R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析[第三版] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 機器學習
• 數據挖掘
• 文本挖掘
• 大數據分析
• 統計分析
• 數據可視化
• 第三版
• 實戰

　　R是一套自由免費的軟體，具有入門容易、使用簡單之特色，目前多應用於機器學習、資料探勘、文字探勘、統計分析及巨量資料分析等領域。

　　本書第1至5章先介紹R的基本操作及應用，包括認識R語言特性、資料讀取及寫入方式，接著介紹R的繪圖功能及相關套件之運用；第6至9章介紹各類學習演算法，如：決策樹、K平均算法、基因演算法等，每一章節都加入範例供讀者即時練習；第10至12章介紹關聯性規則、社群網路分析、文字探勘及圖形化資料分析工具等內容，將R軟體在資料分析上的使用作更完整的補充，對於沒有程式設計經驗的讀者來說，本書是入門的最佳選擇；第13章及14章加入巨量資料分析介紹，讀者可先瞭解Hadoop基本原理並充分結閤R與Hadoop之功能；讀者亦可瞭解Spark基本原理並充分學習SparkR之功能，進而導引讀者進入巨量資料分析的殿堂；第15章加入SparkR應用，讀者可瞭解如何應用SparkR。

本書特色

　　1. 各章節皆附範例實作，幫助初學者從做中學，增加練習機會，同時培養自行撰寫程式之能力。

　　2. 附錄加入R、RStudio、Hadoop及Spark軟體的下載及安裝步驟，指令清楚、操作容易，讓讀者輕鬆完成安裝。
 

R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第三版] 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且極其實用的R語言數據分析指南。我們構建瞭一個邏輯清晰的學習路徑，引導讀者從R語言的基礎操作，逐步邁嚮尖端的數據科學應用領域。本書的特色在於其強大的實踐導嚮性，通過大量真實的案例和高質量的代碼示例，確保讀者能夠快速將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 第一部分：R語言與基礎數據處理 本部分為後續高級分析打下堅實的基礎。我們不會停留在枯燥的語法介紹，而是將R語言的結構與數據處理的現實需求緊密結閤。 R環境的搭建與核心概念： 詳細介紹RStudio集成開發環境的配置與優化，闡述嚮量、矩陣、列錶和數據框（Data Frame）這些R語言核心數據結構的工作原理及效率考量。我們著重講解如何利用R的麵嚮對象特性，理解S3和S4係統對數據處理的影響。 數據導入與清洗的藝術： 涵蓋從CSV、Excel到數據庫（如SQL）的多種數據源導入方法。重點深入`tidyverse`生態係統中的核心包，特彆是`dplyr`用於數據整理轉換（篩選、排序、分組匯總）和`tidyr`用於數據塑形（寬錶與長錶互轉）。我們將探討缺失值（NA）的處理策略，包括插補方法的選擇及其對分析結果的敏感性分析。 高效數據可視化： 基於`ggplot2`構建強大的數據敘事工具。我們不僅展示如何繪製基本的散點圖、柱狀圖和箱綫圖，更進一步指導讀者如何定製復雜的多層圖形、使用分麵（Faceting）處理多變量關係，以及如何通過色彩、形狀和主題的精妙運用，使圖錶更具信息傳達力。同時，介紹交互式可視化工具如`plotly`的應用，以增強最終報告的動態效果。 第二部分：統計推斷與建模基礎 掌握瞭數據處理的能力後，本部分將聚焦於如何從數據中提取可靠的統計結論。 探索性數據分析（EDA）的深度挖掘： EDA不再是簡單的圖錶堆砌。我們將介紹使用統計摘要（如偏度、峰度、IQR）結閤可視化手段，係統性地識彆數據分布、異常值和潛在的相關性。重點討論如何使用特徵工程（Feature Engineering）的思想，基於現有變量構造齣對後續模型更有預測力的衍生變量。 經典綫性模型的精講與批判性應用： 詳細解析簡單綫性迴歸（Simple Linear Regression）和多元綫性迴歸（Multiple Linear Regression）的理論基礎、參數估計（最小二乘法）及假設檢驗。不同於一般的教科書，我們將花費大量篇幅討論模型診斷，包括殘差分析（Homoscedasticity, Normality）、多重共綫性（VIF）的處理，並引入廣義綫性模型（GLM），如邏輯迴歸（Logistic Regression）在分類問題中的應用。 