具体描述
数据科学是将数据转化为行动的艺术，是综合了统计学、计算机科学和领域知识的新兴学科。数据科学与很多传统学科的最大区别在于其为应用而生，因此本书一切从实际应用出发，以R语言为核心工具，介绍了各类分析方法的实现及其在各领域的应用情况。
如果是初学者，可以从“编程篇”开始阅读，了解R语言的基本特点。如果是程序员，在迅速掌握语法后，可以深入研究“模型篇”，学习如何用统计学和其他流行的分析方法来描绘复杂的数据世界。如果关心数据价值的落地，“应用篇”必不负你所望，金融、制药、文本挖掘、社交网络、地理信息、高性能计算、可重复研究，这些最热门的行业和应用领域的案例将会为你带来数据应用的最真实的体验。
本书适用于所有对数据应用感兴趣的读者，也适合作为统计和数据分析的实务操作型课程的教材。
作者简介
李舰，从2003年起，一直专注于数据科学在行业里的应用。擅长R语言的工程开发与分析建模，是 Rweibo、Rwordseg、tmcn等 R 包的作者。现任堡力山（PMI）集团副总，曾任 Mango Solutions 中国区数据总监。
肖凯，一个喜欢折腾数据的人，资深R语言用 户，参加过多次中国R语言社区大会的演讲。“数据科学中的R和Python”博客博主，目前供职于一号店商务智能部，任数据挖掘工程师。
目录信息
前言
第1章 引言：数据科学与R
1.1 数据科学简介
1.1.1 什么是数据科学？
1.1.2 如何成为数据科学家？
1.2 R 语言简介
1.2.1 什么是R ？
1.2.2 如何学习R 语言？
1.2.3 R 的安装和配置
1.2.4 R 的常用编辑器
1.2.5 R 的第一步
1.3 如何使用本书？
1.3.1 排版和代码环境
1.3.2 测试环境
1.3.3 本书相关资源
第一部分 编程篇
第2章 数据对象
2.1 基本对象
2.1.1 向量入门
2.1.2 向量的生成
2.1.3 向量的计算
2.2 复合对象
2.2.1 矩阵
2.2.2 数据框
2.2.3 列表
2.3 特殊对象
2.3.1 缺失值与空值
2.3.2 连接
2.3.3 公式
2.3.4 表达式
2.3.5 环境
2.3.6 函数
第3章 数据操作
3.1 向量化操作
3.2 数据转换整理
3.2.1 取子集和编码转换
3.2.2 长宽格式互转
3.2.3 数据的拆分和合并
3.3 输入与输出
3.3.1 控制台的输入和输出
3.3.2 文本文件
3.3.3 表格型文件
3.3.4 其他外部文件
3.4 时间相关数据的处理
3.4.1 时间类数据处理
3.4.2 时间序列类数据
3.4.3 时间数据处理实例
第4章 控制语句与函数
4.1 控制语句
4.1.1 条件判断
4.1.2 循环
4.2 函数
4.3 函数式编程
4.4 工程开发的相关函数
4.4.1 程序调试
4.4.2 异常处理
第5章 面向对象
5.1 对象导论
5.1.1 面向对象的思想
5.1.2 面向对象编程的特性
5.1.3 R 的内置对象
5.2 S3
5.2.1 初识S3
5.2.2 面向对象的实现
5.3 S4
5.3.1 类的定义
5.3.2 对象的实例化
5.3.3 泛型函数和多态
5.4 引用对象
第二部分 模型篇
第6章 统计模型与回归分析
6.1 线性回归
6.1.1 回归模型和经典假设
6.1.2 参数估计
6.1.3 模型预测
6.1.4 离散自变量的情况
6.2 模型的诊断
6.2.1 非正态性
6.2.2 非线性
6.2.3 异方差
6.2.4 自相关
6.2.5 异常值
6.2.6 多重共线性
6.3 线性回归的扩展
6.3.1 非线性回归
6.3.2 非参数回归
6.3.3 Logistic 回归
第7章 其他统计分析方法
7.1 假设检验
7.2 多元分析
7.2.1 主成分分析
7.2.2 对应分析
7.2.3 多元分析的可视化
7.3 时间序列
7.4 随机模拟
7.4.1 随机变量与分布
7.4.2 蒙特卡洛方法
第8章 数据挖掘和机器学习
8.1 一般挖掘流程
8.2 聚类
8.2.1 层次聚类
8.2.2 K 均值聚类
8.2.3 基于密度的聚类
8.2.4 自组织映射
8.3 分类
8.3.1 决策树模型
8.3.2 贝叶斯分类
8.3.3 最近邻分类
8.3.4 神经网络分类
8.3.5 支持向量机分类
8.3.6 集成学习与随机森林
第9章 最优化方法
9.1 无约束非线性规划
9.2 线性规划
9.2.1 整数规划
9.2.2 Rglpk 简介
9.3 约束非线性规划
9.4 遗传算法
第10章 数据可视化
10.1 R 语言可视化简介
10.1.1 什么是数据可视化
