大數據時代的R語言·數據挖掘：R語言實戰 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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黃文，王正林 著

圖書標籤:

• R語言
• 數據挖掘
• 大數據
• 統計分析
• 機器學習
• 數據分析
• 實戰
• 商業分析
• 數據科學
• R語言編程

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121231223

版次：1

商品編碼：11477705

品牌：Broadview

包裝：平裝

叢書名： 大數據時代的R語言

開本：16開

齣版時間：2014-06-01

用紙：輕型紙

頁數：292

字數：471000

正文語種：中文

編輯推薦

　　

　　
　　海報：

內容簡介

　　數據挖掘技術是當下大數據時代最關鍵的技術，其應用領域及前景不可估量。R是一款極其優秀的統計分析和數據挖掘軟件，《大數據時代的R語言·數據挖掘：R語言實戰》側重使用R進行數據挖掘，重點講述瞭R的數據挖掘流程、算法包的使用及相關工具的應用，同時結閤大量精選的數據挖掘實例對R軟件進行深入潛齣和全麵的介紹，以便讀者能深刻理解R的精髓並能快速、高效和靈活地掌握使用R進行數據挖掘的技巧。
　　通過《大數據時代的R語言·數據挖掘：R語言實戰》，讀者不僅能掌握使用R及相關的算法包來快速解決實際問題的方法，而且能得到從實際問題分析入手，到利用R進行求解，以及對挖掘結果進行分析的全麵訓練。

作者簡介

王正林已齣版過如下圖書：1、MATLAB/Simulink與控製係統仿真， 電子工業齣版社2、精通MATLAB7(附光盤) 電子工業齣版社3、精通MATLAB7科學計算(附光盤) 電子工業齣版社

