圖書描述
由於網路交易的頻繁及政府資料庫的開放，資料的産齣如海水般湧入，資料的取得及保存也「易於往昔」，故如何運用電腦從中挖掘有用的資訊，以提高決策品質，纔是今日各界需要麵對的重點，但是怎麼挖？用甚麼工具挖？
資料採礦涉及許多不同的演算方法，如果不能瞭解其演算原理，就會陷入「知其然而不知其所以然」的盲點，甚或誤用採礦方法。坊間有關資料採礦的書籍很多，但多欠缺深入的解說，隻是重點翻譯或是規則重述，沒有作者自己的思維（消化咀嚼之後的錶述），以緻讀者閱讀之後仍是一頭霧水，這類書籍充其量隻能作為授課大綱，而無助於問題之解決。
本書分為10章，第1章說明R語言的用法，第2～8章為關聯分析、叢集分析、分類分析、資料包絡分析、決策樹、隨機森林等各種演算方法的深入剖析，第9章引領讀者進入「類神經網路及人工智慧」的殿堂，最後一章則為R語言之大數據處理。本書不但說明如何使用R語言的套件來進行資料採礦，更從不同角度闡述這些採礦模型（演算法）的原理，並以淺顯易懂的範例讓讀者瞭解其成因及産齣，例如關聯分析之強度指標、貝氏分類的機率計算、階層分群之演算步驟、剪影係數的計算解析、決策樹之建構程序、隨機森林之節點路徑、類神經網路的權值修正等，隻要讀者願意投入些許時間，必能豁然開朗、明其堂奧。
著者信息
圖書目錄
01-1 R語言及RStudio之安裝與更新
01-2 RStudio之使用簡介
01-3 如何建立R Script程式檔
01-4 R語言之物件簡介
01-5 如何使用R語言之擴展包
Chapter 2 關聯分析
02-1 何謂關聯規則
02-2 如何運用關聯規則
02-3 使用arules擴展包進行關聯分析
02-4 使用arulesViz擴展包繪製關聯分析圖
Chapter 3 叢集分析
03-1 何謂叢集分析
03-2 叢集分析之各類演算法
03-3 使用stats擴展包進行Kmean演算
03-4 使用cluster擴展包進行Kmedoids演算
03-5 使用fpc擴展包進行DBSCAN演算
03-6 使用stats擴展包進行HC演算
Chapter 4 迴歸分析
04-1 迴歸分析的意義及功能
04-2 如何使用Excel進行迴歸分析
04-3 如何解讀迴歸分析的結果
04-4 如何運用迴歸方程式
04-5 如何進行多元迴歸分析
04-6 如何進行非計量變數的迴歸分析
04-7 如何處理多變量迴歸分析的共綫問題
04-8 如何使用R語言進行簡單迴歸分析
04-9 如何將R語言分析結果匯齣為Excel檔
04-10 R語言之多元迴歸分析及3D立體圖繪製
04-11 R語言之非計量變數的迴歸分析
Chapter 5 分類分析
05-1 單純貝氏分類演算法
05-2 k最近鄰分類演算法
05-3 綫性判彆分析
05-4 各種分類演算法的比較
Chapter 6 決策樹
06-1 決策樹之結構
06-2 決策樹之建構
06-3 如何選擇決策樹的切割點
06-4 使用R語言建立決策樹
Chapter 7 資料包絡分析
07-1 資料包絡分析之功能概述
07-2 資料包絡分析模式之解析
07-3 使用R擴展包執行DEA基本演算
07-4 使用R擴展包執行交叉效率分析
07-5 使用R擴展包執行超級效率分析
07-6 使用R擴展包執行成本效率分析
07-7 使用R擴展包執行跨期效率分析
07-8 其他免費DEA工具
Chapter 8 隨機森林
08-1 隨機森林的基本概念
08-2 隨機森林的演算步驟
08-3 使用R語言進行隨機森林演算
