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出版者:O'Reilly Media

作者:[美] Mark Lutz

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2014-2-10

价格:USD 14.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781449357016

丛书系列:

图书标签:

• Python
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精通数据科学的利器：R语言实战指南 一、 概述：驾驭数据，洞察未来 在这个数据爆炸的时代，数据分析已不再是少数专家的专利，而是各行各业提升效率、驱动决策的核心能力。然而，面对海量数据，如何高效地清洗、处理、建模并可视化，是摆在每一位数据从业者面前的挑战。 《R语言实战指南》正是为解决这一痛点而生。本书并非简单的语法手册，而是一部以实战项目驱动的深度教程，旨在帮助读者从零基础快速入门，并迅速成长为能够独立解决复杂数据问题的专业人士。我们聚焦于R语言在现代数据科学流程中的核心应用，通过大量精心设计的案例，深入剖析数据科学的各个关键环节。 本书的宗旨是“知其然，更要知其所以然”。我们不仅会展示如何使用R语言的强大包（如`tidyverse`系列、`caret`等）来执行任务，更会深入讲解背后的统计学原理和算法逻辑，确保读者构建的分析模型具有坚实的理论基础和可靠的实践效果。 二、 目标读者群体 本书面向所有对数据科学、统计分析、机器学习感兴趣的专业人士和学习者，包括但不限于： 1. 初级数据分析师/统计学学生： 渴望系统学习R语言，并希望将理论知识快速转化为实际分析技能的人员。 2. IT与软件工程师： 需要将数据处理和分析能力集成到现有系统或产品中的技术人员。 3. 市场营销与商业智能（BI）专业人士： 需要通过数据驱动洞察来优化策略、评估效果的商业决策者。 4. 研究人员与学者： 需要处理大量实验数据、进行复杂统计检验和建模的跨学科研究人员。 5. 希望转型数据科学领域的人士： 寻求一本全面、实用的入门与进阶指导书籍。 三、 内容结构与核心特色 本书内容组织遵循数据科学项目从数据获取到模型部署的完整生命周期，共分为五大部分，确保知识体系的连贯性和实用性。 --- 第一部分：R语言基础与环境搭建（奠定基石） 本部分旨在为读者快速建立R语言环境，并掌握其基本的数据结构和操作范式。 R环境速览与安装配置： 详细指导R和RStudio的安装，介绍常用工作区设置和项目管理规范。 核心数据结构精讲： 深入剖析向量（Vector）、矩阵（Matrix）、数组（Array）、数据框（Data Frame）和列表（List）的异同及其在实际场景中的应用选择。 函数式编程初探： 介绍R语言中的函数定义、作用域和控制流（if/else, for/while 循环），并引入R特有的向量化操作优势。 包管理与依赖： 学习如何高效地安装、加载和管理CRAN及Bioconductor上的外部包，理解包版本兼容性问题。 --- 第二部分：数据清洗与预处理的艺术（Tidyverse 实践） 数据清洗通常占据项目80%的时间。本部分全面聚焦于`tidyverse`生态系统，掌握数据整理的“现代R”方法。 数据导入与导出： 覆盖CSV、Excel、JSON、XML以及数据库（SQL）的无缝连接与数据导入。 使用`dplyr`进行数据转换： 详细讲解`select`, `filter`, `mutate`, `arrange`, `summarise`, `group_by`的组合使用，实现复杂的数据聚合与重塑。 数据塑形与重构： 掌握`tidyr`包中的`pivot_longer`和`pivot_wider`，解决宽表和长表之间的灵活转换，应对不同分析工具的需求。 