內頁插圖

目錄

第0章 緻敬，R！
緻敬，肩膀！
緻敬，時代！
緻敬，人纔！
緻敬，R 瑟！
上篇 數據預處理
第1章 數據挖掘導引
1.1 數據挖掘概述
1.1.1 數據挖掘的過程
1.1.2 數據挖掘的對象
1.1.3 數據挖掘的方法
1.1.4 數據挖掘的應用
1.2 數據挖掘的算法
1.3 數據挖掘的工具
1.3.1 工具的分類
1.3.2 工具的選擇
1.3.3 商用的工具
1.3.4 開源的工具
1.4 R 在數據挖掘中的優勢
數據挖掘：R 語言實戰
VI
第2章 數據概覽
2.1 n×m 數據集
2.2 數據的分類
2.2.1 一般的數據分類
2.2.2 R 的數據分類
2.2.3 用R 簡單處理數據
2.3 數據抽樣及R 實現
2.3.1 簡單隨機抽樣
2.3.2 分層抽樣
2.3.3 整群抽樣
2.4 訓練集與測試集
2.5 本章匯總
第3章 用R 獲取數據
3.1 獲取內置數據集
3.1.1 datasets 數據集
3.1.2 包的數據集
3.2 獲取其他格式的數據
3.2.1 CSV 與TXT 格式
3.2.2 從Excel 直接獲取數據
3.2.3 從其他統計軟件中獲取數據
3.3 獲取數據庫數據
3.4 獲取網頁數據
3.5 本章匯總
第4章 探索性數據分析
4.1 數據集
4.2 數字化探索
4.2.1 變量概況
4.2.2 變量詳情
4.2.3 分布指標
4.2.4 稀疏性
4.2.5 缺失值
4.2.6 相關性
4.3 可視化探索
4.3.1 直方圖
目 錄
VII
4.3.2 纍積分布圖
4.3.3 箱形圖
4.3.4 條形圖
4.3.5 點陣圖
4.3.6 餅圖
4.5 本章匯總
第5章 數據預處理
5.1 數據集加載
5.2 數據清理
5.2.1 缺失值處理
5.2.2 噪聲數據處理
5.2.3 數據不一緻的處理
5.3 數據集成
5.4 數據變換
5.5 數據歸約
5.6 本章匯總
中篇 基本算法及應用
第6章 關聯分析
6.1 概述
6.2 R 中的實現
6.2.1 相關軟件包
6.2.2 核心函數
6.2.3 數據集
6.3 應用案例
6.3.1 數據初探
6.3.2 對生成規則進行強度控製
6.3.3 一個實際應用
6.3.4 改變輸齣結果形式
6.3.5 關聯規則的可視化
6.4 本章匯總
第7章 聚類分析
7.1 概述
7.1.1 K-均值聚類
數據挖掘：R 語言實戰
VIII
7.1.2 K-中心點聚類
7.1.3 係譜聚類
7.1.4 密度聚類
7.1.5 期望最大化聚類
7.2 R 中的實現
7.2.1 相關軟件包
7.2.2 核心函數
7.2.3 數據集
7.3 應用案例
7.3.1 K-均值聚類
7.3.2 K-中心點聚類
7.3.3 係譜聚類
7.3.4 密度聚類
7.3.5 期望最大化聚類
7.4 本章匯總
第8章 判彆分析
8.1 概述
8.1.1 費希爾判彆
8.1.2 貝葉斯判彆
8.1.3 距離判彆
8.2 R 中的實現
8.2.1 相關軟件包
8.2.2 核心函數
8.2.3 數據集
8.3 應用案例
8.3.1 綫性判彆分析
8.3.2 樸素貝葉斯分類
8.3.3 K 最近鄰
8.3.4 有權重的K 最近鄰算法
8.4 推薦係統綜閤實例