08-4 取齣隨機森林演算結果的資訊
08-5 隨機森林之繪圖及路徑之建構
08-6 解釋變數最適量之尋找方法
Chapter 9 類神經網路及人工智慧
09-1 人工智慧的關鍵技術
09-2 類神經網路的基本概念
09-3 類神經網路演算說明
09-4 使用nnet擴展包進行類神經網路演算
09-5 使用neuralnet擴展包進行類神經網路演算
09-6 使用RSNNS擴展包進行類神經網路演算數及重復學習次數
09-7 類神經網路之影像辨識範例
09-8 使用MXNet進行CNN捲積神經網路演算
Chapter 10 R的大數據處理
10-1 使用平行處理及編譯，縮短處理時間
10-2 使用記憶體管理擴展包，擴大運用空間
10-3 透過瘦身減重及資料抽樣，增進處理績效
10-4 搭配Oracle Database進行資料採礦
10-5 搭配SQL Server進行資料採礦
10-6 大數據的來源
附錄A 如何使用本書隨附之範例檔
附錄B 程式檔清單
附錄C 資料檔清單
附錄D 解釋檔清單
附錄E 如何將資料匯入SQL Serve
附錄F 如何使用ODBC連結Oracle
附錄G 如何使用SQL Developer上傳資料錶
附錄H 基本函數使用說明綫連接
圖書序言
圖書試讀
用户评价
坦白說，一開始我對“大數據時代”這個詞有點距離感，覺得那離我的日常工作太遙遠。但這本書的齣現，徹底改變瞭我的看法。它不是那種高高在上的學術理論書，而是非常貼切地告訴你，即使是在現有的工作環境中，大數據思維和R語言分析技能也能帶來實實在在的價值。作者在書中通過大量的“綠色範例檔”，展示瞭如何用R來處理那些我們每天都會遇到的“小數據”，如何從這些看似零散的數據中挖掘齣有用的信息。我印象最深刻的是其中一個關於市場調查數據分析的範例，作者演示瞭如何快速地對大量的問捲數據進行統計分析，並找齣關鍵的影響因素。這對我來說太及時瞭！我們部門經常需要處理類似的調查數據，但以往都是靠Excel慢慢手動處理，效率低下且容易齣錯。通過這本書，我學會瞭如何用R來自動化這個過程，並且得到更深入的洞察。而且，書中對R語言的入門介紹非常友善，即使是之前完全沒有接觸過編程的人，也能很容易上手。它循序漸進的講解方式，讓我從一開始的忐忑不安，到後來的信心倍增，感覺自己真的在一點點地掌握一項新技能。
评分我是在一次偶然的機會下接觸到這本書的，當時正在為工作上的數據分析任務焦頭爛額。看瞭書名《R語言的資料採礦導引：大數據時代的資料分析(附綠色範例檔)》，覺得“資料採礦”聽起來挺專業，但“導引”和“範例檔”又讓我覺得它可能比較容易上手。收到書後，翻閱瞭一下，發現果然如我所願。作者的文筆非常生動有趣，不像我之前看過的很多技術書籍那樣枯燥乏味，讓人讀起來很有代入感。特彆是書中提供的“綠色範例檔”，真的太給力瞭！它們不是那種理論化的、脫離實際的例子，而是非常貼閤我們日常工作中會遇到的場景。比如，書中關於文本數據分析的那一章，我就可以直接套用到分析客戶的留言和評價上，這大大節省瞭我自己從零開始摸索的時間和精力。而且，作者在講解每個R函數和語法時，都會解釋得非常清楚，告訴你它為什麼能這麼做，以及在實際應用中需要注意哪些細節。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，讓我能夠真正理解數據分析的邏輯，而不是僅僅記住一些死闆的代碼。讀完這本書，我感覺自己仿佛被點亮瞭，對數據分析的世界充滿瞭好奇和信心。
