大数据时代的R语言·数据挖掘：R语言实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄文，王正林 著

图书标签:

• R语言
• 数据挖掘
• 大数据
• 统计分析
• 机器学习
• 数据分析
• 实战
• 商业分析
• 数据科学
• R语言编程

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121231223

版次：1

商品编码：11477705

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： 大数据时代的R语言

开本：16开

出版时间：2014-06-01

用纸：轻型纸

页数：292

字数：471000

正文语种：中文

编辑推荐

　　

　　
　　海报：

内容简介

　　数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术，其应用领域及前景不可估量。R是一款极其优秀的统计分析和数据挖掘软件，《大数据时代的R语言·数据挖掘：R语言实战》侧重使用R进行数据挖掘，重点讲述了R的数据挖掘流程、算法包的使用及相关工具的应用，同时结合大量精选的数据挖掘实例对R软件进行深入潜出和全面的介绍，以便读者能深刻理解R的精髓并能快速、高效和灵活地掌握使用R进行数据挖掘的技巧。
　　通过《大数据时代的R语言·数据挖掘：R语言实战》，读者不仅能掌握使用R及相关的算法包来快速解决实际问题的方法，而且能得到从实际问题分析入手，到利用R进行求解，以及对挖掘结果进行分析的全面训练。

作者简介

王正林已出版过如下图书：1、MATLAB/Simulink与控制系统仿真， 电子工业出版社2、精通MATLAB7(附光盘) 电子工业出版社3、精通MATLAB7科学计算(附光盘) 电子工业出版社

