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[日] 山本义郎，藤野友和，久保田贵文 著，朱建春 译

图书标签:

• R语言
• 数据挖掘
• 统计分析
• 机器学习
• 数据分析
• 入门
• 商业分析
• 数据可视化
• R数据科学
• 数据处理

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115478788

版次：1

商品编码：12342236

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：大32开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：198

正文语种：中文

编辑推荐

1.从理论基础到实例应用，边学习边实践！
2.网罗数据挖掘中10种经典、常用的方法！
回归分析/Logistic回归分析/决策树分析/支持向量机/记忆基础推理/聚类分析/自组织映射/主成分分析/对应分析/关联规则分析
3.图文并茂，示例丰富，结合可下载的R代码和数据，让你亲自体验数据挖掘的流程！

如何预测邮件是否为垃圾邮件？
如何判断顾客会同时购买哪些商品？
如何根据股价数据判断经济的景气程度？
如何从SNS获取数据并分析？
……
大数据时代，必须了解数据挖掘！
本书首先介绍R的基础知识以及使用R进行数据挖掘的流程；然后结合具体示例、代码和图表介绍数据挖掘的10种常用方法；* 后介绍数据挖掘的实战案例，涉及多种方法的比较以及实际的大规模数据的分析。本书详略得当，脉络清晰，让你轻松入门数据挖掘。

内容简介

本书使用R，结合大量实例，详细介绍了数据挖掘的理论和分析方法。全书分为3部分：* 1部分简单介绍了使用R进行数据挖掘的流程和数据挖掘的概要；* 2部分介绍了数据挖掘的10种常用方法，并在此基础上使用R实际进行数据挖掘；第3部分结合实际的数据挖掘事例介绍了如何使用这些方法。本书适合数据挖掘的初学者，以及正在从事数据分析相关工作，想了解更多分析方法的读者阅读。

作者简介

山本义郎（作者）
日本东海大学理学部数学系教授。著有《统计数据的可视化》《统计学序论》《概率统计序论 第 2版》（合著）。执笔本书* 2章、第6章、第9章、* 11章、* 12章、* 13章。
藤野友和（作者）
日本福冈女子大学国际文理学部讲师。著有《统计数据的可视化》（合著）。执笔本书* 1章、第3章、第4章、第8章。
久保田贵文（作者）
日本多摩大学经营信息学部副教授。执笔本书第5章、第7章、* 10章、* 14章。
朱建春（译者）
毕业于北京大学计算机系，曾在联想集团任职多年，是国内较早从事Windows掌上电脑和智能手机的系统和应用软件开发的IT工作者。后长期担任对日软件外包开发项目经理。

