具体描述
数据分析、数据挖掘的本质是探寻数据背后的逻辑，挖掘人们的欲望、需求、态度等。《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》不仅仅教会读者如何掌握数据挖掘相关技能，更教会读者如何从数据挖掘结果中分析出更深层次的逻辑。
《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》主要介绍使用R语言进行数据挖掘的过程。具体内容包括R软件的安装及R语言基础知识、数据探索、数据可视化、回归预测分析、时间序列分析、算法选择流程及十大算法介绍、数据抓取、社交网络关系分析、情感分析、话题模型、推荐系统，以及数据挖掘在生物信息学中的应用。另外，《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》还介绍了R脚本优化相关内容，使读者的数据挖掘技能更上一层楼。
《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》适合从事数据挖掘、数据分析、市场研究的工作者及学生群体，以及对数据挖掘和数据分析感兴趣的初级读者
作者简介
宋云生，中山大学生命科学学院硕士毕业，混迹于医药商业、汽车制造等多个行业，先后从事市场研究、BI（商业智能）、质量控制等多个领域的数据研究和落地应用，现主攻自然语言理解领域的实际应用。
张坚洪，华南农业大学数学与应用数学本科毕业，先后从事汽车、金融等行业，主要工作方向为数据仓库、数据挖掘在互联网金融领域的应用。
黎新年，中山大学生命科学学院博士毕业，主要研究方向为基因组的进化、群体演化和系统发育。
目录信息
1.1 工欲善其事，必先利其器：安装 1
1.1.1 安装R和RStudio 1
1.1.2 安装数据包 3
1.1.3 数据包加载、卸载、升级，查看帮助文档 5
1.1.4 什么样的R包值得相信 7
1.2 了解R的对象 8
1.2.1 如何进行常见的算术运算 8
1.2.2 R语言的三大数据类型 10
1.2.3 向量及其运算 12
1.2.4 因子变量鲜有人知的秘密 15
1.2.5 矩阵相关运算及神奇的特征值 17
1.2.6 数据框及其筛选、替换、添加、排序、去重 18
1.2.7 与数组（array）相比，表单（list）的用处更加广泛 22
1.2.8 如何进行数据结构之间的转化 23
1.3 R语言的重器：函数 26
1.3.1 自编函数 26
1.3.2 有用的R字符串函数 29
1.4 控制流在R语言里只是一种辅助工具 31
1.4.1 判断 32
1.4.2 循环 33
1.5 数据的读入与输出 35
1.5.1 常见数据格式的输入／输出（CSV、TXT、RDATA、XLSX） 35
1.5.2 数据库连接：Oracle、MySQL及Hive 37
1.5.3 乱码就像马赛克一样让人讨厌 39
第2章 数据探索，招招都是利器 41
2.1 不要在工作后才认识“脏数据” 41
2.1.1 以老板信服的方式处理缺失数据 42
2.1.2 异常值预警 48
2.1.3 字符处理正则表达式不再是天书 49
2.2 数据透视、数据整形、关联融合与批量处理 50
2.2.1 还忘不掉Excel的数据透视表吗 50
2.2.2 你能给数据做整形手术吗：long型和wide型 52
2.2.3 关联合并表 54
2.2.4 数据批处理：R语言里最重要的一个函数家族：*pply 55
2.3 一招完成数据探索报告 58
2.4 拯救你的很多时候是基础理论 61
2.4.1 参数检验及非参检验 62
2.4.2 学了很多算法却忘了方差分析 68
2.4.3 多因素方差分析及协方差作用 70
2.4.4 很多熟悉的数据处理方法已经成笑话，工具箱该换了 73
第3章 从商务气质的数据可视化说起 84
3.1 说说数据可视化的专业素养 84
3.1.1 数据可视化历史上有多少背影等你仰望 84
3.1.2 商务图表应该具有哪些素质 87
3.1.3 那些你不知道的图表误导性伎俩 94
3.1.4 如何快速解构著名杂志的图表 98
3.2 ggplot2包：一个价值8万美元的态度 103
3.2.1 一张图学会ggplot2包的绘图原理 105
3.2.2 基础绘图科学：ggplot2包的主题函数继承关系图（关系网络图） 127