内页插图

目录

第0章 致敬，R！
致敬，肩膀！
致敬，时代！
致敬，人才！
致敬，R 瑟！
上篇 数据预处理
第1章 数据挖掘导引
1.1 数据挖掘概述
1.1.1 数据挖掘的过程
1.1.2 数据挖掘的对象
1.1.3 数据挖掘的方法
1.1.4 数据挖掘的应用
1.2 数据挖掘的算法
1.3 数据挖掘的工具
1.3.1 工具的分类
1.3.2 工具的选择
1.3.3 商用的工具
1.3.4 开源的工具
1.4 R 在数据挖掘中的优势
数据挖掘：R 语言实战
VI
第2章 数据概览
2.1 n×m 数据集
2.2 数据的分类
2.2.1 一般的数据分类
2.2.2 R 的数据分类
2.2.3 用R 简单处理数据
2.3 数据抽样及R 实现
2.3.1 简单随机抽样
2.3.2 分层抽样
2.3.3 整群抽样
2.4 训练集与测试集
2.5 本章汇总
第3章 用R 获取数据
3.1 获取内置数据集
3.1.1 datasets 数据集
3.1.2 包的数据集
3.2 获取其他格式的数据
3.2.1 CSV 与TXT 格式
3.2.2 从Excel 直接获取数据
3.2.3 从其他统计软件中获取数据
3.3 获取数据库数据
3.4 获取网页数据
3.5 本章汇总
第4章 探索性数据分析
4.1 数据集
4.2 数字化探索
4.2.1 变量概况
4.2.2 变量详情
4.2.3 分布指标
4.2.4 稀疏性
4.2.5 缺失值
4.2.6 相关性
4.3 可视化探索
4.3.1 直方图
目 录
VII
4.3.2 累积分布图
4.3.3 箱形图
4.3.4 条形图
4.3.5 点阵图
4.3.6 饼图
4.5 本章汇总
第5章 数据预处理
5.1 数据集加载
5.2 数据清理
5.2.1 缺失值处理
5.2.2 噪声数据处理
5.2.3 数据不一致的处理
5.3 数据集成
5.4 数据变换
5.5 数据归约
5.6 本章汇总
中篇 基本算法及应用
第6章 关联分析
6.1 概述
6.2 R 中的实现
6.2.1 相关软件包
6.2.2 核心函数
6.2.3 数据集
6.3 应用案例
6.3.1 数据初探
6.3.2 对生成规则进行强度控制
6.3.3 一个实际应用
6.3.4 改变输出结果形式
6.3.5 关联规则的可视化
6.4 本章汇总
第7章 聚类分析
7.1 概述
7.1.1 K-均值聚类
数据挖掘：R 语言实战
VIII
7.1.2 K-中心点聚类
7.1.3 系谱聚类
7.1.4 密度聚类
7.1.5 期望最大化聚类
7.2 R 中的实现
7.2.1 相关软件包
7.2.2 核心函数
7.2.3 数据集
7.3 应用案例
7.3.1 K-均值聚类
7.3.2 K-中心点聚类
7.3.3 系谱聚类
7.3.4 密度聚类
7.3.5 期望最大化聚类
7.4 本章汇总
第8章 判别分析
8.1 概述
8.1.1 费希尔判别
8.1.2 贝叶斯判别
8.1.3 距离判别
8.2 R 中的实现
8.2.1 相关软件包
8.2.2 核心函数
8.2.3 数据集
8.3 应用案例
8.3.1 线性判别分析
8.3.2 朴素贝叶斯分类
8.3.3 K 最近邻
8.3.4 有权重的K 最近邻算法
8.4 推荐系统综合实例
8.4.1 kNN 与推荐
8.4.2 MovieLens 数据集说明
8.4.3 综合运用
8.5 本章汇总
目 录
IX
第9章 决策树
9.1 概述
9.1.1 树形结构
9.1.2 树的构建
9.1.3 常用算法
9.2 R 中的实现
9.2.1 相关软件包
9.2.2 核心函数
9.2.3 数据集
9.3 应用案例
9.3.1 CART 应用
9.3.2 C4.5 应用
9.4 本章汇总
下篇 高级算法及应用
第10章 集成学习
10.1 概述
10.1.1 一个概率论小计算
10.1.2 Bagging 算法
10.1.3 AdaBoost 算法
10.2 R 中的实现
10.2.1 相关软件包
10.2.2 核心函数
10.2.3 数据集
10.3 应用案例
10.3.1 Bagging 算法
10.3.2 Adaboost 算法
10.4 本章汇总
第11章 随机森林
11.1 概述
11.1.1 基本原理
11.1.2 重要参数
11.2 R 中的实现
11.2.1 相关软件包
数据挖掘：R 语言实战
X
11.2.2 核心函数
11.2.3 可视化分析
11.3 应用案例
11.3.1 数据处理
11.3.2 建立模型
11.3.3 结果分析
11.3.4 自变量的重要程度
11.3.5 优化建模
11.4 本章汇总
第12章 支持向量机
12.1 概述
12.1.1 结构风险最小原理
12.1.2 函数间隔与几何间隔
12.1.3 核函数
12.2 R 中的实现
12.2.1 相关软件包
12.2.2 核心函数
12.2.3 数据集
12.3 应用案例
12.3.1 数据初探
12.3.2 建立模型
12.3.3 结果分析
12.3.4 预测判别
12.3.5 综合建模
12.3.6 可视化分析
12.3.7 优化建模
12.4 本章汇总
第13章 神经网络
13.1 概述
13.2 R 中的实现
13.2.1 相关软件包
13.2.2 核心函数
13.3 应用案例
13.3.1 数据初探
目 录
XI
13.3.2 数据处理
13.3.3 建立模型
13.3.4 结果分析
13.3.5 预测判别
13.3.6 模型差异分析
13.3.7 优化建模
13.4 本章汇总
第14章 模型评估与选择
14.1 评估过程概述
14.2 安装Rattle 包
14.3 Rattle 功能简介
14.3.1 Data――选取数据
14.3.2 Explore――数据探究
14.3.3 Test――数据相关检验
14.3.4 Transform――数据预处理
14.3.5 Cluster――数据聚类
14.3.6 Model――模型评估
14.3.7 Evaluate――模型评估
14.3.8 Log――模型评估记录
14.4 模型评估相关概念
14.4.1 误判率
14.4.2 正确/错误的肯定判断、正确/错误的否定判断
14.4.3 精确度、敏感度及特异性
14.5 Rattle 在模型评估中的应用
14.5.1 混淆矩阵
14.5.2 风险图
14.5.3 ROC 图及相关图表
14.5.4 模型得分数据集
14.6 综合实例
14.6.1 数据介绍
14.6.2 模型建立
14.6.3 模型结果分析
数据挖掘：R 语言实战