10.1.2 R 语言的可视化环境
10.1.3 ggplot2 入门
10.2 分布的特征
10.3 比例的构成
10.4 时间的变化
10.5 R 与交互可视化
第三部分应用篇
第11章 R在热门行业中的应用
11.1 R 与金融分析
11.1.1 金融数据获取和操作
11.1.2 资产特征描述
11.1.3 最优资产组合
11.1.4 期权定价计算
11.2 R 与新药研发
11.2.1 新药研发简介
11.2.2 药动学和药效学
11.2.3 建模和模拟
第12章 R与互联网文本挖掘
12.1 网络数据获取
12.1.1 XML 与XPath
12.1.2 RCurl 抓取网页
12.1.3 Rweibo 与OAuth
12.2 中文文本处理
12.2.1 文本处理
12.2.2 正则表达式
12.2.3 中文分词
12.3 文本挖掘
12.3.1 文本对象
12.3.2 基本操作
12.3.3 分析方法
第13章 大数据时代下的R
13.1 地理信息数据
13.1.1 空间数据对象
13.1.2 R 与GIS 的结合
13.1.3 互联网地理信息
13.2 社交网络数据
13.2.1 R 与网络数据
13.2.2 R 与Gephi 的结合
13.3 图像数据
13.3.1 图像数据的处理
13.3.2 图像识别
第14章 可重复的数据分析
14.1 基于Sweave 的报告
14.1.1 LATEX 与Sweave
14.1.2 R 的Vignettes
14.2 基于knitr 的报告
14.2.1 Markdown 简介
14.2.2 knitr 和LATEX
14.2.3 报告中的图片
14.2.4 xtable 与表格生成
14.2.5 slidify 与幻灯片
14.3 基于Office 的报告
14.3.1 R2PPT
14.3.2 ReporteRs
第15章 R与其他系统的交互
15.1 R 与Excel
15.1.1 安装DCOM 环境
15.1.2 安装RExcel
15.1.3 RExcel 的使用
15.2 R 与数据库
15.2.1 DBI 和RSQLite
15.2.2 RODBC 简介
15.3 R 与JAVA
15.3.1 安装Java 环境
15.3.2 Java 调用R
15.3.3 R 调用Java
15.4 R 与Microsoft Visual Studio
15.4.1 R 与VB
15.4.2 R 与C#
第16章 R与高性能运算
16.1 性能的度量与函数编译
16.2 代数运算库的优化
16.2.1 不同优化版本的实现
16.2.2 性能对比
16.3 超出内存的限制
16.3.1 内存管理机制
16.3.2 内存性能的优化
16.3.3 内存外运算
16.4 并行计算
16.4.1 Rmpi 与显式并行
16.4.2 parallel 包的应用
16.4.3 RHadoop 简介
后记
编后记
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的整体语调给我一种非常**鼓励探索和实验**的感觉，而不是一味地灌输标准答案。在讲解回归模型拟合的时候，我期待它能深入探讨模型诊断的艺术——残差图的解读、异方差的检验，以及多重共线性的处理。真正的数据科学不是简单地跑一个`lm()`函数然后看R²值，而是要像侦探一样去审视模型的每一个假设是否被满足。我希望这本书能提供足够的篇幅去讨论模型的**可解释性**，尤其是在处理非线性模型时，如何用R语言的工具（比如SHAP值或者LIME的R接口）来向非技术人员解释模型的决策逻辑。这种对“讲故事”能力的强调，是区分普通分析师和优秀数据科学家的关键。另外，这本书的附录部分似乎也很有料，我看到有关于R语言性能优化的内存管理策略的简要介绍，这暗示着它试图覆盖从新手到中级用户的全光谱学习路径。如果这本书能有效地将复杂模型的理论基础与R语言的最新包结合起来，并且始终保持对“商业价值和实践落地”的关注，那么它无疑将成为我工具箱里最常用的一本书籍。
我之前用的很多R语言教程，要么就是老版本的语法，现在跑起来一堆Warning，看着心里发毛；要么就是代码示例过于简单，像是幼儿园的积木，搭建不出任何像样的结构。这本书在这方面似乎做得非常到位。从封面散发出的那种现代气息来看，我猜测它选用的R包和函数都是**当前生态中最主流、最稳定的版本**，这对于保持代码的生命力至关重要。我特意看了关于数据清洗的那几个章节，发现它并没有简单地用`subset()`或者`filter()`一笔带过，而是详细讲解了缺失值处理的多种策略——均值插补、多重插补，甚至提到了基于模型预测的填补方法，每种方法的优缺点和适用场景都分析得清清楚楚。这种层层递进的讲解方式，真正做到了“知其然，更知其所以然”。再说说性能优化，数据量一大起来，R语言的内存管理就成了瓶颈，我希望这本书能提供一些关于如何使用`data.table`包进行高效操作的技巧，或者关于如何利用并行计算来加速模型训练的实例。如果它能涵盖这些进阶的“性能优化”秘籍，那么它就不仅仅是一本入门书，而是一本可以伴随工作数年的“实战宝典”了。