3.2.3 基础图表一网打尽 132
3.2.4 古老的地图焕发新颜 151
3.3 将静态图转为D3交互图表：plotly 156
3.4 从基础到进阶的变形图表 157
3.4.1 马赛克图（分类变量描述性分析） 157
3.4.2 Sankey图和chordDiagram图 158
第4章 分位数回归模拟股票指数风险通道 163
4.1 用线性回归预测医院的药品销售额 163
4.2 多项式回归及常见回归方程的书写 168
4.3 Lasso回归和回归评价的常见指标 170
4.4 分位数回归拟合上证指数风险通道 175
第5章 时间序列分析 181
5.1 时间序列分析：分析带有时间属性的数列 181
5.2 不是所有序列都叫时间序列 181
5.3 时间序列三件宝：趋势、周期、随机波动 183
5.3.1 趋势 183
5.3.2 周期 184
5.3.3 随机波动 186
5.4 预测分析 186
5.4.1 指数平滑法 186
5.4.2 ARIMA模型预测 188
第6章 选择什么算法也有一套流程 192
6.1 重新审视一下这几个模型 192
6.1.1 Logistic回归 192
6.1.2 我要的不是一棵树，而是整座森林：随机森林 195
6.1.3 神奇的神经网络 196
6.2 银行信用卡评估模型之变量筛选 197
6.2.1 变量构建 197
6.2.2 Logistic回归变量筛选 198
6.2.3 随机森林变量筛选 203
6.2.4 人工神经网络建模 204
6.3 必须面对的模型评估 204
第7章 深入浅出十大算法 208
7.1 C5.0算法 208
7.1.1 一个重要的概念：信息熵 208
7.1.2 非列变量选择的实例 209
7.1.3 C5.0算法的R实现 210
7.2 K-means算法 212
7.2.1 K-means算法的R实现 212
7.2.2 怎么确定聚类数 213
7.3 支持向量机（SVM）算法 213
7.3.1 通俗理解SVM 214
7.3.2 SVM的R实现 216
7.4 Apriori算法 216
7.4.1 举例说明Apriori 217
7.4.2 Apriori算法的R实现 219
7.5 EM算法 220
7.5.1 举例说明EM算法 221
7.5.2 EM算法的R实现 222
7.6 PageRank算法 223
7.7 AdaBoost算法 224
7.8 KNN算法与K-means算法有什么不同 226
7.9 Naive Bayes（朴素贝叶斯）算法 227
7.10 CART算法 228
第8章 数据抓取 231
8.1 数据挖掘工程师不可抱怨“巧妇难为无米之炊” 231
8.2 抓取股市龙虎榜数据，碰碰运气 232
8.2.1 了解XML和Html树状结构，才能庖丁解牛 233
8.2.2 了解RCurl包和网页解析函数 234
8.2.3 抓取股票龙虎榜 235
8.2.4 资金流入分析 237
8.3 抓取某家医药信息网站全站药品销售数据 240
8.3.1 所有医药公司名称一网打尽 240
8.3.2 为什么抓取数据时可以使用For循环 242
8.3.3 不要把代码写复杂 244
8.3.4 用Sankey数据流描绘医药市场份额流动 248
第9章 不可不说的社交网络关系 254
9.1 社交网络图 254
9.1.1 社交网络图告诉你和谁交朋友 254
9.1.2 这几个基本概念你需要抓牢 256
9.1.3 还有比本章任务更有趣的数据挖掘吗 259
9.2 你还要装备几个评价指标 260
9.2.1 社交网络大小 260
9.2.2 社交网络关系的完备性 261
9.2.3 节点实力评价 262
9.3 全球某货物贸易中的亲密关系 263
9.3.1 全球某货物贸易数据整合清洗 263
9.3.2 分组和社交网络中心 267
9.3.3 全球某货物交易圈：寻找各自的小伙伴 270
9.4 中国电影演艺圈到底有没有“圈” 276
9.4.1 数据清洗与整形 276
9.4.2 看看演艺圈长什么样 279
9.4.3 谁才是演艺圈的“关系户” 281
9.4.4 用Apriori算法查查演艺圈合作的“朋友”关系 283
9.4.5 给范冰冰推荐合作伙伴 284
第10章 情感分析：一种准确率高达90%的新方法？ 287