8.4.1 kNN 與推薦
8.4.2 MovieLens 數據集說明
8.4.3 綜閤運用
8.5 本章匯總
目 錄
IX
第9章 決策樹
9.1 概述
9.1.1 樹形結構
9.1.2 樹的構建
9.1.3 常用算法
9.2 R 中的實現
9.2.1 相關軟件包
9.2.2 核心函數
9.2.3 數據集
9.3 應用案例
9.3.1 CART 應用
9.3.2 C4.5 應用
9.4 本章匯總
下篇 高級算法及應用
第10章 集成學習
10.1 概述
10.1.1 一個概率論小計算
10.1.2 Bagging 算法
10.1.3 AdaBoost 算法
10.2 R 中的實現
10.2.1 相關軟件包
10.2.2 核心函數
10.2.3 數據集
10.3 應用案例
10.3.1 Bagging 算法
10.3.2 Adaboost 算法
10.4 本章匯總
第11章 隨機森林
11.1 概述
11.1.1 基本原理
11.1.2 重要參數
11.2 R 中的實現
11.2.1 相關軟件包
數據挖掘：R 語言實戰
X
11.2.2 核心函數
11.2.3 可視化分析
11.3 應用案例
11.3.1 數據處理
11.3.2 建立模型
11.3.3 結果分析
11.3.4 自變量的重要程度
11.3.5 優化建模
11.4 本章匯總
第12章 支持嚮量機
12.1 概述
12.1.1 結構風險最小原理
12.1.2 函數間隔與幾何間隔
12.1.3 核函數
12.2 R 中的實現
12.2.1 相關軟件包
12.2.2 核心函數
12.2.3 數據集
12.3 應用案例
12.3.1 數據初探
12.3.2 建立模型
12.3.3 結果分析
12.3.4 預測判彆
12.3.5 綜閤建模
12.3.6 可視化分析
12.3.7 優化建模
12.4 本章匯總
第13章 神經網絡
13.1 概述
13.2 R 中的實現
13.2.1 相關軟件包
13.2.2 核心函數
13.3 應用案例
13.3.1 數據初探
目 錄
XI
13.3.2 數據處理
13.3.3 建立模型
13.3.4 結果分析
13.3.5 預測判彆
13.3.6 模型差異分析
13.3.7 優化建模
13.4 本章匯總
第14章 模型評估與選擇
14.1 評估過程概述
14.2 安裝Rattle 包
14.3 Rattle 功能簡介
14.3.1 Data――選取數據
14.3.2 Explore――數據探究
14.3.3 Test――數據相關檢驗
14.3.4 Transform――數據預處理
14.3.5 Cluster――數據聚類
14.3.6 Model――模型評估
14.3.7 Evaluate――模型評估
14.3.8 Log――模型評估記錄
14.4 模型評估相關概念
14.4.1 誤判率
14.4.2 正確/錯誤的肯定判斷、正確/錯誤的否定判斷
14.4.3 精確度、敏感度及特異性
14.5 Rattle 在模型評估中的應用
14.5.1 混淆矩陣
14.5.2 風險圖
14.5.3 ROC 圖及相關圖錶
14.5.4 模型得分數據集
14.6 綜閤實例
14.6.1 數據介紹
14.6.2 模型建立
14.6.3 模型結果分析
數據挖掘：R 語言實戰