假設檢驗的嚴謹實踐： 係統梳理t檢驗、方差分析（ANOVA）和卡方檢驗的適用場景和數學原理。強調P值與置信區間在實際決策中的正確解讀，避免常見的統計學誤區。 第三部分：機器學習核心算法實戰 本部分是本書的重點，帶領讀者進入預測建模的世界，全麵覆蓋監督學習和無監督學習的主要算法。 監督學習：預測的藝術 樹模型與集成學習： 深入剖析決策樹（Decision Trees）的構建機製（如ID3, CART）。重點介紹集成學習的強大力量：Bagging（如隨機森林 Random Forests）和Boosting（如AdaBoost, XGBoost, LightGBM）。我們將詳細比較這些模型的優勢、超參數調優策略（如網格搜索、隨機搜索）以及交叉驗證（Cross-Validation）的科學應用。 支持嚮量機（SVM）： 講解核函數（Kernel Trick）在處理非綫性可分問題中的關鍵作用，並指導讀者如何在R中有效地選擇閤適的核函數和正則化參數。 神經網絡基礎： 引入深度學習的基石。介紹前饋神經網絡（FNN）的結構，激活函數的選擇，以及反嚮傳播（Backpropagation）的基本概念。同時，演示如何使用R中的深度學習接口包（如`keras`或`torch`的R接口）搭建簡單的多層感知機（MLP）來解決分類和迴歸任務。 無監督學習：發現隱藏的結構 聚類分析： 詳細講解K-Means、層次聚類（Hierarchical Clustering）的算法流程和優缺點。討論如何客觀地評估聚類結果的質量（如輪廓係數 Silhouette Score）。 降維技術： 側重於主成分分析（PCA）的數學原理及其在數據壓縮和可視化中的應用。同時介紹流形學習（Manifold Learning）的初步概念。 第四部分：專門化分析：文本與巨量數據處理 本部分拓展瞭R的應用邊界，使其能夠勝任更復雜、規模更大的數據分析挑戰。 文字探勘（Text Mining）的全麵指南： 數據預處理： 講解文本清洗的核心步驟，包括分詞（Tokenization）、去除停用詞（Stop Words）、詞乾提取（Stemming）和詞形還原（Lemmatization）。 特徵工程： 重點介紹詞袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）的計算及其在R中的實現。 高級文本建模： 演示如何應用主題模型，如潛在狄利剋雷分配（LDA），從大量文檔中自動發現核心議題。同時，介紹文本的情感分析（Sentiment Analysis）技術。 巨量資料分析的初步接觸： 大數據生態與R的連接： 雖然R本身不是為PB級數據設計，但我們將展示如何通過接口（如`sparklyr`）將R語言的分析能力擴展到Spark集群上。講解延遲計算（Lazy Evaluation）的原理，以理解如何高效地在分布式環境中執行數據操作。 性能優化策略： 針對內存限製和計算瓶頸，介紹並行計算（Parallel Computing）在R中的應用，包括使用`parallel`包和`foreach`框架，以加速CPU密集型任務。 全書貫穿模型評估、可解釋性與結果匯報的理念。我們堅持認為，一個好的分析不僅在於構建齣預測力強的模型，更關鍵在於能夠解釋模型是如何做齣決策的（如使用SHAP值或特徵重要性），並以專業、清晰的方式嚮非技術受眾傳達這些發現。本書的第三版全麵更新瞭所有代碼以適應最新的R版本和主流數據包，確保學習體驗的流暢與高效。

作者簡介

李仁鍾

　　現職：福州外語外貿學院-理工學院教授 /副院長
　　經曆：華梵大學資訊管理學係教授。
　　研究專長：智慧型計算及其應用、資訊安全、軟體工程、機器學習等等。

李鞦緣

　　現職：福州外語外貿學院-理工學院教授
　　研究專長：智慧型計算及其應用、資料挖掘、人工智能、機器學習等等。
 

第 1 章：簡介
1.1 開始使用 R 軟體
1.2 R 物件
1.2.1 嚮量
1.2.2 陣列
1.2.3 矩陣
1.2.4 資料框架
1.2.5 因子
1.2.6 列錶
1.2.7 物件轉換

第 2 章：資料的讀取與寫入
2.1 資料讀取
2.2 資料寫入與資料集
2.3 RData 格式資料之寫入與讀取
2.4 讀取 SQL Srver 資料庫資料
2.5 讀取 Excel 資料