10.1 情感分析及其应用：这是老生常谈 287
10.1.1 情感分析的用途 287
10.1.2 情感分析的方法论 288
10.1.3 有关情感分析的一些知识和方向 289
10.2 文本分析的基本武器：R 290
10.2.1 RJava包配置 290
10.2.2 Rwordseg包安装 291
10.2.3 jieba分词包安装 291
10.3 基于词典的情感分析的效果好过瞎猜吗 292
10.3.1 数据整理及词典构建 292
10.3.2 分词整理 297
10.3.3 情感指数计算 299
10.3.4 方法评价：优、缺点分析 300
10.4 监督式情感分析：挑选训练数据集是所有人心中的痛 301
10.4.1 TFIDF指标 301
10.4.2 构建语料库 302
10.4.3 随机森林模型 304
10.4.4 算法评估：随机森林应该建多少棵树 308
10.5 一种准确率高达90%的新方法 316
10.5.1 拿来主义的启示 316
10.5.2 情感词典和规则构建 317
10.5.3 朴素贝叶斯情感分析器 329
10.5.4 支持向量机（SVM）、决策树等情感分析器 330
10.5.5 如何选择支持SVM的核函数 339
10.5.6 情感分类器方法评价 343
10.6 谈谈情感分析的下一步思考 344
第11章 话题模型：很多牛人过不去的坎儿 346
11.1 话题模型与文案文本集 346
11.1.1 任务仍然是以处理dirty data 开始 347
11.1.2 数据清洗 348
11.2 话题模型中几个重要的数据处理步骤 350
11.2.1 中文分词 350
11.2.2 数据整型 352
11.2.3 怎样设定“阈值” 353
11.3 上帝有多少个色子：话题数量估计 356
11.3.1 通俗地说一遍话题模型 356
11.3.2 主题数估计与交叉检验 357
11.3.3 如何使用复杂度、对数似然值确定主题数 362
11.4 LDA话题模型竟然能输出这么多关系 368
11.4.1 输出主题——词汇及其概率矩阵 368
11.4.2 输出主题——文档归属及其概率矩阵 369
11.5 话题之间也有社交（衍生）关系吗 370
11.6 话题模型的几个强大衍生品 372
11.6.1 话题模型提取特征词 372
11.6.2 三种方法确定聚类的类数和文本层次聚类 373
11.6.3 漂亮的文本聚类树和批量绘制大类词云图 375
第12章 排名就是简单的推荐系统吗？ 378
12.1 全球宜居城市综合实力排行 378
12.1.1 综合实力排行：专家法VS数据驱动法 379
12.1.2 怎么比较两个排名结果 382
12.2 协同过滤推荐系统 383
12.2.1 基于商品的协同过滤系统（ItemCF） 386
12.2.2 基于用户的系统过滤系统（UserCF） 388
12.2.3 推荐系统效果评比 390
第13章 生物信息学中的数据挖掘案例 392
13.1 生物信息学与R语言 392
13.2 生物信息学中常用的软件包 392
13.2.1 软件包简介 392
13.2.2 数据表示方式——对象类（class） 393
13.2.3 生物信息学R包简介：Bioconductor和CRAN 393
13.2.4 ape包 394
13.2.5 读懂你的对象 404
13.2.6 修改工具包中的函数以适应新情况 407
第14章 产品化：关于内存、速度和自动化 411
14.1 不同终端调用、自动化执行R脚本及参数传递 411
14.2 与速度、内存、并行相关的程序优化 414
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