缺失值处理策略： 不仅是简单删除，而是探讨多种插补方法（均值、中位数、基于模型的预测插补）及其在不同数据分布下的适用性。 异常值检测与鲁棒性分析： 介绍基于箱线图、Z分数、以及更高级的基于距离（如LOF）的异常值识别技术。 --- 第三部分：探索性数据分析（EDA）与可视化（洞察发现） 数据可视化是沟通分析结果、发现数据模式的关键环节。本部分重点强化`ggplot2`的语法体系和统计图表的选择。 ggplot2 语法深度解析： 详尽讲解“图形语法”（Grammar of Graphics），包括数据映射（Aesthetics）、几何对象（Geoms）、统计变换（Stats）和分面（Facets）。 进阶可视化技巧： 掌握绘制热力图、小提琴图、密度图、时间序列图等专业图表，并学习如何通过自定义主题（Themes）美化图表，使其符合出版标准。 交互式可视化： 引入`plotly`和`leaflet`，创建可缩放、可钻取的交互式仪表盘组件，增强用户体验。 统计描述与分布检验： 使用R进行描述性统计量计算，并应用卡方检验、t检验、ANOVA等基础统计方法，验证初步假设。 --- 第四部分：统计建模与机器学习实战（预测与决策） 本部分是本书的核心，将R语言的建模能力发挥到极致，覆盖经典统计模型到前沿机器学习算法。 线性与广义线性模型（GLM）： 深入讲解最小二乘法、逻辑回归、泊松回归的假设检验、模型诊断（残差分析、多重共线性诊断）。 时间序列分析： 掌握ARIMA, ETS等经典模型，以及如何使用`forecast`包进行多步预测和模型评估。 机器学习工作流： 介绍使用`caret`或`tidymodels`框架构建端到端的机器学习流程：数据拆分、特征工程、模型训练、交叉验证。 经典监督学习算法实现： 详细实现和比较决策树（CART/C5.0）、随机森林（Random Forests）、梯度提升机（XGBoost/LightGBM）。 模型评估与选择： 深入理解混淆矩阵、ROC曲线、AUC、精确率-召回率（Precision-Recall）曲线，并学习模型选择标准（AIC/BIC）。 --- 第五部分：报告生成与结果分享（成果转化） 一个优秀的分析项目必须能够清晰、高效地传达给最终用户。本部分专注于R生态中的报告自动化工具。 R Markdown 动态文档： 学习如何将代码、结果、文本和图表整合到一个Markdown文件中，实现结果的“活文档”化。 生成专业报告与演示文稿： 使用`rmarkdown`的输出格式（HTML, PDF, Word），并结合`xaringan`制作动态幻灯片。 交互式仪表盘构建： 使用`Shiny`框架，快速开发具有数据输入、实时反馈和可视化展示功能的数据应用，实现分析成果的部署。 四、 本书的独特价值主张 本书的编写哲学基于对当前数据科学实践的深刻理解，力求在理论深度和操作易用性之间取得完美平衡。 1. 深度集成Tidyverse： 我们采用现代R社区推崇的`tidyverse`方法论，确保代码风格一致、可读性高，并最大化向量化操作的效率，避免传统R的冗余循环。 2. 项目驱动学习： 每个核心概念都围绕一个真实的行业案例展开，例如：电商用户流失预测、金融时间序列风险评估、医疗数据生存分析等，让读者在解决实际问题中巩固知识。 3. 统计严谨性与算法实现并重： 区别于纯粹的“黑箱”式建模，本书在引入机器学习算法的同时，会辅以必要的统计检验，确保读者能判断模型是否有效，以及背后的因果关系是否站得住脚。 4. 面向未来的技术栈： 包含了对数据管道、可复现性（Reproducibility）的强调，以及对最新统计计算工具的使用指导，保证本书内容的前沿性。 掌握《R语言实战指南》，您将不仅拥有一个强大的编程工具，更获得一套系统化、可复用、可解释的数据科学方法论，从而在竞争激烈的数据领域中占据先机。本书是您从数据处理新手到独立建模专家的坚实阶梯。