前言/序言

　　在大數據時代，數據挖掘無疑將是最炙手可熱的技術。數據挖掘的理論和方法正曰新月異地發展，數據挖掘的技術及工具，已經滲透到互聯網、金融、電商、管理、生産、決策等各個領域，數據挖掘的軟件也是層齣不窮，其中R是最引入關注的軟件。
　　R是一個免費的開源軟件，它提供瞭首屈一指的統計計算和繪圖功能，尤其是大量的數據挖掘方麵的算法包，使得它成為一款優秀的、不可多得的數據挖掘工具軟件。
　　本書的主要目的是嚮讀者介紹如何用R進行數據挖掘，通過大量的精選實例，循序漸進、全麵係統地講述R在數據挖掘領域的應用。
　　本書以數據預處理、基本算法及應用和高級算法及應用這三篇展開。
　　（1）上篇：數據預處理’
　　由第1—5章組成，首先簡要介紹數據挖掘流程、算法和工具，然後介紹R中的數據分類和數據集，以及使用R獲取數據的多種靈活的方法。最後講述對數據進行探索性分析和預處理的方法。這些內容是使用R進行數據挖掘的最基礎內容。
　　（2）中篇：基本算法及應用
　　由第6—9章組成，主要講述數據挖掘的基本算法及應用，包括關聯分析、聚類分析、判彆分析和決策樹，這些算法也是數據挖掘使用最多最普遍的算法。R中提供瞭豐富的、功能強大的算法包和實現函數，數據挖掘的初級和中級用戶務必掌握。
　　（3）下篇：高級算法及應用
　　由第10—14章組成，主要講述數據挖掘的高級算法及應用，包括集成學習、隨機森林、支持嚮量機和神經網絡，以及使用R中的工具對數據挖掘的模型進行評估與選擇。對於中高級的用戶，可以深入學習一下本篇的內容。
　　R的特點是入門非常容易，使用也非常簡單，因此本書不需要讀者具備R和數據挖掘的基礎知識。不管是R初學者，還是熟練的R用戶都能從書中找到對自己有用的內容，快速入門和提高。讀者既可以把本書作為學習如何應用R的一本優秀的教材，也可以作為數據挖掘的工具書。
　　全書以實際問題、解決方案和對解決方案的討論為主綫來組織內容，脈絡清晰，並且各章自成體係。讀者可以從頭至尾逐章學習，也可以根據自己的需要進行學習，根據自己在實際中遇到的問題尋找解決方案。
　　本書所編寫的源程序，都通過瞭反復調試，方便讀者使用。
　　本書主要由黃文、王正林編寫，其他參與編寫的人員有付東旭、王思琪、鍾太平、劉擁軍、陳菜枚、李燦輝、鍾事沅、王曉麗、王龍躍、夏路生、鍾頌飛、鍾杜清、王殿祜等。在此對所有參與編寫的人員錶示感謝！對關心、支持我們的讀者錶示感謝！
　　由於時間倉促，作者水平和經驗有限，書中錯漏之處在所難免，敬請讀者指正。
　　編者
　　2014年4月18日於北京

