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出版者:机械工业出版社

作者:丁国盛

出品人:

页数:271

译者:

出版时间:2006-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787111180210

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数据挖掘与预测建模实战：基于R语言的深度解析 本书内容简介 导论：数据驱动决策的新范式 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动商业、科研乃至社会进步的核心资产。本书并非聚焦于传统的统计软件操作，而是将视角投向当前数据科学领域最为灵活和强大的工具——R语言。我们旨在为读者构建一套从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到复杂预测模型构建与评估的完整知识体系。 本书的基调是实践与理论的深度融合。我们深知，只有通过亲手操作和理解背后的数学原理，才能真正驾驭数据。因此，本书的每一章节都紧密围绕实际案例展开，确保读者能够将所学知识直接应用于解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：R语言环境与数据预处理精要 本部分是构建坚实基础的关键。我们不会停留于R语言的基础语法罗列，而是直奔数据处理的核心痛点。 章节一：R生态系统与高效工作流搭建 环境配置与版本管理： 深入探讨RStudio的最佳实践，包括项目管理、虚拟环境（如`renv`）的应用，以确保研究的可复现性。 数据结构的高级操作： 超越基础的向量和数据框，重点讲解`tibble`、列表的嵌套处理，以及如何利用`purrr`包实现函数式编程，极大地提升数据迭代和转换的效率。 章节二：数据清洗与塑形：告别“脏数据” 数据质量是模型可靠性的生命线。本章将侧重于“数据塑形”（Data Wrangling）的艺术。 Tidyverse哲学与管道操作： 深度讲解`dplyr`的核心动词（`select`, `filter`, `mutate`, `group_by`, `summarise`），展示如何通过管道操作符`%>%`构建清晰、易读的数据处理流程。 缺失值与异常值的高级处理： 不仅介绍简单的删除或均值填充，还将探讨基于模型（如MICE多重插补法）的先进缺失值处理技术，以及利用箱线图、LOF（局部离群因子）等多元统计方法识别和处理异常数据。 数据重构与合并： 掌握`tidyr`中的`pivot_longer`和`pivot_wider`进行数据长短格式转换，并精通跨数据集的复杂连接（如半连接、反连接）。 第二部分：探索性数据分析（EDA）与可视化叙事 数据可视化是数据分析师的“眼睛”。本部分致力于教会读者如何通过图形讲述数据背后的故事。 章节三：图形的语法：ggplot2的深度应用 分层与美学映射： 详细解析`ggplot2`的几何对象、统计变换、坐标系和分面技术。重点在于如何构建复杂的多层图形，例如叠加密度图与直方图，或使用`gganimate`进行时间序列动画展示。 定制化与主题控制： 如何利用主题（Themes）和标度（Scales）精确控制图表的视觉输出，使其符合专业报告标准，而非仅仅是默认样式。 章节四：统计推断与假设检验的R实践 本章回顾了推断统计的核心概念，并将其无缝集成到R的代码实现中。 参数检验与非参数检验： 针对不同分布假设的数据，选择合适的t检验、方差分析（ANOVA）及其非参数替代方案（如Kruskal-Wallis检验）。 显著性与效应量： 不仅关注p值，更强调效应量（如Cohen's d）的计算和解释，以评估结果的实际重要性。 第三部分：核心预测模型构建与评估 这是全书的核心，聚焦于如何利用R构建稳健且可解释的预测模型。 章节五：线性模型的精细化处理与诊断 多元线性回归（MLR）的进阶： 深入探讨多重共线性诊断（VIF）、异方差性检测（Breusch-Pagan检验）及稳健回归方法的应用。 广义线性模型（GLM）： 针对非正态响应变量，如计数数据（泊松回归）和比例数据（Logit/Probit回归），提供完整的模型拟合、残差分析和解释框架。 章节六：分类建模：从逻辑回归到决策树 逻辑回归的深入理解： 关注几率比的解读，以及如何通过正则化（Lasso/Ridge回归）处理高维数据。 基于树的模型基础： 详述决策树（CART）的构建原理，包括信息增益和基尼不纯度。重点讲解如何利用`rpart`包进行可视化和剪枝（Pruning）以避免过拟合。 章节七：集成学习：提升预测性能的利器 集成学习是现代数据科学模型性能的关键。本章将详细拆解几种最有效的集成方法。 Bagging与随机森林： 探讨Bootstrap聚合如何降低方差，并利用`randomForest`包进行OOB（袋外）误差估计和变量重要性排序。 Boosting系列： 深入讲解梯度提升机（GBM）和现代优化版本XGBoost/LightGBM的原理。本书将展示如何通过精细调整学习率、树的数量和深度参数，榨取模型的最大性能。 模型堆叠（Stacking）： 介绍如何构建两层预测系统，利用次级学习器整合多个基模型的预测结果。 第四部分：模型评估、验证与可解释性 一个成功的模型不仅要预测准确，更要可靠和透明。 章节八：稳健性验证与性能指标的深度剖析 交叉验证的最佳实践： 比较K折、留一法（LOOCV）和分层交叉验证在不同数据集上的适用性。 分类模型的评估矩阵： 详述混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数。重点讲解ROC曲线下面积（AUC）的计算及其在不平衡数据集中的局限性。 回归模型的性能衡量： 比较RMSE、MAE和R平方的差异，并探讨调整R平方在模型选择中的作用。 章节九：模型可解释性（XAI）的R实现 在许多关键行业，模型的“黑箱”是不可接受的。本章将介绍前沿的可解释性技术。 全局解释： 利用Permutation Importance评估变量对模型整体预测的贡献。 局部解释（个体预测）： 详细介绍SHAP（SHapley Additive exPlanations）值的概念和在R中的实现，帮助读者理解单个样本的预测是如何由其特征值共同决定的。 结论：迈向自动化机器学习（AutoML） 本书最后将引导读者了解如何利用R的`tidymodels`框架，将数据预处理、特征工程、模型训练、调优和评估流程整合为一个标准化的、可复用的流水线。通过本书的学习，读者将不再满足于简单的统计分析，而是能够自信地构建、诊断和部署复杂的数据驱动预测系统。 目标读者： 具备一定编程基础的数据分析师、希望从传统统计软件转向R语言的科研人员、以及希望系统掌握现代预测建模技术的工程师和学生。本书假定读者了解基础的统计学概念，但对复杂的算法原理和R语言的生态系统进行了从零到精的深度教学。