作为一名对数据分析充满热情，却又常常感到力不从心的普通读者，这本书的名字《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》无疑是一束光。我曾经在网上零散地学习过一些关于数据挖掘的知识，也尝试过用Python等语言进行简单的实践，但总感觉碎片化，不成体系。每次遇到新的问题，都需要花费大量时间去查找资料，摸索解决方案，效率低下不说，还容易陷入牛角尖。我一直渴望能有一本权威的书籍，能够系统地梳理数据挖掘的脉络，并且能够以一种易于理解的方式，将复杂的概念和技术讲解清楚。这本书的标题恰好满足了我的这一需求。“探寻”二字，让我看到了探索未知的乐趣；“逻辑”二字，让我看到了严谨和深入；“R语言”指明了工具；而“数据挖掘之道”，则暗示着它不仅仅是一本工具书，更是一本能够传授方法论的书籍。我非常期待这本书能够帮助我建立起一个完整的数据挖掘知识体系，从数据的预处理、特征工程，到模型的选择、训练、评估，再到结果的解释和应用，能够提供一条清晰的学习路径。我希望它能让我明白，在面对海量数据时，我们应该如何着手，如何一步步地去发现那些隐藏在表象之下的规律，如何让数据为我们的决策提供更有力的支持。我更期待它能让我学会如何用R语言这把强大的工具，去实现我的想法，去解决我遇到的实际问题。
评分这本书的名字本身就给我一种强烈的吸引力。“探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道”，光是听着就觉得它蕴含着一种深度和智慧。我一直对数据有着浓厚的兴趣，总觉得海量的数据中隐藏着无数的规律和故事，等待着我们去发掘。然而，如何才能有效地从这些纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，这对我来说一直是一个挑战。我尝试过一些基础的统计方法，也接触过一些可视化工具，但总感觉缺乏一个系统性的框架，让我能够更深入地理解数据背后的运行机制。这本书的标题，特别是“逻辑”和“之道”，让我看到了希望。它暗示了这本书不仅仅是讲解某一个具体的算法或者工具的使用，更是一种思维方式的传授，一种从宏观到微观，层层剥离，直达本质的学习路径。我非常期待它能够帮助我建立起一套完整的数据分析和挖掘的思维体系，让我能够更自信地面对各种复杂的数据问题，并找到那些隐藏在数字洪流中的关键洞察。我希望这本书能够解答我心中关于数据挖掘的诸多疑问，例如，如何才能准确地识别出哪些特征对预测结果至关重要？在面对不同类型的数据时，我们应该优先考虑哪些挖掘方法？又如何才能避免在数据挖掘过程中陷入常见的误区？这些问题一直困扰着我，而“之道”这个词，让我相信这本书能够提供一条清晰而有效的解决路径。
评分我一直对“大数据”这个概念既着迷又感到一丝神秘。《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》这个书名，一下子就抓住了我的眼球。它似乎在承诺，不仅仅是教你如何使用R语言，更是要带你领略数据挖掘的精髓，理解那些隐藏在数字深处的力量。我曾经尝试阅读一些关于数据挖掘的书籍，但很多都过于理论化，读起来枯燥乏味，难以理解；有些又过于侧重技术实现，忽略了背后的逻辑和思想。这本《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》则通过“逻辑”二字，给了我一种耳目一新的感觉，它似乎在强调理解的重要性，而不是简单的堆砌代码。我非常希望能在这本书中找到关于如何构建数据挖掘模型的清晰思路，如何选择合适的算法来解决不同的问题。例如，当我们需要进行客户细分时，应该如何应用聚类算法？当我们需要预测某个事件的发生概率时，又该如何运用分类或回归模型？我希望这本书能教会我如何理解这些算法的内在逻辑，以及如何根据实际业务需求来调整和优化它们。同时，我也期待它能分享一些在数据挖掘过程中常见的“坑”，比如过拟合、欠拟合等，并提供相应的解决方案。毕竟，数据挖掘并非一蹴而就，它需要不断的尝试、验证和优化。这本书的标题也暗示了其将以R语言为载体，这对我而言是一大福音，我一直想深入学习R语言，并将其应用于实际的数据分析工作中，这本书无疑为我提供了一个绝佳的学习机会。
评分作为一名渴望在数据领域有所建树的初学者，《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》这个书名，无疑极具吸引力。它不仅仅提供了一个明确的学习方向——“R语言数据挖掘”，更重要的是，它强调了“逻辑”这一核心要素，以及“之道”所蕴含的系统性和方法论。我一直认为，学习任何一门技术，如果仅仅停留在知其然，而不知其所以然的层面，那么其应用范围终将受限。我希望这本书能够深入浅出地讲解数据挖掘的各种核心算法，例如分类、聚类、回归、降维等，并不仅仅提供代码实现，更重要的是，能够解释这些算法的原理，它们是如何工作的，以及在什么场景下最适用。我期待它能帮助我建立起一套完整的数据分析流程，从数据获取、清洗、探索性数据分析（EDA），到特征选择、模型构建、评估与调优，再到最终的结果解释和可视化报告的输出。同时，我也希望这本书能够分享一些在实际数据挖掘项目中可能遇到的陷阱和挑战，例如数据偏差、过拟合、欠拟合等，并提供有效的规避方法和解决方案。R语言强大的生态系统和丰富的包，为数据挖掘提供了便利的工具，我希望通过这本书的学习，能够熟练掌握R语言在数据挖掘方面的应用，并能够独立地完成一些有意义的数据分析项目。这本书的出现，对我而言，无疑是打开了通往数据洞察之门的一把钥匙。