目录

第I部分　使用R进行数据挖掘的准备 1
* 1章　基于R的数据分析入门．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1．1　R及RStudio的安装．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1．2　RStudio的基本操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1．3　R语言入门．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1．3．1　作为计算器使用的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1．3．2　向量——R的基本数据结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1．3．3　向量变量的赋值和运算．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1．3．4　数组和矩阵．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
1．3．5　因子型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1．3．6　列表．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1．3．7　数据框．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
1．4　获取外部数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1．5　数据汇总．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
1．6　安装程序包．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1．7　基于dplyr程序包的数据框操作．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1．8　数据的可视化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
1．8．1　柱状图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
1．8．2　直方图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
1．8．3　箱形图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1．8．4　散点图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1．8．5　逐层绘制的图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
* 2章　数据挖掘概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2．1　大数据和数据挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2．2．1　业务理解（Business Understanding）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2．2　CRISP-DM．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2．2．2　数据理解（Data Understanding）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2．2．3　数据准备（Data Preparation）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2．2．4　建模（Modeling）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2．2．5　评估（Evaluation）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2．2．6　运用（Deployment）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2．3．1　数据的种类和建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2．3　数据挖掘的方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
2．3．2　预测和判别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2．3．3　分类和聚类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2．3．4　维规约．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2．3．5　规则发现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
第II部分　数据挖掘的方法 43
第3章　回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3．1　一元回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3．2　多元回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
第4章　Logistic回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
4．1　数据准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
4．2　使用一个解释变量进行预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
4．3　使用两个及以上的解释变量进行预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
第5章　决策树分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
5．1　使用分类树的判别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
5．2　使用回归树的预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
第6章　支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
6．1　支持向量机的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
6．2　类别预测的例子．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
6．3　数值预测的例子．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
第7章　记忆基础推理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
7．1　k* 近邻法的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
7．2　变量的基准化和标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94
第8章　聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
8．1　聚类分析的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．96
8．2　层次聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．97
8．3　执行层次聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．99
8．4　可视化进阶．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103
8．5　非层次聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．107
8．6　执行非层次聚类分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．107
第9章　自组织映射．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．110
9．1　自组织映射的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．110
9．2　基于自组织映射的分析实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．111
9．3　基于自组织映射的分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．120
* 10章　主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．129
10．1　主成分分析的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．129
10．2　对象数据的准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．132
10．3　执行主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．135
* 11章　对应分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．141
11．1　对应分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．141
11．2　多重对应分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．144
* 12章　关联规则分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．149
12．1　关联规则及其评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．149
12．2　关联规则分析的实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．151
12．3　关联规则分析的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．159
第III部分　数据挖掘实战 165
* 13章　对各种预测方法的评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．167
13．1　关于预测方法的评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．167
13．2　类别预测的判别方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．168
13．2．1　Logistic回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．168
13．2．2　决策树分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．173
13．2．3　支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．175
13．3　数值预测方法的比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．176
13．3．1　多元回归分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．176
13．3．2　决策树分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．178
13．3．3　支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．180
* 14章　用股价数据生成综合指数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．181
14．1　获取股价数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．181
14．2　根据股价数据生成综合指数．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．183
* 15章　SNS数据的分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．189
15．1　微博API．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．189
15．2　通过R获取微博信息．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．192
15．3　分词及词频统计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．195
15．4　词云图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．197