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作为一名经常需要处理实验数据的科研工作者，我对SPSS工具的熟练度要求非常高。这本书的价值在于它提供了一种非常系统和全面的SPSS使用指南，并且非常注重实际应用。我尤其欣赏的是它对各种统计方法的选择和判断的指导。比如，在很多场景下，我们可能会纠结是用t检验还是ANOVA，或者在回归分析中如何选择合适的变量。这本书提供了非常清晰的决策树和流程图，帮助我们根据研究问题和数据类型做出最佳选择。此外，它还深入讲解了SPSS中一些高级功能的应用，例如因子分析、聚类分析等，并给出了具体的应用场景和注意事项。书中的案例都非常贴近学术研究，能够直接套用到我的论文写作和课题研究中。通过这本书的学习，我不仅掌握了SPSS的各项操作技能，更重要的是提升了我的统计思维能力，能够更自信地设计实验、分析数据，并撰写相关的学术报告。

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这本SPSS统计教程，我只能说，它打开了我数据分析世界的大门。之前我对SPSS的印象就是一个冰冷的操作软件，充满了各种菜单和选项，每次打开都觉得无从下手。但是这本书，用一种非常人性化的方式，一点点地引导我熟悉它。它不像很多书那样只关注操作步骤，而是会解释为什么我们要这样做，以及这些操作背后的统计学逻辑。我记得有一次，我需要进行相关性分析，这本书不仅教我如何计算皮尔森相关系数，还深入解释了相关系数的取值范围、显著性水平的含义，以及相关性不等于因果关系的重要性。这种深入浅出的讲解，让我对统计学有了更深刻的理解，也让我在使用SPSS时更有目的性，知道自己在做什么，而不是盲目地点击。书中的很多小技巧和提示，比如如何进行数据清洗、如何避免常见的错误，对我来说都是非常宝贵的财富。

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我是一名市场营销专业的学生，日常工作中需要对大量的用户数据进行分析，以制定更有效的营销策略。这本书，真是解了我燃眉之急。它不仅提供了SPSS的基础操作指南，更重要的是，它提供了大量结合市场营销实际的案例，让我能够将学到的知识直接应用到工作中。比如，书中关于消费者行为分析的章节，通过SPSS分析了不同用户群体的偏好，并给出了相应的营销建议，这对我启发很大。此外，它还讲解了SPSS在A/B测试、广告效果评估等方面的应用，这些都是市场营销人员非常关注的领域。书中的讲解非常系统，从数据导入、清理，到各种统计分析方法的应用，再到结果的解读和呈现，都覆盖得很全面。我跟着书中的步骤，自己动手分析了一些实际的营销数据，发现了很多以前没有注意到的用户洞察，这让我对我的工作更加有信心。

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这本书简直是SPSS小白的福音！我之前对统计分析完全是零基础，看到各种公式和模型就头疼，但这本书的讲解方式就像是朋友在耳边循循善诱。作者从最基础的概念讲起，比如什么是变量、什么是频数分布，都用非常贴切的生活化例子来解释，让人一下子就能理解。我记得有一次讲到卡方检验，我之前看过别的书，看得云里雾里，但在这本书里，作者用了超市里不同品牌薯片销量对比的例子，让我瞬间明白卡方检验是用来判断两个分类变量之间是否有显著关系的，比枯燥的理论清晰太多了。而且，书中的SPSS操作步骤图文并茂，一步一步跟着做，从来不会迷路。我最喜欢的是它的“案例分析”部分，每个案例都结合了实际研究场景，比如市场调研、问卷分析等等，跟着案例把SPSS操作一遍，感觉自己真的能动手去做数据分析了，而不是只停留在理论层面。这本书让我第一次感受到了统计分析的乐趣，而不是压力。

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不得不说，这本书在SPSS进阶部分的讲解上，给我带来了很多惊喜。我之前已经用SPSS做过一些基础的数据处理和描述性统计，但遇到回归分析、方差分析这些稍微复杂一点的模型时，就有点力不从心了。这本书的作者在这方面下了很大功夫，不仅仅是教你如何操作SPSS，更重要的是解释了这些模型背后的原理和假设。比如在讲到多元线性回归时，它详细地解释了R方、调整R方、F检验、t检验的意义，以及如何解读系数的正负和显著性。最让我印象深刻的是，书中提供了一些“陷阱”提示，比如如何判断模型是否满足线性回归的假设条件，如果出现多重共线性该怎么办。这些都是在其他很多基础教程里看不到的，但对于真正进行严谨统计分析的人来说至关重要。我跟着书中的案例，对几个变量进行了回归分析，并且成功地解释了影响因素，这让我非常有成就感。这本书让我从一个SPSS使用者，逐渐向一个能够独立进行数据分析的研究者迈进。

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为我而写~~但我真的看不懂。

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作为伴随我毕业论文的副本，还是要纪念一下，感谢林老师借给我的书，内容全而精炼，推荐！

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作为伴随我毕业论文的副本，还是要纪念一下，感谢林老师借给我的书，内容全而精炼，推荐！

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毕设就指着它了

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手把手地教学设计。入门用。