第 3 章：流程控製及自訂函數
3.1 條件執行
3.2 迴圈控製
3.3 自訂函數

第 4 章：繪圖功能及基本統計
4.1 高階繪圖
4.2 低階繪圖
4.3 互動式繪圖
4.4 圖形參數
4.5 基本統計

第 5 章：相關套件介紹
5.1 機器學習
5.2 資料探勘
5.3 社群網路分析及文字探勘
5.4 巨量資料分析
5.5 套件介紹

第 6 章：監督式學習
6.1 決策樹
6.2 支持嚮量機器
6.3 人工神經網路
6.4 組閤方法
6.4.1 隨機森林
6.4.2 推進法

第 7 章：非監督式學習
7.1 階層式分群法
7.2 K 平均算法
7.3 模糊 C 平均算法
7.4 分群指標

第 8 章：演化式學習
8.1 基因演算法
8.2 人工蜂群演算法

第 9 章：混閤式學習
9.1 使用 C50 及 ABCoptim 套件範例
9.2 使用基因演算法來調整人工神經網路參數範例

第 10 章：關聯性規則
10.1 關聯性規則簡介
10.2 Apriori 演算法

第 11 章：社群網路分析及文字探勘
11.1 社群網路分析
11.2 文字探勘

第 12 章：圖形化資料分析工具
12.1 匯入資料
12.1.1 處理資料集
12.1.2 設定變數
12.2 探索及檢定資料
12.3 轉換資料
12.4 建立、評估及匯齣模型

第 13 章：R+Hadoop 巨量資料分析
13.1 Hadoop 簡介
13.2 R+Hadoop

第 14 章：SparkR 巨量資料分析
14.1 Dplyr 資料處理套件
14.2 SparkR 資料處理
14.3 SparkR 與 SQL Server
14.4 SparkR 與 Cassandra
14.5 Spark Standalone 模式
14.6 SparkR 資料分析

第 15 章：SparkR 應用
15.1 SparkR 應用於氣溫預測
15.2 SparkR 應用於先分群後分類

附錄A 下載及安裝 R
附錄B 安裝 RStudio Desktop
附錄C 安裝 ODBC
附錄D 指令及用法
附錄E 安裝 R+Hadoop 於虛擬機上
附錄F 安裝 SparkR 於虛擬機上
參考文獻
 

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題本身就很有吸引力，讓我覺得它不僅僅是一本工具書，更像是一本帶領我探索數據世界的指南。尤其是我在颱灣，接觸到的數據種類繁多，從傳統的結構化數據到非結構化的文本數據，再到未來可能麵臨的巨量數據，R 語言作為一款強大的統計分析和圖形化工具，絕對是不可或缺的。我特彆期待書中在機器學習的部分，能夠詳細講解一些常用的模型，例如決策樹、隨機森林、支持嚮量機等，並且展示如何在 R 語言中利用這些模型來解決實際的業務問題。在資料探勘方麵，我希望能夠學到如何進行數據清洗、特徵工程、模型評估等關鍵步驟，並且能夠理解不同算法的優劣以及適用場景。而文字探勘，這絕對是當前最熱門的領域之一，我希望這本書能夠講解如何利用 R 語言進行中文文本的預處理、詞頻分析、主題建模，甚至情感分析，這對於我們理解颱灣地區的社群輿情、消費者反饋等非常有價值。巨量資料分析的部分，雖然聽起來有些挑戰，但我相信這本書的第三版一定能提供一些實用的方法和技巧，讓我能夠初步接觸並理解如何利用 R 語言處理大規模數據集。總而言之，這本書涵蓋的範圍非常廣泛，並且從基礎到進階，我相信它一定能幫助我提升我在 R 語言數據分析方麵的能力。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題就讓我眼睛一亮：「R語言資料分析：從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析[第三版]」，光是看到這些關鍵詞，就知道這本絕對是為我們這些在颱灣進行數據分析的工程師、研究員，甚至是想跨入這個領域的學生們量身打造的。坦白說，之前接觸過一些R的入門書籍，但總覺得不夠深入，或者說是零散的知識點堆疊，很難形成一個完整的分析流程。這本書的結構設計，從基礎的機器學習概念，延伸到資料探勘的各種方法，再到越來越熱門的文字探勘和巨量資料分析，這樣的循序漸進，讓我感覺像是有一位經驗豐富的前輩，一步一步地帶著我解開數據的奧秘。尤其是在巨量資料的部分，這塊絕對是未來的趨勢，能夠在這本書中看到R語言如何應對大數據挑戰，真的是太重要瞭。我特彆期待書中能提供一些在颱灣實際應用 R 語言處理大型數據集的案例，例如政府公開數據、金融市場數據，甚至是社群媒體上的輿情分析，這些貼近我們生活和工作的內容，會大大提升學習的動力和實操性。總之，光是目錄就讓人充滿期待，相信這本第三版一定是在前兩版的基礎上，更加成熟和完善，內容更加貼近時下最熱門的數據分析技術，絕對值得入手。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我關注這本書的第三版已經很久瞭！作為一名在颱灣已經摸爬滾打多年的數據分析師，我深知 R 語言在統計分析、資料探勘領域的強大之處，但“機器學習”、“文字探勘”、“巨量資料分析”這些進階領域，總覺得還有些捉襟見肘。之前我也看過一些相關的書籍，但感覺要麼太理論化，要麼太零散，無法形成一個完整的知識體係。這本書的標題“從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析”，就完美地擊中瞭我的痛點。我非常期待書中能夠深入講解一些在颱灣業界應用比較廣泛的機器學習算法，例如如何在實際的業務場景中，運用 R 語言構建預測模型，來分析客戶行為、預測銷售趨勢，甚至是進行風險評估。而文字探勘部分，我特彆好奇書中會如何講解如何處理我們颱灣地區特有的語言習慣和網絡用語，這絕對是很多其他地區書籍無法比擬的優勢。巨量資料分析也是我非常感興趣的部分，我知道 R 語言在處理大數據方麵有一些強大的包，例如 `sparklyr` 等，希望能在這本書中看到詳細的介紹和實際的應用範例，尤其是在我們颱灣地區，例如處理一些大型的電信數據、交通數據等。總之，我非常看好這本書能夠為我帶來實質性的提升。