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这本书就像一本为经验丰富的Python开发者量身定制的“速查手册”。我不是那种从零开始学习Python的菜鸟，我已经有了一段时间的Python开发经验。我之所以选择这本书，是因为我希望能够进一步深化我对Python语言和其生态的理解。这本书并没有让我失望。它对Python语言的一些高级特性，例如装饰器、生成器、上下文管理器等，都进行了非常精炼且深入的讲解，并且提供了很多能够启发思路的示例。我尤其喜欢它对标准库中一些不太常用但却非常有用的模块的介绍，这些模块通常不容易在入门教程中找到，但却能在实际项目中发挥重要的作用。例如，我在处理日期和时间的时候，这本书对`datetime`模块的详细说明，以及对时区处理的介绍，就帮我解决了一个困扰我很久的bug。此外，这本书对第三方库的提及和介绍，也为我提供了很多新的学习方向。我发现它提到的一些库，我之前并没有接触过，但是通过书中的简要介绍，我能够快速了解它们的功能和用途，从而决定是否进一步深入学习。这本书，就像一个经验丰富的Python老司机，能够准确地告诉我，在前进的路上，还有哪些更高效、更优雅的走法。它让我能够不断地拓宽自己的知识边界，提升自己的编码能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“条理性”和“逻辑性”给我留下了深刻的印象。在学习编程的过程中，清晰的知识结构和严谨的逻辑顺序是至关重要的。这本书在这方面做得非常出色。它将Python的各种知识点进行了非常系统化的整理，并且按照逻辑顺序进行讲解。从基础的语法到高级的特性，再到各种常用库的使用，都安排得井井有条。我非常喜欢它对每个知识点都进行的详细解释，以及对每个代码示例的清晰说明。这使得我在阅读过程中，能够轻松地理解每一个概念，并且能够快速地掌握每一个函数的用法。我曾经在学习Python的并发编程时，遇到了一些困难，例如线程和进程的区别，以及如何进行有效的同步。而这本书对这些内容进行了非常清晰的阐述，并且提供了很多实用的代码示例，帮助我克服了这些困难。这本书，就像一个“智慧的导航仪”，能够在我探索Python世界的过程中，为我指明方向，让我能够更加高效和顺利地前进。