數據科學的強大引擎：R語言在現代數據挖掘中的深度應用 在這個數據爆炸的時代，如何從海量信息中提取有價值的洞見，已成為驅動各行各業創新與決策的關鍵。本書並非一本泛泛而談的入門指南，而是聚焦於R語言這一在數據科學領域舉足輕重的工具，深入剖析其在數據挖掘各階段的實戰技巧與理論深度。如果您正緻力於掌握這項前沿技能，抑或希望在現有知識體係上進行係統性拓展，本書將為您提供一條清晰且極具操作性的路徑。 本書的核心理念在於，數據挖掘並非簡單的統計學應用，而是一個包含數據理解、數據準備、模型構建、模型評估與部署的完整流程。R語言憑藉其強大的統計分析能力、豐富的擴展包生態以及直觀的編程語法，成為瞭實現這一流程的理想選擇。本書將帶領讀者一步步走進R語言的世界，解鎖其在數據挖掘領域的無限潛能。 第一部分：R語言基礎與數據探索——奠定堅實的地基 在深入數據挖掘的復雜算法之前，紮實掌握R語言的基礎知識是必不可少的。本書將從R語言的基本語法、數據結構（嚮量、矩陣、數組、列錶、數據框）入手，確保讀者對R語言的運行機製和數據組織方式有清晰的認識。我們會詳細講解如何使用R語言進行數據導入與導齣，支持CSV、Excel、SQL數據庫等多種常見數據源，並演示如何有效地管理和操作這些數據。 數據探索（Exploratory Data Analysis, EDA）是數據挖掘的第一步，也是至關重要的一步。它幫助我們理解數據的分布、識彆異常值、發現變量間的潛在關係。本書將重點介紹如何利用R語言的強大可視化能力進行深度數據探索。我們將涵蓋各種圖錶類型，如直方圖、箱綫圖、散點圖、相關性熱力圖等，並通過具體案例展示如何解讀這些圖錶，從中提煉齣有價值的信息。此外，我們還將介紹描述性統計量的計算與解釋，如均值、中位數、方差、標準差等，以及如何使用R語言進行假設檢驗，初步判斷數據特徵的統計顯著性。 第二部分：數據預處理與特徵工程——塑造模型所需的“純淨”數據 現實世界中的數據往往是“髒”的、不完整的、不一緻的。直接將原始數據用於模型構建，不僅會影響模型的準確性，甚至可能導緻模型失效。本部分將聚焦於數據預處理和特徵工程這一耗時但極具價值的環節，並充分發揮R語言在這一方麵的優勢。 我們會係統講解數據清洗技術，包括缺失值處理（刪除、填充、插補）、異常值檢測與處理（如基於IQR、Z-score的方法），以及數據類型轉換、文本數據清洗（如去除特殊字符、分詞、詞乾提取）、日期和時間數據的解析與處理。 特徵工程是提升模型性能的關鍵。本書將深入探討如何從原始數據中構建更有意義的特徵。這包括： 特徵編碼： 類彆型變量的編碼方式（如獨熱編碼、標簽編碼），以及如何處理高基數類彆變量。 特徵縮放： 標準化（Standardization）與歸一化（Normalization）的原理與應用場景，以及如何使用R語言實現。 特徵構造： 基於現有特徵創建新特徵，例如從日期中提取年、月、日、星期幾，或者通過組閤、運算生成交互特徵。 特徵選擇： 過濾法、包裝法和嵌入法的原理，以及R語言中實現特徵選擇的常用方法，旨在去除冗餘和不相關的特徵，簡化模型，提高效率。 第三部分：監督學習算法實戰——構建預測與分類模型 監督學習是數據挖掘中最常見也最核心的任務之一，其目標是基於已知的數據樣本來學習一個模型，從而對未知數據進行預測或分類。本書將詳細介紹R語言在實現各類主流監督學習算法方麵的實戰技巧。 迴歸模型： 綫性迴歸（Linear Regression）： 從簡單綫性迴歸到多元綫性迴歸，包括模型假設、係數解釋、R方值、殘差分析等。我們將使用R語言演示如何擬閤模型，檢驗模型假設，並進行預測。 嶺迴歸（Ridge Regression）與Lasso迴歸： 介紹L1和L2正則化如何解決多重共綫性問題和進行特徵選擇，以及在R語言中的實現。 決策樹迴歸（Decision Tree Regression）： 講解如何構建和剪枝決策樹，並用R語言進行可視化和預測。 集成學習迴歸： 重點介紹隨機森林（Random Forest）和梯度提升（Gradient Boosting，如XGBoost, LightGBM）在迴歸任務中的應用，其強大的預測能力以及R語言中的高效實現。 分類模型： 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 講解其原理、似然函數、Odds Ratio解釋，以及在R語言中的應用。 K近鄰算法（K-Nearest Neighbors, KNN）： 介紹其原理、距離度量、K值的選擇，以及在R語言中的實現。 支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）： 講解綫性SVM和核SVM（如RBF核）的原理，以及如何使用R語言進行參數調優。 決策樹分類： 同迴歸部分，但側重於分類任務的評價指標。 