前言/序言

　　在大数据时代，数据挖掘无疑将是最炙手可热的技术。数据挖掘的理论和方法正曰新月异地发展，数据挖掘的技术及工具，已经滲透到互联网、金融、电商、管理、生产、决策等各个领域，数据挖掘的软件也是层出不穷，其中R是最引入关注的软件。
　　R是一个免费的开源软件，它提供了首屈一指的统计计算和绘图功能，尤其是大量的数据挖掘方面的算法包，使得它成为一款优秀的、不可多得的数据挖掘工具软件。
　　本书的主要目的是向读者介绍如何用R进行数据挖掘，通过大量的精选实例，循序渐进、全面系统地讲述R在数据挖掘领域的应用。
　　本书以数据预处理、基本算法及应用和高级算法及应用这三篇展开。
　　（1）上篇：数据预处理’
　　由第1—5章组成，首先简要介绍数据挖掘流程、算法和工具，然后介绍R中的数据分类和数据集，以及使用R获取数据的多种灵活的方法。最后讲述对数据进行探索性分析和预处理的方法。这些内容是使用R进行数据挖掘的最基础内容。
　　（2）中篇：基本算法及应用
　　由第6—9章组成，主要讲述数据挖掘的基本算法及应用，包括关联分析、聚类分析、判别分析和决策树，这些算法也是数据挖掘使用最多最普遍的算法。R中提供了丰富的、功能强大的算法包和实现函数，数据挖掘的初级和中级用户务必掌握。
　　（3）下篇：高级算法及应用
　　由第10—14章组成，主要讲述数据挖掘的高级算法及应用，包括集成学习、随机森林、支持向量机和神经网络，以及使用R中的工具对数据挖掘的模型进行评估与选择。对于中高级的用户，可以深入学习一下本篇的内容。
　　R的特点是入门非常容易，使用也非常简单，因此本书不需要读者具备R和数据挖掘的基础知识。不管是R初学者，还是熟练的R用户都能从书中找到对自己有用的内容，快速入门和提高。读者既可以把本书作为学习如何应用R的一本优秀的教材，也可以作为数据挖掘的工具书。
　　全书以实际问题、解决方案和对解决方案的讨论为主线来组织内容，脉络清晰，并且各章自成体系。读者可以从头至尾逐章学习，也可以根据自己的需要进行学习，根据自己在实际中遇到的问题寻找解决方案。
　　本书所编写的源程序，都通过了反复调试，方便读者使用。
　　本书主要由黄文、王正林编写，其他参与编写的人员有付东旭、王思琪、钟太平、刘拥军、陈菜枚、李灿辉、钟事沅、王晓丽、王龙跃、夏路生、钟颂飞、钟杜清、王殿祜等。在此对所有参与编写的人员表示感谢！对关心、支持我们的读者表示感谢！
　　由于时间仓促，作者水平和经验有限，书中错漏之处在所难免，敬请读者指正。
　　编者
　　2014年4月18日于北京