评分這本書最讓我驚艷的地方在於它對“實戰”的極緻追求。我之前也看過不少關於R語言的書籍，但很多都過於偏重理論，或者給齣的範例代碼復雜且脫離實際。然而，《R語言的資料採礦導引》完全不一樣，它就像一本操作手冊，讓你拿到手後就能立刻開始做事情。作者非常清楚颱灣讀者的需求，他選用的“綠色範例檔”都是貼近我們工作和生活情境的。例如，書中有一個分析電商平颱用戶評論的例子，那簡直是太有用瞭！我們公司也在思考如何更好地理解客戶的反饋，這本書提供的思路和代碼，可以直接拿來改造和套用。而且，作者在講解過程中，會不斷強調“為什麼這樣做”，而不是簡單地告訴你“怎麼做”。這種引導性的思考方式，能夠幫助我們建立起獨立解決問題的能力，而不是僅僅成為一個“代碼搬運工”。我尤其喜歡書中關於數據可視化部分的講解，用R繪製齣清晰、有洞察力的數據圖錶，能夠有效地將復雜的分析結果傳達給非技術人員，這在跨部門溝通時尤其重要。總而言之，這本書就像是一把鑰匙，為我打開瞭數據分析的大門，讓我在大數據時代不再感到迷茫。
评分這本《R語言的資料採礦導引：大數據時代的資料分析(附綠色範例檔)》簡直是為我這種正在大數據浪潮中摸索前進的颱灣上班族量身定做的！老實說，一開始看到“資料採礦”四個字，腦中閃過的全是那些復雜難懂的數學公式和高深的統計學理論，內心其實有點打退堂鼓。但礙於工作需求，數據分析能力勢在必行，隻好硬著頭皮翻開瞭這本書。沒想到，翻開第一頁就讓人眼前一亮。作者的敘述方式非常接地氣，像是隔壁王大哥在跟你分享他如何用R解決實際問題的經驗。他沒有直接丟給你一大堆理論，而是從“為什麼要學R？”、“R能幫我們做什麼？”這樣直白的問題切入，瞬間就拉近瞭讀者距離。我特彆喜歡他舉的那些“綠色範例檔”，那些都是在日常工作中經常會遇到的數據場景，比如分析客戶購買行為、預測銷售趨勢、甚至是處理一些日常的報錶數據。這些範例不僅僅是代碼的堆砌，更重要的是，作者會一步步地解釋每個代碼段的意義，為什麼要這樣做，以及可能遇到的坑要怎麼避開。這種“手把手”的教學方式，對於像我這樣初學者來說，簡直是福音。我感覺自己不再是孤軍奮戰，而是有位經驗豐富的導師在旁邊指導。而且，書裏的語言風格也很輕鬆，不會讓人覺得枯燥乏味，偶爾還會穿插一些生活化的例子，讀起來一點都不纍。
评分從技術角度來看，這本書的深度和廣度都相當令人驚喜。一開始我以為它隻會講解一些基礎的R語法和常用的分析函數，但深入閱讀後纔發現，它觸及瞭許多大數據時代下重要的資料採礦概念。從數據預處理的各種技巧，到監督式與非監督式學習的算法介紹，再到模型評估與選擇的策略，幾乎涵蓋瞭一個初學者想要進行完整資料分析流程所需要掌握的關鍵知識點。我特彆欣賞書中對各種算法的講解，作者並沒有停留在“這個算法可以解決這個問題”的層麵，而是會簡單易懂地闡述其背後的邏輯和適用場景。例如，在講解決策樹時，他會用一個比喻來解釋“分枝”的過程，讓原本抽象的概念變得生動具體。更重要的是，書中所提供的“綠色範例檔”非常實用，每個範例都緊密結閤瞭R的強大功能，讓讀者可以親手實踐，將理論知識轉化為實際操作。這些範例文件包含瞭從數據加載、清洗、轉換，到模型訓練、預測、評估的完整流程，非常適閤我這種需要將學到的知識快速應用到工作中的讀者。此外，作者對R語言包的介紹也非常到位，針對不同的分析任務，推薦瞭最適閤、最流行的R包，並且演示瞭如何安裝和使用它們，這大大節省瞭我自己去摸索的時間。
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