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 介紹其概率模型和應用場景，如文本分類。 集成學習分類： 同樣詳細講解隨機森林和梯度提升在分類任務中的應用。 在模型構建過程中，本書將貫穿模型評估的核心概念，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數、ROC麯綫與AUC值、混淆矩陣等，並演示如何使用R語言高效地計算和可視化這些指標。 第四部分：無監督學習算法實戰——挖掘隱藏的模式與結構 無監督學習無需預先標記的目標變量，旨在發現數據中隱藏的模式、結構或關係。本書將深入探討R語言在實現各類無監督學習算法方麵的應用。 聚類分析（Clustering）： K-Means聚類： 講解其算法流程、質心更新、K值的選擇（如肘部法則、輪廓係數）。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 介紹聚閤式和分裂式方法，以及如何通過樹狀圖（Dendrogram）解釋聚類結果。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 講解基於密度的聚類方法，尤其擅長發現任意形狀的簇。 我們會提供R語言實現這些算法的詳細代碼，並演示如何評估聚類結果的有效性。 降維技術（Dimensionality Reduction）： 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 講解其原理、如何尋找主成分、解釋方差貢獻率，以及在R語言中的應用，用於數據壓縮和特徵提取。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： 介紹其在可視化高維數據方麵的強大能力，以及R語言中的實現。 因子分析（Factor Analysis）： 介紹其模型假設和在R語言中的應用。 關聯規則挖掘（Association Rule Mining）： Apriori算法： 講解頻繁項集（Frequent Itemsets）和關聯規則的生成原理，如支持度（Support）、置信度（Confidence）、提升度（Lift）。 我們將使用R語言中的相關包（如`arules`）演示如何從事務數據中挖掘有價值的關聯規則，例如在零售業中的“購物籃分析”。 第五部分：高級主題與模型部署——提升數據挖掘的深度與廣度 在掌握瞭基礎和核心算法之後，本書將進一步拓展到一些更高級的數據挖掘主題，並探討模型的實際應用。 時間序列分析（Time Series Analysis）： 介紹時間序列數據的特點、平穩性、自相關性（ACF）和偏自相關性（PACF），以及ARIMA模型、指數平滑等經典方法在R語言中的應用，用於預測未來趨勢。 文本挖掘（Text Mining）： 講解如何使用R語言處理非結構化文本數據，包括文本的預處理、詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）的計算、主題模型（如LDA）的應用，以及情感分析的入門。 異常檢測（Anomaly Detection）： 介紹基於統計、基於模型和基於距離的異常檢測方法，並在R語言中實現，用於識彆罕見但重要的事件。 模型評估與選擇的深入探討： 除瞭基本的評估指標，我們還將講解交叉驗證（Cross-Validation）的各種策略（如K摺交叉驗證），以及如何通過偏差-方差權衡來選擇最佳模型。 模型部署的初步探討： 簡單介紹如何將訓練好的R模型導齣，並在其他環境中進行預測，例如使用`plumber`等工具構建API服務。 實戰驅動，代碼為王 本書最大的特點在於其極強的實戰性。書中每個算法和技術點都配有清晰、可運行的R語言代碼示例。這些代碼不僅能夠幫助讀者理解抽象的理論概念，更可以直接用於解決實際問題。我們鼓勵讀者動手實踐，修改代碼，嘗試不同的參數，從而加深對算法的理解和掌握。 麵嚮讀者 本書適閤以下人群： 數據分析師和數據科學傢： 希望係統性學習或鞏固R語言在數據挖掘領域的應用。 量化分析師與金融從業者： 需要利用數據挖掘技術進行風險管理、市場預測等。 市場營銷人員： 渴望通過數據分析理解客戶行為，優化營銷策略。 科研人員與工程師： 在研究和工程實踐中需要處理和分析大量數據。 計算機科學與統計學專業學生： 作為學習數據挖掘和R語言的實踐參考。 所有對數據挖掘和R語言感興趣的學習者： 即使沒有深厚的編程背景，本書也會循序漸進地引導您入門。 掌握R語言在數據挖掘中的應用，意味著您能夠駕馭現代數據洪流，從復雜的數據中挖掘齣寶貴的商業價值和科學洞察。本書將是您在這個激動人心的數據科學領域中，最得力的助手。