数据科学的强大引擎：R语言在现代数据挖掘中的深度应用 在这个数据爆炸的时代，如何从海量信息中提取有价值的洞见，已成为驱动各行各业创新与决策的关键。本书并非一本泛泛而谈的入门指南，而是聚焦于R语言这一在数据科学领域举足轻重的工具，深入剖析其在数据挖掘各阶段的实战技巧与理论深度。如果您正致力于掌握这项前沿技能，抑或希望在现有知识体系上进行系统性拓展，本书将为您提供一条清晰且极具操作性的路径。 本书的核心理念在于，数据挖掘并非简单的统计学应用，而是一个包含数据理解、数据准备、模型构建、模型评估与部署的完整流程。R语言凭借其强大的统计分析能力、丰富的扩展包生态以及直观的编程语法，成为了实现这一流程的理想选择。本书将带领读者一步步走进R语言的世界，解锁其在数据挖掘领域的无限潜能。 第一部分：R语言基础与数据探索——奠定坚实的地基 在深入数据挖掘的复杂算法之前，扎实掌握R语言的基础知识是必不可少的。本书将从R语言的基本语法、数据结构（向量、矩阵、数组、列表、数据框）入手，确保读者对R语言的运行机制和数据组织方式有清晰的认识。我们会详细讲解如何使用R语言进行数据导入与导出，支持CSV、Excel、SQL数据库等多种常见数据源，并演示如何有效地管理和操作这些数据。 数据探索（Exploratory Data Analysis, EDA）是数据挖掘的第一步，也是至关重要的一步。它帮助我们理解数据的分布、识别异常值、发现变量间的潜在关系。本书将重点介绍如何利用R语言的强大可视化能力进行深度数据探索。我们将涵盖各种图表类型，如直方图、箱线图、散点图、相关性热力图等，并通过具体案例展示如何解读这些图表，从中提炼出有价值的信息。此外，我们还将介绍描述性统计量的计算与解释，如均值、中位数、方差、标准差等，以及如何使用R语言进行假设检验，初步判断数据特征的统计显著性。 第二部分：数据预处理与特征工程——塑造模型所需的“纯净”数据 现实世界中的数据往往是“脏”的、不完整的、不一致的。直接将原始数据用于模型构建，不仅会影响模型的准确性，甚至可能导致模型失效。本部分将聚焦于数据预处理和特征工程这一耗时但极具价值的环节，并充分发挥R语言在这一方面的优势。 我们会系统讲解数据清洗技术，包括缺失值处理（删除、填充、插补）、异常值检测与处理（如基于IQR、Z-score的方法），以及数据类型转换、文本数据清洗（如去除特殊字符、分词、词干提取）、日期和时间数据的解析与处理。 特征工程是提升模型性能的关键。本书将深入探讨如何从原始数据中构建更有意义的特征。这包括： 特征编码： 类别型变量的编码方式（如独热编码、标签编码），以及如何处理高基数类别变量。 特征缩放： 标准化（Standardization）与归一化（Normalization）的原理与应用场景，以及如何使用R语言实现。 特征构造： 基于现有特征创建新特征，例如从日期中提取年、月、日、星期几，或者通过组合、运算生成交互特征。 特征选择： 过滤法、包装法和嵌入法的原理，以及R语言中实现特征选择的常用方法，旨在去除冗余和不相关的特征，简化模型，提高效率。 第三部分：监督学习算法实战——构建预测与分类模型 监督学习是数据挖掘中最常见也最核心的任务之一，其目标是基于已知的数据样本来学习一个模型，从而对未知数据进行预测或分类。本书将详细介绍R语言在实现各类主流监督学习算法方面的实战技巧。 回归模型： 线性回归（Linear Regression）： 从简单线性回归到多元线性回归，包括模型假设、系数解释、R方值、残差分析等。我们将使用R语言演示如何拟合模型，检验模型假设，并进行预测。 岭回归（Ridge Regression）与Lasso回归： 介绍L1和L2正则化如何解决多重共线性问题和进行特征选择，以及在R语言中的实现。 决策树回归（Decision Tree Regression）： 讲解如何构建和剪枝决策树，并用R语言进行可视化和预测。 集成学习回归： 重点介绍随机森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting，如XGBoost, LightGBM）在回归任务中的应用，其强大的预测能力以及R语言中的高效实现。 分类模型： 逻辑回归（Logistic Regression）： 讲解其原理、似然函数、Odds Ratio解释，以及在R语言中的应用。 K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）： 介绍其原理、距离度量、K值的选择，以及在R语言中的实现。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）： 讲解线性SVM和核SVM（如RBF核）的原理，以及如何使用R语言进行参数调优。 决策树分类： 同回归部分，但侧重于分类任务的评价指标。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 介绍其概率模型和应用场景，如文本分类。 集成学习分类： 同样详细讲解随机森林和梯度提升在分类任务中的应用。 在模型构建过程中，本书将贯穿模型评估的核心概念，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数、ROC曲线与AUC值、混淆矩阵等，并演示如何使用R语言高效地计算和可视化这些指标。 第四部分：无监督学习算法实战——挖掘隐藏的模式与结构 无监督学习无需预先标记的目标变量，旨在发现数据中隐藏的模式、结构或关系。本书将深入探讨R语言在实现各类无监督学习算法方面的应用。 聚类分析（Clustering）： K-Means聚类： 讲解其算法流程、质心更新、K值的选择（如肘部法则、轮廓系数）。