探索数据背后隐藏的价值：开启智慧决策的新篇章 在这个信息爆炸的时代，数据已成为企业、科研机构乃至个人最宝贵的资产之一。然而，海量的数据本身并不能直接带来价值，真正能够释放其潜力的，是深入挖掘、理解和应用的能力。本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次激动人心的探索之旅，旨在揭示数据背后潜藏的规律，帮助您掌握洞察复杂世界、做出明智决策的关键技能。 我们身处一个前所未有的数据驱动的时代。从社交媒体上的用户行为，到医疗影像的细微差别，再到金融市场的波动，数据无处不在，以惊人的速度生成和积累。这些数据蕴含着丰富的信息，能够帮助我们理解趋势、预测未来、优化流程，甚至发现全新的机遇。然而，如何从这些庞杂无序的数据中提取有价值的洞见，一直是一个巨大的挑战。许多人被海量的数据所淹没，却不知道从何入手，也不知道如何将这些零散的信息转化为可行的行动。 本书正是为了解决这一痛点而生。我们相信，无论您是拥有丰富行业经验的业务决策者，还是希望在学术研究中寻求突破的研究人员，抑或是渴望提升自身数据分析能力的专业人士，掌握数据挖掘的精髓都将为您打开一扇通往智慧决策的新大门。我们并非简单地罗列枯燥的算法或晦涩的代码，而是希望通过清晰的逻辑、生动的案例和循序渐进的引导，让您真正理解数据挖掘的核心思想，并将其灵活应用于实际问题。 数据挖掘：从感知到洞察的艺术 想象一下，您面前摆放着一份关于客户购买行为的详细记录。这份记录可能包含了数百万条条目，涉及顾客的年龄、性别、地理位置、购买时间、购买商品、浏览记录等等。这份数据本身只是冰冷的事实，但如果能够运用数据挖掘的技术，您就能从中发现意想不到的规律。也许您会发现，在某个特定的季节，某个年龄段的女性顾客特别偏爱购买某类商品；或者，某个地理区域的顾客在工作日晚上更容易购买某些特定类别的产品。这些发现，将能够帮助您更精准地定位目标客户，优化营销策略，甚至预测未来的销售趋势。 这就是数据挖掘的魅力所在。它不仅仅是统计学的延伸，更是将统计学、机器学习、数据库技术以及领域知识融为一体的交叉学科。它关注的不仅是“是什么”，更是“为什么”以及“接下来会发生什么”。它就像一位经验丰富的侦探，从纷繁复杂的线索中抽丝剥茧，发现隐藏在表象之下的真相。 本书将带领您经历一场由浅入深的学习过程： 理解数据的本质与价值： 在正式深入技术之前，我们将首先探讨数据在现代社会中的重要性，以及不同类型的数据所蕴含的不同价值。您将了解到，数据不仅仅是数字和文本，它们是连接过去、现在和未来的桥梁。我们将讨论数据的质量、可靠性和潜在的偏见，为后续的数据处理和分析奠定坚实的基础。 探索数据的奥秘： 数据挖掘的旅程始于对数据的初步探索。您将学习如何通过可视化技术，如散点图、直方图、箱线图等，直观地理解数据的分布、识别异常值、发现变量之间的潜在关系。这些探索性的数据分析（EDA）步骤，就像给数据“画像”，帮助我们对数据有一个初步的整体认识，并为后续的建模提供方向。 构建预测模型： 预测是数据挖掘中最具吸引力的应用之一。您将接触到各种强大的预测模型，例如： 回归分析： 学习如何建立模型来预测连续数值，比如预测房屋价格、股票走势，或者客户的消费金额。我们将深入理解线性回归、多项式回归等经典方法，以及它们的假设和局限性。 分类模型： 掌握如何将数据划分为不同的类别，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件，或者预测一个客户是否会流失。您将了解逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典而有效的分类算法，并学习如何评估它们的性能。 聚类分析： 学习如何将相似的数据点分组，发现数据中隐藏的自然结构。例如，您可以根据客户的购买习惯将他们划分为不同的细分市场，以便进行更具针对性的营销。我们将探讨K-means、层次聚类等常用的聚类算法。 揭示数据中的关联与模式： 除了预测，发现数据中隐藏的关联和模式也至关重要。 关联规则挖掘： 您将学习如何找出数据项之间的有趣关联，最经典的例子就是“购物篮分析”，比如发现购买尿布的顾客很可能同时购买啤酒。这对于商品陈列、捆绑销售和推荐系统具有极大的价值。 序列模式挖掘： 了解如何识别数据中按时间顺序出现的模式，例如分析用户在网站上的浏览路径，以优化用户体验。 