多元分析打下基礎。 第四部分：探索性數據分析（EDA）的視覺化力量 EDA是數據科學傢與數據對話的第一步。通過可視化，我們可以直觀地發現模式、識彆異常，並形成初步的分析假設。 4.1 敘事性可視化的核心原則： 圖錶不僅僅是數據的展示，更是信息傳遞的工具。本章強調好的可視化應遵循的原則：清晰、準確、簡潔，避免誤導性的圖錶設計。 4.2 基礎圖錶的選擇與應用： 針對不同類型的數據關係，選擇閤適的圖錶至關重要。我們將討論： 分布展示： 直方圖、箱綫圖如何揭示數據的集中趨勢和分散程度。 關係探查： 散點圖、氣泡圖在展現變量間相互關係中的作用。 比較分析： 條形圖和摺綫圖在分類或時間序列比較中的最佳實踐。 4.3 跨變量交互與洞察提取： 進階的可視化技術，如使用顔色、大小、形狀編碼第三或第四個變量，以發現多維度的隱藏關係。本章重點訓練讀者如何從復雜的圖錶中快速提煉齣有價值的業務洞察，並將這些洞察轉化為可驗證的假設。 全書的核心思想是培養一種係統化、批判性的數據處理能力，確保讀者在麵對任何具體編程語言或工具的變遷時，都能基於堅實的理論基礎和流程認知，自信地邁入數據科學領域的大門。

作者簡介

Jared P. Lander

　　本書作者 Jared P. Lander 其專長為資料管理、多階層模型、機器學習、廣義綫性模型、視覺化圖錶與統計計算，目前是 Lander Analytics 的創始人兼行政總裁，該公司是紐約市的企管顧問公司。作者也是紐約市開源碼大會的主辦人，且是哥倫比亞大學統計係兼任教授。

　　Jared P. Lander 在哥倫比亞大學取得統計碩士，也曾在許多不同的機構任職過，包括關於政治、科技、籌款、音樂、金融、健保和人道救援的工作，在學術研究和業界皆有豐富經驗。
 

01 R 語言的下載與安裝
02 R 的操作環境簡介
03 R 語言的套件
04 R 語言基礎
05 進階資料結構
06 讀取各類資料
07 統計繪圖
08 建立 R 函數
09 流程控製
10 迴圈 — 迭代元素的傳統作法
11 群組資料操作
12 更有效率的群組操作 – 使用 dplyr
13 使用 purrr 迭代的做法
14 資料整理
15 Tidyverse 下的資料整理
16 字串處理
17 機率分佈
18 基本統計分析
19 綫性模型
附錄 A R 語言參考資源
附錄 B 名詞解釋
 

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對「大數據」這個詞，隻有一個模糊的概念，覺得那是IT專業人士在玩的東西，跟我這個做行銷企劃的好像沒有太大關係。但隨著市場的變化，我發現越來越多決策都需要數據的支持，而R語言又是現在非常熱門的數據分析工具。所以，我抱著姑且一試的心態，買瞭《邁嚮大數據的第一步！R語言程式設計精要》。我必須說，這本書真的讓我對R語言和數據分析有瞭全新的認識。它從最基礎的環境設定開始，一步一步教你怎麼用R來處理和分析資料。最讓我印象深刻的是，它不隻教你怎麼寫程式，還會讓你理解為什麼要這樣寫，背後的邏輯是什麼。書中提到的資料清理、轉換，以及基礎的圖錶繪製，對我這種需要頻繁整理和呈現數據的人來說，實在是太實用瞭。我已經開始嘗試將書中的一些方法應用到我的工作上，發現效率真的提升不少，而且能從數據中挖掘齣更多有價值的洞見。這本書真的讓我感覺，大數據並不是遙不可及，而是可以透過學習R語言，逐步掌握的一項重要技能。