评分☆☆☆☆☆

我之所以對這本書如此期待，完全是因為它的內容覆蓋麵之廣，而且“第三版”這個標簽本身就說明瞭它的成熟度和不斷更新。作為一個在颱灣的 R 語言使用者，我深知在這個領域，知識更新的速度非常快，一本能夠不斷迭代更新的書籍，絕對是寶貴的財富。我特彆看好它在機器學習和資料探勘方麵的講解，因為這正是目前許多公司在實際應用中迫切需要的能力。我希望書中能夠提供一些在颱灣本地數據分析場景下，可以直接套用的代碼模闆和分析流程，例如如何利用 R 語言分析颱灣的股票市場數據、房地産數據，或者是一些政府公開的統計數據。文字探勘部分，我非常希望能夠看到針對中文文本進行分析的詳細介紹，例如如何處理颱灣地區常用的詞匯、網絡流行語，以及如何進行文本的情感分析和主題發現，這對於瞭解颱灣民眾的意見和趨勢非常有幫助。至於巨量資料分析，雖然我目前還沒有直接接觸到大規模的數據集，但提前瞭解 R 語言在處理這類問題時的思路和工具，對我來說非常有意義，可以為我未來的職業發展打下堅實的基礎。這本書的齣現，讓我覺得 R 語言的數據分析之路不再那麼迷茫，而是充滿方嚮和可能。

评分☆☆☆☆☆

我得說，這本書的深度和廣度絕對超乎我的預期！作為一個在颱灣從事數據科學領域不久的初學者，常常感到知識的海洋浩瀚無垠，而這本書就像是為我量身打造的一張航海圖。從機器學習的理論基礎，到各種進階的資料探勘算法，這本書都做瞭非常詳盡的闡述。我尤其欣賞它並非隻是單純地羅列公式和概念，而是通過大量的 R 語言代碼示例，來展示如何將這些理論付諸實踐。這一點對我來說至關重要，因為我更傾嚮於動手實踐來鞏固學習。而且，這本書在文字探勘的部分，感覺非常貼閤我們颱灣地區對於社群媒體、新聞輿情分析的需求。例如，如何利用 R 抓取 PTT、Dcard 等颱灣熱門論壇的數據，進行情感分析、主題建模，甚至預測熱門話題的趨勢，這些都是我一直想深入學習的方嚮。書中關於如何處理中文文本的特殊性，例如分詞、停用詞的設定等，我想應該會有不少精闢的講解。而巨量資料分析的部分，雖然我目前接觸到的數據量還不算特彆巨大，但能夠提前瞭解 R 語言在處理這類問題時的思路和工具，為將來的工作打下基礎，這絕對是明智之舉。整體來說，這本書提供瞭一個非常係統且實用的 R 語言數據分析學習路徑，讓我對未來的學習方嚮更加清晰。