評分☆☆☆☆☆

對於許多想要深入瞭解數據科學領域的人來說，R語言無疑是一扇重要的門。我是一名在校的學生，對機器學習和數據挖掘充滿熱情，但常常苦於找不到一條既係統又實用的學習路徑。《大數據時代的R語言·數據挖掘：R語言實戰》這本書的書名就深深吸引瞭我，它似乎承諾瞭一次在大數據浪潮中，利用R語言進行深度數據挖掘的全麵實踐。我非常期待書中能夠提供關於大數據基礎概念的清晰講解，以及R語言在應對海量數據時的相應策略。更重要的是，我希望這本書能夠詳細闡述各種經典和前沿的數據挖掘算法，並配以詳實的R語言代碼示例，讓我在學習理論的同時，能夠動手實踐，真正理解算法的運行機製。我尤其看重“實戰”二字，這意味著書中應該會有豐富的案例，能夠讓我將所學知識應用於解決實際問題，例如用戶行為分析、風險預測、推薦係統構建等。如果這本書能幫助我打下堅實的數據挖掘基礎，並培養齣獨立解決復雜數據問題的能力，那將是我在這條學習道路上邁齣的重要一步。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開這本書時，我立刻被它所呈現的清晰邏輯和豐富內容所吸引。我是一名在市場研究領域工作的分析師，近年來，隨著市場數據的爆炸式增長，傳統的分析方法已經難以滿足需求，我迫切需要掌握更先進的數據挖掘技術，而R語言無疑是實現這一目標的重要工具。這本書的書名——《大數據時代的R語言·數據挖掘：R語言實戰》——精準地擊中瞭我的需求痛點。我非常好奇書中會如何介紹R語言在處理大規模數據集時的優勢，以及如何利用R語言進行有效的特徵選擇和特徵工程。更重要的是，我期待它能提供一係列真實世界的案例，涵蓋從數據清洗、探索性數據分析到模型構建和結果解讀的完整流程。我希望書中不僅僅是羅列算法，而是能夠深入剖析每個算法的原理，並提供如何根據具體業務場景選擇最閤適的算法的指導。這本書的“實戰”二字，讓我看到瞭它將理論與實踐完美結閤的潛力，我希望它能幫助我成為一個更具洞察力的數據分析師。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前嘗試過幾本R語言的書，有些過於理論化，讀起來像是在啃一本統計學教材，有些則過於碎片化，講瞭一些零散的函數用法，卻難以形成係統的知識體係。因此，當我在書店看到《大數據時代的R語言·數據挖掘：R語言實戰》時，我的內心是充滿渴望又夾雜著一絲顧慮的。我希望能找到一本既有深度又能貼近實際應用的書籍。這本書的書名聽起來就很“硬核”，大數據、數據挖掘、R語言實戰，這些都是我工作中最頭疼也是最想突破的方嚮。我尤其關注書中是否能詳細介紹如何利用R語言處理海量數據，如何構建高效的數據挖掘流程，以及如何對模型進行評估和優化。我期待它能提供一些“乾貨”，例如如何使用R語言連接各種大數據存儲（如Hadoop、Spark），如何進行分布式數據處理，以及如何利用R的強大生態係統來解決復雜的現實問題。如果書中能提供清晰的代碼示例和詳盡的步驟說明，那對我來說將是莫大的福音。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我眼前一亮的書！作為一名半路齣傢的程序員，之前接觸的編程語言大多是麵嚮過程的，最近因為工作需要開始涉足數據分析，R語言因其強大的統計功能和豐富的可視化庫吸引瞭我。然而，零基礎上手R語言，尤其是在涉及“大數據”和“數據挖掘”這些聽起來就很“高大上”的領域，確實讓人有些望而卻步。這本書的齣現，恰恰彌補瞭我在這個方嚮上的知識鴻溝。從目錄的編排來看，它似乎循序漸進，從基礎的R語言語法和數據結構講起，逐步深入到各種數據挖掘的算法，而且強調“實戰”，這讓我看到瞭它將理論知識轉化為實際操作能力的潛力。我特彆想知道，書中是如何將復雜的算法用淺顯易懂的方式講解清楚，並且通過實際案例來展示如何用R語言去實現和應用這些算法的。我希望它能像一位耐心的導師，引導我一步步揭開數據挖掘的神秘麵紗，讓我不再是隻會寫代碼的“碼農”，而是能真正從數據中“挖”齣價值的“數據煉金術士”。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《大數據時代的R語言·數據挖掘：R語言實戰》，就被厚實的紙張和精美的裝幀吸引瞭，這讓我對內容充滿瞭期待。我是一名在數據分析領域摸爬滾打多年的從業者，雖然工作中也接觸R語言，但總覺得自己的技能樹不夠茂盛，尤其是在大數據處理和深度挖掘方麵，總有些力不從心。市麵上關於R語言的書籍汗牛充棟，但真正能打通理論與實踐、兼顧深度與廣度的卻不多。我尤其看重的是書中能否提供實際案例，能夠讓我將學到的知識快速應用到實際工作中，解決我遇到的那些棘桑的難題。這本書的書名就點明瞭它的核心——大數據時代下的R語言數據挖掘，這正是我目前最迫切需要提升的方嚮。我非常好奇它在數據預處理、特徵工程、模型選擇、性能優化等方麵會提供哪些“實戰”的技巧和方法，以及如何在新興的大數據環境下，R語言依然能夠扮演舉足輕重的角色。期待書中能有一些我從未接觸過的新穎算法或思路，或者對現有算法有更深入、更獨到的解析，能夠幫助我突破瓶頸，實現數據分析能力的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

幫同學買的，挺好的，非常實惠，贊一個，非常棒？！！！！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

這些中文書就彆浪費生命看瞭

評分☆☆☆☆☆

非常全麵，適閤初學和深入研究！贊！

評分☆☆☆☆☆

還沒開始看 應該不錯吧

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好，確實值得買

評分☆☆☆☆☆

很好，京東搞活動，很便宜，超值，物流也是棒棒的！

評分☆☆☆☆☆

質量有點差，感覺像盜版的。不知道怎麼會這樣

評分☆☆☆☆☆

書的紙張不好，有點像盜版的感覺

評分☆☆☆☆☆

書挺好滴，是正版，包裝也挺好，沒毛病