评分当我拿到这本《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》时，首先映入眼帘的是它朴实而又不失专业的设计。封面上“R语言”的字样告诉我，它将是一本实操性很强的技术书籍，而“数据挖掘”更是直接点明了主题，这正是我当前急需学习和精进的领域。我一直认为，数据不仅仅是冰冷的数字，它们是现实世界的缩影，蕴含着人类的行为模式、社会发展的趋势，甚至是未来的预测。然而，将这些潜藏的信息挖掘出来，并非易事。这需要扎实的理论基础，更需要强大的工具支持。R语言以其强大的数据处理能力和丰富的统计分析库，在数据科学领域占据着举足轻重的地位，学会它，也就意味着掌握了一把打开数据宝藏的金钥匙。这本书的出现，恰好填补了我在这方面的空白。我期待它能够带领我一步步走进R语言的世界，从基础语法到高级的应用，掌握各种数据挖掘的经典算法，例如分类、聚类、回归、关联规则等等。更重要的是，我希望它能教会我如何根据不同的业务场景和数据特性，选择最合适的算法，并能够有效地评估算法的效果，从而为决策提供科学的依据。我曾经在尝试一些数据分析项目时，因为对算法的理解不够深入，导致分析结果偏差很大，甚至得出错误的结论。这本书的“逻辑”二字，让我看到了希望，它暗示了这本书会深入讲解算法背后的原理，而不是仅仅停留在代码的层面。
评分一直以来，我都对如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，以及如何用R语言来实现这一过程充满好奇。当我看到《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》这个书名时，我的第一反应就是，这正是我一直在寻找的宝藏。《探寻》二字，点燃了我探索的欲望；《逻辑》二字，暗示了这本书将不止于表面的操作，而是会深入探究数据挖掘的内在原理；而《R语言数据挖掘之道》，则明确了这是一本实操性强，且能传授方法论的书籍。我尤其期待这本书能够帮助我理解数据挖掘的“道”——那种贯穿始终的思维方式和方法论。在实际工作中，我常常会遇到各种各样的数据问题，但因为缺乏系统性的知识和训练，总是感觉力不从心，不知道如何下手。我希望这本书能够填补我在这方面的知识空白，让我能够从头开始，逐步掌握数据挖掘的核心概念和技术。我希望它能够详细讲解如何进行数据的预处理、特征工程、模型选择、训练和评估，并提供丰富的R语言代码示例，让我能够快速上手，并将所学知识应用到实际项目中。更重要的是，我期待这本书能够教会我如何从数据的视角去思考问题，如何利用数据来发现潜在的规律，解决实际的业务挑战。这本书给我最强烈的吸引力在于，它承诺将带我领略数据挖掘的精髓，让我真正理解“数据背后的逻辑”，并找到属于自己的“数据挖掘之道”。
评分市面上关于数据挖掘的书籍琳琅满目，但真正能够触及“逻辑”二字，并以“之道”相称的，却并不多见。《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》这个名字，就像一股清流，吸引了我。我一直觉得，数据本身是冰冷的，但隐藏在数据背后的规律和洞察，却是充满智慧和温度的。而数据挖掘，正是连接这两者的桥梁。我希望这本书能够帮助我理解，为什么在进行数据挖掘时，我们会选择某个特定的算法，而不是另一个；它希望我能明白，每一个模型参数的调整，背后所代表的意义是什么。我期待这本书能够带领我深入R语言的强大功能，掌握其在数据处理、统计分析以及机器学习方面的各种高级技巧。更重要的是，我希望它能教会我如何将这些技术融会贯通，构建出能够解决实际问题的完整数据挖掘流程。比如，在面对一个全新的业务问题时，我应该如何定义问题，如何收集和准备数据，如何选择合适的模型，如何验证模型的有效性，以及如何将分析结果清晰地呈现给非技术背景的决策者。这本书的“之道”二字，让我相信它能够提供一套系统性的方法论，让我在数据挖掘的道路上，走得更稳、更远。我渴望能够从这本书中汲取力量，将复杂的数据转化为有价值的决策支持，用数据说话，用逻辑驱动。