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍聚合式和分裂式方法，以及如何通过树状图（Dendrogram）解释聚类结果。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 讲解基于密度的聚类方法，尤其擅长发现任意形状的簇。 我们会提供R语言实现这些算法的详细代码，并演示如何评估聚类结果的有效性。 降维技术（Dimensionality Reduction）： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 讲解其原理、如何寻找主成分、解释方差贡献率，以及在R语言中的应用，用于数据压缩和特征提取。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 介绍其在可视化高维数据方面的强大能力，以及R语言中的实现。 因子分析（Factor Analysis）： 介绍其模型假设和在R语言中的应用。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： Apriori算法： 讲解频繁项集（Frequent Itemsets）和关联规则的生成原理，如支持度（Support）、置信度（Confidence）、提升度（Lift）。 我们将使用R语言中的相关包（如`arules`）演示如何从事务数据中挖掘有价值的关联规则，例如在零售业中的“购物篮分析”。 第五部分：高级主题与模型部署——提升数据挖掘的深度与广度 在掌握了基础和核心算法之后，本书将进一步拓展到一些更高级的数据挖掘主题，并探讨模型的实际应用。 时间序列分析（Time Series Analysis）： 介绍时间序列数据的特点、平稳性、自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF），以及ARIMA模型、指数平滑等经典方法在R语言中的应用，用于预测未来趋势。 文本挖掘（Text Mining）： 讲解如何使用R语言处理非结构化文本数据，包括文本的预处理、词频-逆文档频率（TF-IDF）的计算、主题模型（如LDA）的应用，以及情感分析的入门。 异常检测（Anomaly Detection）： 介绍基于统计、基于模型和基于距离的异常检测方法，并在R语言中实现，用于识别罕见但重要的事件。 模型评估与选择的深入探讨： 除了基本的评估指标，我们还将讲解交叉验证（Cross-Validation）的各种策略（如K折交叉验证），以及如何通过偏差-方差权衡来选择最佳模型。 模型部署的初步探讨： 简单介绍如何将训练好的R模型导出，并在其他环境中进行预测，例如使用`plumber`等工具构建API服务。 实战驱动，代码为王 本书最大的特点在于其极强的实战性。书中每个算法和技术点都配有清晰、可运行的R语言代码示例。这些代码不仅能够帮助读者理解抽象的理论概念，更可以直接用于解决实际问题。我们鼓励读者动手实践，修改代码，尝试不同的参数，从而加深对算法的理解和掌握。 面向读者 本书适合以下人群： 数据分析师和数据科学家： 希望系统性学习或巩固R语言在数据挖掘领域的应用。 量化分析师与金融从业者： 需要利用数据挖掘技术进行风险管理、市场预测等。 市场营销人员： 渴望通过数据分析理解客户行为，优化营销策略。 科研人员与工程师： 在研究和工程实践中需要处理和分析大量数据。 计算机科学与统计学专业学生： 作为学习数据挖掘和R语言的实践参考。 所有对数据挖掘和R语言感兴趣的学习者： 即使没有深厚的编程背景，本书也会循序渐进地引导您入门。 掌握R语言在数据挖掘中的应用，意味着您能够驾驭现代数据洪流，从复杂的数据中挖掘出宝贵的商业价值和科学洞察。本书将是您在这个激动人心的数据科学领域中，最得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前尝试过几本R语言的书，有些过于理论化，读起来像是在啃一本统计学教材，有些则过于碎片化，讲了一些零散的函数用法，却难以形成系统的知识体系。因此，当我在书店看到《大数据时代的R语言·数据挖掘：R语言实战》时，我的内心是充满渴望又夹杂着一丝顾虑的。我希望能找到一本既有深度又能贴近实际应用的书籍。这本书的书名听起来就很“硬核”，大数据、数据挖掘、R语言实战，这些都是我工作中最头疼也是最想突破的方向。我尤其关注书中是否能详细介绍如何利用R语言处理海量数据，如何构建高效的数据挖掘流程，以及如何对模型进行评估和优化。我期待它能提供一些“干货”，例如如何使用R语言连接各种大数据存储（如Hadoop、Spark），如何进行分布式数据处理，以及如何利用R的强大生态系统来解决复杂的现实问题。如果书中能提供清晰的代码示例和详尽的步骤说明，那对我来说将是莫大的福音。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开这本书时，我立刻被它所呈现的清晰逻辑和丰富内容所吸引。我是一名在市场研究领域工作的分析师，近年来，随着市场数据的爆炸式增长，传统的分析方法已经难以满足需求，我迫切需要掌握更先进的数据挖掘技术，而R语言无疑是实现这一目标的重要工具。这本书的书名——《大数据时代的R语言·数据挖掘：R语言实战》——精准地击中了我的需求痛点。我非常好奇书中会如何介绍R语言在处理大规模数据集时的优势，以及如何利用R语言进行有效的特征选择和特征工程。更重要的是，我期待它能提供一系列真实世界的案例，涵盖从数据清洗、探索性数据分析到模型构建和结果解读的完整流程。我希望书中不仅仅是罗列算法，而是能够深入剖析每个算法的原理，并提供如何根据具体业务场景选择最合适的算法的指导。这本书的“实战”二字，让我看到了它将理论与实践完美结合的潜力，我希望它能帮助我成为一个更具洞察力的数据分析师。