这本书的厚度确实让人有点望而生畏，但翻开第一章后，那种疑虑立刻烟消云散了。它没有直接跳入复杂的函数语法，而是花了大篇幅来构建一个**宏大的数据科学思维框架**。作者似乎非常理解初学者在面对庞大知识体系时的无助感，所以他很耐心地铺陈了“提问——数据获取——探索性分析——建模——解释”这个完整的研究闭环。我特别欣赏它在数据伦理和隐私保护方面的讨论，这在很多技术导向的书籍中常常被忽略，但却是现代数据工作者必须具备的素养。它让我意识到，写代码不仅仅是技术活，更是一种带有社会责任感的工作。书中对R语言在特定领域的数据处理能力的介绍，比如在生物信息学或者金融计量方面的一些特有包和函数，也是相当详尽的，这表明作者并非泛泛而谈，而是下了真功夫去研究特定场景的需求。我注意到，它似乎在讲解数据可视化时，引入了批判性的视角，不仅仅教你如何画出漂亮的图表，更重要的是教你如何避免“误导性可视化”，这一点非常关键，体现了作者深厚的行业洞察力。这绝不是一本堆砌代码的参考手册，更像是一位经验丰富的导师在手把手的带着你完成一次完整的项目周期。
这本书的排版和印刷质量给我留下了极佳的第一印象。纸张的选取似乎是那种略带磨砂质感的，**有效减少了反光**，这对需要在屏幕和书本之间频繁切换进行对照学习的读者来说，简直是太友好了。在章节之间的过渡部分，设计了许多“专家提示”或者“陷阱警告”的小方框，这些设计细节体现了编者对学习者痛点的精准把握。例如，在一个关于时间序列分析的章节中，我隐约瞥见它提醒读者注意季节性分解时的平稳性假设检验，这绝对是一个资深分析师才会强调的细节。此外，这本书似乎非常注重**跨工具链的整合**。我猜测其中可能包含了如何将R的结果导出到报告生成工具（比如R Markdown或Quarto），甚至是与Python生态系统进行数据交互的章节。在如今数据分析需要高度协同的环境下，这种工具间的“桥梁”知识尤为宝贵。它似乎想打造一个全栈的数据科学家，而不仅仅是一个精通R脚本的码农。我非常期待看到它如何处理那些看似简单却暗藏玄机的I/O操作——比如读取大型的JSON文件或者连接到远程数据库，希望能看到那些教科书里不常出现的、真正能解决实际问题的“野路子”技巧。
这本书的封面设计得非常吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，立刻就给人一种专业且可靠的感觉。我拿到手的时候，沉甸甸的质感也让人觉得物有所值。我之前尝试过几本入门级的统计学书籍，但总觉得它们在深入讲解算法原理时总是浅尝辄止，让人总像是隔着一层纱看东西。这本书的目录结构设计得非常清晰，从最基础的R语言环境配置讲起，到后面的数据清洗、可视化、再到复杂的机器学习模型构建，每一步都安排得井井有条，让人可以按部就班地跟下来，心里踏实得很。尤其让我惊喜的是，它似乎并没有花费太多篇幅在那些过于理论化、晦涩难懂的数学推导上，而是更侧重于**实战应用**，这一点对于我们这些更看重“马上能用”的实践者来说，简直是福音。我期待着它能在具体操作层面给我提供更多细节，而不是停留在概念的罗列。我希望翻开内页后，能看到大量贴近真实世界案例的代码片段，并且这些代码能够高效地运行，而不是动辄需要我花费大量时间去调试环境依赖。这本书的排版看起来也比较舒服，行间距适中，注释似乎也做得比较到位，这对于长时间阅读来说，能有效减轻眼睛的疲劳。总体而言，仅凭初印象，它已经在我心中的专业工具书行列里占据了一个非常高的位置，仿佛它就是那个能把我从数据处理的泥潭中一把拽出来的“救生圈”。
有些部分比如向量化计算是不错啦, 但是时间序列那部份对我来讲有些浅了, 还有数值模拟没有
结束R，开始Python
数据科学是统计学、计算机科学、领域知识的综合，讲了各方面需要用到的技术，还涵盖了最优化方法（最近刚考完记忆犹新），R语言的用法介绍得也很全面
很完善，把R中常用的不常用的系统的整理了出来
结构设计很用心，编辑专业严谨， 内容涉猎前沿、涵盖很广，文采飞扬， 干货堆积，是目前中文R与数学科学书籍的典范。可以更加完美的地方有：在数据操作能加上tidyr+dplyr的组合， 插图彩图化， R的工程化产品应用的例子再多一点。