评分我一直对那些能够拨开迷雾，揭示事物本质的书籍情有独钟。《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》这个书名，就带着这样一种探索未知、追寻真理的意味。我深知，在数据爆炸的时代，掌握数据挖掘的能力，就如同掌握了一把开启未来之门的钥匙。然而，如何才能真正理解数据背后的逻辑，如何才能高效地运用R语言进行数据挖掘，一直是我心中的一个目标。这本书的标题，特别是“逻辑”和“之道”，让我看到了希望。它暗示着这本书不仅仅是教你如何敲代码，更重要的是教你如何思考，如何构建解决问题的思维框架。我非常期待这本书能够引领我进入一个全新的数据世界，从数据的清洗和预处理开始，到特征工程、模型选择、训练、评估，再到结果的解读和可视化，能够提供一条清晰的学习路径。我希望它能够深入浅出地讲解各种经典的数据挖掘算法，比如分类、聚类、回归、关联规则等等，并阐述它们背后的数学原理和应用场景。同时，我也期待这本书能够分享一些在实际数据挖掘项目中遇到的挑战和解决方案，让我能够更好地应对真实世界中的复杂问题。我希望通过这本书的学习，我能够真正掌握数据挖掘的核心技能，并能够将R语言这门强大的工具运用得炉火纯青，从而在我的学习和工作中取得更大的突破。
评分“数据驱动决策”这个词汇在当今的商业世界中被频繁提及，而实现这一目标的关键，无疑是高效的数据挖掘。我一直对如何从海量的数据中提炼出有价值的洞察深感好奇，也曾尝试过通过阅读一些零散的资料来学习数据挖掘的技术。《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》这个书名，恰恰点燃了我内心的求知欲。它不仅仅承诺了“R语言”这一强大的工具，更重要的是，它强调了“逻辑”和“之道”。这让我相信，这本书不仅仅是枯燥的代码堆砌，而是会深入讲解数据挖掘背后的思维方式和方法论。我期待这本书能够带领我系统地学习数据挖掘的完整流程，从数据的收集、清洗、预处理，到特征工程、模型选择、训练、评估，再到最终的解读和应用。我希望它能教会我如何理解不同算法的原理，比如决策树如何进行分裂，支持向量机如何寻找最优超平面，或者神经网络是如何进行学习的。更重要的是，我希望它能教会我如何根据不同的业务场景和数据特性，灵活地运用这些算法，并能够有效地解释模型的输出结果，从而为企业的决策提供科学的依据。我曾经在实际工作中遇到过一些数据分析的问题，但因为缺乏系统性的知识和方法，导致分析结果不够深入，无法有效指导业务。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会，让我能够系统地提升自己的数据挖掘能力。
评分当我看到《探寻数据背后的逻辑：R语言数据挖掘之道》这个书名时，脑海中立刻浮现出无数个关于数据背后隐藏着怎样的秘密的疑问。我一直坚信，每一组数据都讲述着一个故事，而数据挖掘，就是解读这些故事的能力。我曾经尝试过用Excel进行一些简单的数据分析，也接触过一些基础的统计学知识，但面对庞大的数据集，常常感到力不从心，不知道从何下手。这本书的标题，尤其是“探寻”和“逻辑”这两个词，让我感觉它不是一本简单的工具手册，而更像是一次深入探索的过程，一次对数据世界内在运行规律的追寻。我特别期待这本书能够教会我如何系统地构建一个数据挖掘的流程。例如，在拿到一个全新的数据集时，我应该先做什么？如何进行数据的清洗和预处理，才能保证后续分析的准确性？如何从海量的数据中提取出有用的特征，并进行有效的特征工程？我希望这本书能够提供详细的指导，让我能够少走弯路。另外，我非常关心如何在R语言环境下实现这些步骤。R语言强大的数据处理和可视化能力，一直是我非常向往的。我希望这本书能够用清晰易懂的方式，讲解如何在R语言中实现各种数据挖掘技术，并提供丰富的代码示例，让我能够快速上手，并将所学知识应用到实际的项目中。这本书给我最大的吸引力在于，它似乎承诺能够帮助我建立起一种“思考”数据的能力，一种能够从数据中发现价值、解决问题的能力。
评分翻过部分章节，不是很适合初学
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