评分☆☆☆☆☆

說真的，市麵上講R語言的書很多，但要找到一本真正適閤入門，又能引導你看到「大數據」這個大方嚮的，真的不容易。《邁嚮大數據的第一步！R語言程式設計精要》絕對是讓我眼前一亮的一本。作者非常瞭解初學者的心態，從一開始就避免使用過於學術或艱深的術語，而是用一種很貼近實際應用場景的方式來介紹R語言。我特別喜歡它在資料結構的部分，講解得非常清晰，讓我們能理解不同資料型態的特性，以及它們在實際應用中的區別。而且，書中不僅僅是枯燥的語法教學，還穿插瞭一些簡單的數據分析案例，讓我們能立刻感受到R語言的強大之處，像是如何快速計算平均值、標準差，或是進行簡單的迴歸分析。這本書讓我感覺，R語言就像是一把萬用鑰匙，可以打開數據世界的大門。它讓我不再懼怕程式碼，反而對學習更多進階的R功能和更深入的大數據分析方法充滿瞭好奇。如果你跟我一樣，想踏入數據分析的領域，卻又不知道從何開始，這本書絕對是你的最佳起點。

评分☆☆☆☆☆

我承認，我是一個對程式設計有點恐懼的人，每次看到那種需要寫很多行程式碼的書，就想默默地關上。但是，《邁嚮大數據的第一步！R語言程式設計精要》完全顛覆瞭我對程式設計書的印象。它的開頭就非常友善，先是解釋瞭為什麼R語言在數據科學領域如此重要，然後就開始介紹最最基礎的語法，完全沒有跳過任何一個可能讓人睏惑的細節。我特別喜歡作者在每個小節後麵，都會留一些小練習題，雖然題目不難，但能幫助我立即驗證自己有沒有學會。而且，書中的程式碼範例都非常精簡，而且都有詳細的註解，讓我在閱讀的時候，不會有那種「這個指令是什麼意思？」的疑問。我甚至嘗試著自己動手修改一些範例的程式碼，看看會發生什麼，這個過程讓我感覺自己真的在「玩」程式，而不是在「學」程式。最讓我驚喜的是，書裡還涵蓋瞭一些簡單的統計分析方法，以及如何用R來實現這些方法，這對我這種文科背景齣身、對統計學比較弱的人來說，簡直是福音。我真的覺得，這本書對於想跨足數據領域，但又害怕程式設計的讀者，是一個非常棒的啟濛。

评分☆☆☆☆☆

最近在工作中，遇到不少需要處理大量資料的專案，原本以為我對Excel操作已經很熟練，結果發現根本應付不來，速度慢到爆炸，而且很容易齣錯。聽同事們推薦R語言，雖然之前聽過，但一直覺得門檻很高，不敢貿然嘗試。直到我看到瞭《邁嚮大數據的第一步！R語言程式設計精要》，我纔真的有動力去深入瞭解。這本書真的非常棒，它沒有把R語言講得高深莫測，反而用很多生動的比喻，像是把資料想像成一堆堆的積木，R就是那個幫助你堆疊、整理、分析積木的工具。我特別欣賞它在資料處理和視覺化方麵的內容，那些像是讀取CSV檔、篩選資料、閤併資料等等的操作，都用最簡潔的R語法來呈現，而且還會教你如何用R畫齣漂亮的圖錶，讓我們能更直觀地理解資料的趨勢。我實際操作瞭一下書中的範例，發現真的比Excel方便太多瞭！而且R的彈性真的很大，未來要處理更複雜的分析，感覺都很有潛力。這本書讓我對數據分析這塊領域，有瞭全新的認識，也讓我更有信心去麵對未來的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

天啊，這本書簡直是我尋覓已久的救星！身為一個在數據分析領域剛起步的新鮮人，每次看到那些密密麻麻的程式碼就頭痛，更不用說「大數據」這個名詞，聽起來就覺得離我好遙遠。但《邁嚮大數據的第一步！R語言程式設計精要》這本書，真的有種撥雲見日的感覺。它的標題非常實在，從「第一步」開始，完全沒有讓我這個初學者感到壓力。我最喜歡的是它對於R語言的介紹，不是那種硬梆梆的教科書式說明，而是用一種非常親切、易懂的方式，一步一步引導你進入R的世界。那些基礎的概念，像是變數、資料型態、嚮量、列錶等等，作者都講解得非常清晰，而且搭配瞭許多貼近我們日常工作情境的例子，讓我能夠立刻理解這些知識的應用。更不用說它的排版，閱讀起來非常舒服，不會有那種眼睛疲勞的感覺。每次翻開它，都覺得又多學到瞭一點東西，而且是真正能用、能懂的東西，而不是死記硬背。我真的覺得，不管你是跟我一樣是新手，還是想重新打好R語言的基礎，這本書絕對是你的不二選擇。它真的讓我對「大數據」這個曾經遙不可及的目標，燃起瞭希望！