评分☆☆☆☆☆

这本书的“易读性”和“可操作性”让我非常惊喜。我是一个追求高效的学习者，我希望我阅读的每一本书，都能带来切实的帮助。这本书，恰恰满足了我的这种需求。它用非常简洁的语言，清晰的排版，以及大量的代码示例，让学习Python的过程变得异常轻松。我不需要花费大量的时间去理解复杂的概念，也不需要费力地去搜索各种零散的文档。这本书，就好像一位经验丰富的老师，能够用最简单易懂的方式，将复杂的知识传递给我。我尤其喜欢它对每一个函数和模块的介绍，都附带了非常实用的代码示例，我只需要复制粘贴，就能在我的项目中进行尝试和学习。这极大地缩短了我的学习曲线，让我能够更快速地将Python应用到我的工作中。我记得有一次，我在开发一个数据可视化程序，需要用到matplotlib库。我查阅了这本书关于matplotlib的章节，发现它对各种绘图函数和参数的介绍都非常详细，并且提供了很多精美的图表示例。我只需照着书中的例子进行修改，就能绘制出我需要的图表。这本书，就像一个“魔法盒子”，为我打开了Python世界的奇妙大门，让我能够更加自信和愉快地探索和使用Python。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本“参考书”，更像一本“灵感集”。在Python的开发过程中，我们往往会遇到一些挑战，需要寻找更高效、更优雅的解决方案。这本书，正好提供了很多这样的“灵感”。它通过大量的代码示例，展示了Python语言的强大功能和灵活用法。我经常会在书中发现一些我之前没有想过的实现方式，这些方式不仅能够简化我的代码，而且能够提升程序的性能。例如，在处理字符串的时候，这本书对各种字符串方法的介绍，以及对正则表达式的运用，都给我留下了深刻的印象。我之前对于一些复杂的字符串匹配和替换操作，总是感到很棘手，而通过学习这本书，我能够用Python的强大工具，轻松地完成这些任务。此外，这本书对一些常用库的介绍，也为我提供了很多新的学习方向。我经常会因为书中的某个例子，而去深入学习某个库，从而不断拓展我的知识领域。这本书，就像一个永不枯竭的“宝藏”，总能在我需要的时候，为我带来新的启发和惊喜。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的“深度”和“广度”都非常满意。我之前也阅读过一些Python的书籍，但很多都停留在入门层面，或者只专注于某个特定的领域。这本书，则对Python的各个方面都有所涉及，并且在很多方面都达到了相当的深度。它不仅介绍了Python的基础语法和核心概念，还对各种常用模块和第三方库进行了详细的讲解。我尤其欣赏它对Python语言的“元编程”等高级特性的介绍，这些特性虽然不常用，但对于理解Python的内部机制和实现更复杂的应用程序，却至关重要。我曾经在学习Python的类继承和多态时，遇到了一些困惑。而这本书对这些概念的深入剖析，以及对各种设计模式的举例说明，帮助我彻底理解了这些内容。此外，这本书对Python生态系统的介绍，也为我提供了很多有价值的信息。我了解到很多我之前不熟悉的库和工具，并且在实际项目中进行了尝试。这本书，就像一个“全科医生”，能够为我提供关于Python各个方面的专业知识，让我能够更全面地掌握Python这门语言。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的设计理念非常独特，而且执行得相当到位。它不是那种让你坐下来从头到尾研读的“大部头”，而是更像一本可以随时放在手边，需要的时候立刻翻阅的“参考手册”。我尤其欣赏它对Python核心概念的精炼概括，以及对常用内置函数和标准库模块的详尽介绍。很多时候，我们学习编程，都会陷入一个误区，就是试图一次性掌握所有东西。但实际上，很多知识点是在实际项目中遇到的，然后才去查阅和学习。这本书恰恰迎合了这种学习模式。它提供了一个结构化的参考框架，让我在遇到具体问题时，能够快速找到相关的知识点，并且通过简洁明了的示例来理解其用法。它的“参考”属性体现在，它不会过度解释，而是直接给出你需要的信息，这对于时间宝贵的开发者来说，是极其重要的。我曾经在调试一个涉及到文件操作的程序时，遇到了一些权限问题，当时我花了很多时间去查找相关的API文档，才找到解决办法。如果当时我有这本书，我只需要翻到文件操作那一章节，就能迅速找到我需要的函数及其参数说明，从而高效地解决问题。这本书就像一个全知的助手，知道我可能遇到的每一个困境，并提前准备好了解决方案。我发现，自从有了这本书，我花在“查资料”上的时间大大减少了，而将更多的时间投入到“写代码”和“思考算法”上，这无疑是学习和进步的必经之路。