处理和准备数据： 真实世界的数据往往是混乱和不完整的。本书将详细介绍数据预处理技术，包括： 数据清洗： 如何处理缺失值、异常值和重复数据。 特征工程： 如何从原始数据中创建更有意义的特征，以提升模型的性能。 数据转换： 如何进行数据标准化、归一化和编码，以适应不同算法的要求。 评估与优化模型： 建立模型只是第一步，如何知道模型的好坏，如何让模型变得更好，同样重要。您将学习各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，并了解如何通过交叉验证、网格搜索等技术来优化模型参数，提升模型的泛化能力。 将洞见转化为行动： 数据挖掘的最终目的是将数据洞见转化为实际的业务价值。本书将探讨如何将数据挖掘的结果有效地传达给非技术背景的决策者，以及如何基于数据洞见制定更明智的业务策略。 谁将从本书中受益？ 本书的内容经过精心设计，旨在服务于广泛的读者群体： 业务分析师和市场营销人员： 学习如何利用数据来理解客户行为，优化营销活动，提升销售业绩，并发现新的市场机会。 产品经理和运营专家： 了解如何通过数据分析来评估产品性能，改进用户体验，并优化运营流程。 金融从业人员： 掌握如何利用数据挖掘技术进行风险评估，欺诈检测，以及预测市场趋势。 科研人员和学者： 获得处理和分析复杂数据集的强大工具，为学术研究提供新的视角和方法。 IT专业人士和数据科学家： 巩固基础知识，扩展技术视野，并了解如何将理论知识应用于实际项目。 任何对数据充满好奇的人： 如果您对数据背后的故事感到好奇，希望能够从数据中获得更深的理解，本书将是您的理想起点。 学习方法与理念 本书的核心理念是“实践出真知”。我们并非仅仅停留在理论层面，而是力求通过丰富的案例研究和详细的操作指导，让您在学习过程中能够亲手实践。您将了解到如何将学到的知识应用到实际的数据集上，从而真正掌握数据挖掘的技能。我们强调理解算法背后的逻辑，而非死记硬背公式，确保您能够灵活运用所学知识，解决各种复杂的问题。 我们深知，数据挖掘领域的技术发展日新月异，但其核心的思维方式和解决问题的框架却是相对稳定的。本书将着重于传授这些核心的理念和方法，让您能够具备持续学习和适应新技术的能力。我们鼓励您带着问题去阅读，带着实践去思考，让数据挖掘成为您解决问题、驱动创新的有力武器。 开启您的数据探索之旅 踏上这段数据挖掘的旅程，您将不仅仅是学会了一套技术，更是掌握了一种全新的思维方式。您将能够以更敏锐的视角审视周围的世界，从看似混乱的数据中发现秩序，从海量的信息中提炼出智慧。您将能够做出更明智的决策，更有效地解决问题，并最终释放数据中蕴藏的巨大潜力。 让我们一起，用数据点亮决策的道路，用洞察引领未来的方向。本书期待与您一同开启这段精彩的数据探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学充满热情但又缺乏系统性指导的学习者，《R数据挖掘入门》这本书无疑是我的一大收获。它以一种极其友好的方式，将复杂的数据挖掘概念和 R 语言编程技巧融合在一起。书中对 R 语言基础知识的介绍，如数据框、列表、函数等，都非常详尽，即使是初次接触 R 的读者，也能迅速建立起扎实的编程基础。更难得的是，作者在讲解数据挖掘算法时，并没有停留在理论层面，而是深入到 R 语言的实际操作。例如，在介绍逻辑回归时，作者不仅解释了算法的原理，还详细演示了如何使用 R 的 glm() 函数进行模型构建和参数解释，以及如何通过 ROC 曲线等工具来评估模型性能。书中对数据预处理的讲解也尤为细致，包括缺失值处理、异常值检测、数据标准化等，这些都是数据挖掘过程中至关重要的一步。我特别喜欢书中对关联规则挖掘的介绍，作者通过一个生动的购物篮分析案例，让我理解了 Apriori 算法的原理和 R 中的实现，这种“学以致用”的感觉非常棒。这本书的整体结构清晰，逻辑性强，阅读过程中几乎没有遇到障碍，让我能够沉浸在知识的学习中。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，掌握一门强大的工具，是进行数据挖掘的前提。《R数据挖掘入门》这本书正是这样一本能够帮助我熟练运用R语言进行数据挖掘的宝典。它不仅仅是 R 语言的语法手册，更是数据挖掘的实战指南。