评分☆☆☆☆☆

对于许多想要深入了解数据科学领域的人来说，R语言无疑是一扇重要的门。我是一名在校的学生，对机器学习和数据挖掘充满热情，但常常苦于找不到一条既系统又实用的学习路径。《大数据时代的R语言·数据挖掘：R语言实战》这本书的书名就深深吸引了我，它似乎承诺了一次在大数据浪潮中，利用R语言进行深度数据挖掘的全面实践。我非常期待书中能够提供关于大数据基础概念的清晰讲解，以及R语言在应对海量数据时的相应策略。更重要的是，我希望这本书能够详细阐述各种经典和前沿的数据挖掘算法，并配以详实的R语言代码示例，让我在学习理论的同时，能够动手实践，真正理解算法的运行机制。我尤其看重“实战”二字，这意味着书中应该会有丰富的案例，能够让我将所学知识应用于解决实际问题，例如用户行为分析、风险预测、推荐系统构建等。如果这本书能帮助我打下坚实的数据挖掘基础，并培养出独立解决复杂数据问题的能力，那将是我在这条学习道路上迈出的重要一步。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《大数据时代的R语言·数据挖掘：R语言实战》，就被厚实的纸张和精美的装帧吸引了，这让我对内容充满了期待。我是一名在数据分析领域摸爬滚打多年的从业者，虽然工作中也接触R语言，但总觉得自己的技能树不够茂盛，尤其是在大数据处理和深度挖掘方面，总有些力不从心。市面上关于R语言的书籍汗牛充栋，但真正能打通理论与实践、兼顾深度与广度的却不多。我尤其看重的是书中能否提供实际案例，能够让我将学到的知识快速应用到实际工作中，解决我遇到的那些棘桑的难题。这本书的书名就点明了它的核心——大数据时代下的R语言数据挖掘，这正是我目前最迫切需要提升的方向。我非常好奇它在数据预处理、特征工程、模型选择、性能优化等方面会提供哪些“实战”的技巧和方法，以及如何在新兴的大数据环境下，R语言依然能够扮演举足轻重的角色。期待书中能有一些我从未接触过的新颖算法或思路，或者对现有算法有更深入、更独到的解析，能够帮助我突破瓶颈，实现数据分析能力的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我眼前一亮的书！作为一名半路出家的程序员，之前接触的编程语言大多是面向过程的，最近因为工作需要开始涉足数据分析，R语言因其强大的统计功能和丰富的可视化库吸引了我。然而，零基础上手R语言，尤其是在涉及“大数据”和“数据挖掘”这些听起来就很“高大上”的领域，确实让人有些望而却步。这本书的出现，恰恰弥补了我在这个方向上的知识鸿沟。从目录的编排来看，它似乎循序渐进，从基础的R语言语法和数据结构讲起，逐步深入到各种数据挖掘的算法，而且强调“实战”，这让我看到了它将理论知识转化为实际操作能力的潜力。我特别想知道，书中是如何将复杂的算法用浅显易懂的方式讲解清楚，并且通过实际案例来展示如何用R语言去实现和应用这些算法的。我希望它能像一位耐心的导师，引导我一步步揭开数据挖掘的神秘面纱，让我不再是只会写代码的“码农”，而是能真正从数据中“挖”出价值的“数据炼金术士”。

评分☆☆☆☆☆

大数据时代的R语言·数据挖掘：R语言实战

评分☆☆☆☆☆

r语言教材，买来学习用的

评分☆☆☆☆☆

不错，简单易懂

评分☆☆☆☆☆

不错，很不错，真的很不错。

评分☆☆☆☆☆

关注大数据，例子形象，学习容易

评分☆☆☆☆☆

如何高效学习：1年完成MIT4年33门课程的整体性学习法

评分☆☆☆☆☆

刚到手，还没好好看，这几天开始看。

评分☆☆☆☆☆

送货快，书看起来不错。顺应时代的发展，工作要转型了，从做硬件转向软件和数据分析，顺不顺利就靠你们了！

评分☆☆☆☆☆

实用适合网购，大品牌质量有保证，销量高