评分☆☆☆☆☆

这本书最吸引我的地方在于它所展现出的Python语言的“简洁”与“力量”。作为一名长期接触其他编程语言的开发者，我一直对Python的简洁语法和强大的功能感到好奇。这本书，就好像一把钥匙，为我打开了Python的大门。它用非常直观的代码示例，让我能够快速理解Python的语法结构，以及各种内置函数和常用模块的用法。我尤其喜欢它对列表推导式、字典推导式等Pythonic写法的介绍，这些写法不仅能够让代码更加简洁，而且在性能上也通常有优势。在实际项目中，我需要处理大量的数据，之前使用其他语言，代码往往会显得冗长而复杂。而通过这本书的学习，我能够用Python优雅地完成这些任务。例如，在数据清洗和转换方面，Python的pandas库给我留下了深刻的印象，而这本书对pandas的基本操作进行了非常清晰的说明，让我能够快速上手。这本书并没有把所有东西都面面俱到，而是抓住了Python的“核心”和“精华”，让我能够快速地掌握其精髓，并在实际工作中运用。它让我看到了用Python解决问题的“巧思”和“效率”，这对于我来说，是巨大的价值。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书为我节省了难以估量的时间。在Python的学习过程中，我最大的困扰之一就是如何有效地查找和理解各种API文档。很多官方文档虽然全面，但对于初学者来说，往往过于专业和晦涩。这本书，则提供了一种非常“友好”的学习方式。它将Python的各种功能模块进行了清晰的分类，并且针对每个模块，都提供了简洁明了的说明和实用的代码示例。我经常在开发过程中遇到一些不熟悉的功能，只需翻阅这本书，就能迅速找到答案，并且能够立即将代码应用到我的项目中。我记得有一次，我在处理一个XML文件，对于如何解析和提取数据，我感到非常困惑。我查阅了这本书关于XML处理的章节，发现它对`xml.etree.ElementTree`模块的使用进行了详细的讲解，并且提供了可以直接运行的代码。我只需稍作修改，就能成功地完成我的任务。这种“随取随用”的学习体验，极大地提升了我的工作效率，让我能够更专注于解决实际问题，而不是被各种零散的文档和教程所困扰。这本书，就像一个经验丰富的老师，总能在我需要的时候，给我最直接、最有效的指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是给像我这样，在Python的世界里摸索前进的菜鸟们送来的及时雨。我一直觉得Python是个强大而又灵活的语言，但是面对它庞大的标准库和各种第三方库，总有一种无从下手的感觉。每次遇到一个问题，都要费好一番功夫去搜索引擎里大海捞针，找到相关的文档，然后还要费力地理解那些晦涩的术语和复杂的例子。这本书，就好像一个经验丰富的向导，为我指明了方向。它不是那种从头到尾教你写代码的入门教材，而是那种在你学习过程中，遇到瓶颈时，能够迅速为你提供解决方案的实用工具。我尤其喜欢它对各个模块的分类和解释，清晰明了，而且提供了非常贴近实际应用的代码片段。每次我需要查找某个函数的使用方法，或者想了解某个模块的特性时，这本书总能在我需要的时候，准确地出现在我眼前。它就像一个瑞士军刀，包含了各种我可能用到的工具，让我能够更专注于解决问题本身，而不是被搜索和理解API的繁琐过程所困扰。这本书带来的最直接的好处，就是我编写Python代码的效率得到了极大的提升。以前需要花半天甚至一天才能完成的任务，现在可能只需要几个小时。而且，由于它提供了大量经过验证的代码示例，我也能学到很多更优雅、更Pythonic的编码方式，避免了一些常见的陷阱。我觉得，对于任何一个想要在Python领域有所建树的人来说，这本书都是一个不可或缺的伙伴。它让学习和使用Python的过程变得更加愉快和高效。

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这本书给我最大的感受就是它的“实用性”和“触手可及”。我是一个不太喜欢“纸上谈兵”的人，尤其是在编程领域，我更倾向于直接动手实践。这本书的设计恰恰满足了我的这种需求。它没有冗长的理论铺垫，而是直接切入主题，用大量的代码示例来解释各种概念和库的使用。我可以在学习某个新模块的时候，直接复制代码到我的IDE中运行，看看它的实际效果，然后根据书中的解释进行调整和修改。这种“边学边练”的学习方式，对于我这样需要快速掌握技能的人来说，是最高效的方式。我曾经在开发一个网络爬虫的时候，需要用到HTTP请求库，我对它的各种参数和用法有些模糊。我翻阅了这本书，很快找到了requests库的详细介绍，包括如何发送GET、POST请求，如何处理响应，如何设置headers等等，并且提供了非常清晰的代码示例。我只需要复制粘贴，然后稍作修改，就能在我的项目中成功实现目标。这比我之前在网上搜索零散的文档和教程要高效得多。而且，这本书的排版也非常清晰，代码块和文字描述的分隔也很明确，即使在光线不好的环境下阅读，也不会感到吃力。它的“口袋”属性也名副其实，方便我随时携带，无论是在咖啡馆，还是在通勤途中，都能随时随地进行学习和查阅。

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前面很棒，class后就读懵了

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内容完整精要，提纲挈领的组织方式以快速全面的了解，覆盖Python 3(3.4)和Python 2(2.7)。是手册，也是检验对Python的体系化理解的好方法。

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内容完整精要，提纲挈领的组织方式以快速全面的了解，覆盖Python 3(3.4)和Python 2(2.7)。是手册，也是检验对Python的体系化理解的好方法。

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内容完整精要，提纲挈领的组织方式以快速全面的了解，覆盖Python 3(3.4)和Python 2(2.7)。是手册，也是检验对Python的体系化理解的好方法。

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前面很棒，class后就读懵了