作者在书中详细介绍了 R 语言在数据挖掘中的各种应用，从数据加载、清洗、转换，到探索性数据分析、特征选择，再到各种监督和无监督学习算法的实现，几乎涵盖了数据挖掘的全过程。我特别欣赏作者在讲解模型评估时，不仅介绍了常见的评估指标，还结合 R 语言的代码，演示了如何通过交叉验证等方法来评估模型的泛化能力，这对于避免过拟合至关重要。书中还包含了一些高级主题，比如文本挖掘和时间序列分析，这些内容让我对数据挖掘有了更深入的认识。最让我惊喜的是，书中还提供了一些进阶的学习资源和社区的链接，这对于我未来持续学习和深入研究非常有帮助。这本书真的让我觉得，数据挖掘不再是遥不可及的科学，而是可以通过 R 语言和这本书的指导，一步步实现的技能。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前接触过一些数据挖掘的书籍，但总觉得要么太理论化，要么太零散，很难形成系统的知识体系。《R数据挖掘入门》这本书真的让我眼前一亮。它最大的优点在于内容的系统性和实践性。作者从数据挖掘的整体流程出发，涵盖了数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估等各个环节，每个环节都讲解得深入浅出，并且配以大量的R语言代码示例。我特别喜欢书中对各种机器学习算法的介绍，不仅讲解了算法原理，还重点强调了它们在R中的实现方式和参数调优技巧。例如，在讲解决策树时，作者详细解释了剪枝策略，并给出了如何在R中可视化决策树的代码，这对于我理解算法内部机制非常有帮助。书中的案例也非常贴近实际应用，涉及了金融、电商、医疗等多个领域，让我能够看到数据挖掘在不同场景下的应用价值。我尝试着按照书中的步骤，对一些公开数据集进行了分析，竟然取得了不错的结果，这极大地增强了我的信心。这本书的语言风格也很朴实，没有太多华丽的辞藻，直奔主题，让读者能够快速掌握核心知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就听说过，一直想找一本入门级的R语言数据挖掘书籍，终于入手了《R数据挖掘入门》。刚拿到书的时候，我就被它厚实的质感吸引了，封面设计也很简洁大气。迫不及待地翻开，首先映入眼帘的是清晰的目录，内容安排得非常合理，从基础概念到进阶技巧，循序渐进，让零基础的读者也能快速上手。我尤其欣赏作者在讲解概念时，总是能用通俗易懂的语言，配合生动的例子，让我感觉不再是枯燥的技术术语，而是一个个活生生的应用场景。比如，在介绍数据清洗时，作者没有直接抛出复杂的代码，而是先分析了实际数据中可能遇到的各种“脏”数据，然后一步步教我们如何用R来处理，这种由浅入深的讲解方式，让我学起来非常有成就感。而且，书中的代码示例都非常贴合实际，直接复制粘贴就能运行，这对于初学者来说简直是福音，可以省去大量调试代码的时间，更专注于理解算法的原理和应用。我特别喜欢其中关于数据可视化那一章，作者介绍了多种R绘图包，并给出了大量精美的图表示例，这些图表不仅直观，而且信息量巨大，让我彻底理解了数据背后的故事。这本书真的颠覆了我对数据挖掘的认知，原来它并不像我想象的那么高不可攀。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析和挖掘领域充满好奇，但苦于找不到合适的入门教材。《R数据挖掘入门》这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步探索数据世界的奥秘。书中对R语言的基础知识讲解得非常到位，包括安装、基本语法、数据结构等等，完全照顾到了完全没有接触过R的读者。更重要的是，作者巧妙地将R语言的学习与数据挖掘的实际应用结合起来，让我边学边练，学到的知识立刻就能派上用场。例如，在讲到聚类分析时，作者不仅介绍了K-means等经典算法，还深入剖析了其应用场景，并提供了用R实现的代码，让我亲手操作，感受算法的魅力。我印象最深刻的是书中关于特征工程的部分，作者列举了各种常用的特征提取和构造方法，并用实际案例说明如何用R来实现，这让我受益匪浅。以前总觉得数据挖掘就是写写代码、跑跑模型，但读了这本书，我才明白，好的数据挖掘离不开对业务的理解和对数据的洞察，而这本书恰恰在这方面给予了我很多启发。它的排版也很舒适，字体大小适中，章节划分清晰，阅读体验极佳。