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大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門(使用Python和R)/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門(使用Python和R)/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書

出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2020-07-01
開本： 16開 頁數(shù)： 231
中 圖 價(jià):¥44.0(6.3折) 定價(jià)  ¥69.8 登錄后可看到會員價(jià)
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大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門(使用Python和R)/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書 版權(quán)信息

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門(使用Python和R)/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書 本書特色

內(nèi)容組織 《數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門 使用Python 和R》一書基于數(shù)據(jù)科學(xué)方法論進(jìn)行內(nèi)容的組織。數(shù)據(jù)科學(xué)方法是一種在科學(xué)框架體系內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的階段性、自適應(yīng)和迭代式方法。 1. 問題理解階段。首先，需要清晰地闡明項(xiàng)目目標(biāo)；然后將這些目標(biāo)轉(zhuǎn)化為一種可以用數(shù)據(jù)科學(xué)解決的問題。 2. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段。數(shù)據(jù)清洗/準(zhǔn)備階段很可能是整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)處理過程中*費(fèi)力氣的階段。 ● 相關(guān)內(nèi)容參見第3 章：“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備”。 3. 探索性數(shù)據(jù)分析階段。在此階段通過圖形化探索方法獲得對數(shù)據(jù)的初步認(rèn)識。 ● 相關(guān)內(nèi)容參見第4 章：“探索性數(shù)據(jù)分析”。 4. 設(shè)置階段。建立數(shù)據(jù)模型的性能基準(zhǔn)，如果需要，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分割和平衡處理。 ● 相關(guān)內(nèi)容詳見第5 章：“為建模數(shù)據(jù)做準(zhǔn)備”。 5. 建模階段。建模階段是數(shù)據(jù)科學(xué)研究過程的核心，在此階段應(yīng)用各種先進(jìn)的算法來發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的一些確實(shí)具有價(jià)值的關(guān)系。 ● 相關(guān)內(nèi)容參見第6 章以及第8~14 章。 6. 評估階段。確定設(shè)計(jì)的模型是否有價(jià)值，在此階段需要從一系列可選的模型中選擇性能更佳的模型。 ● 相關(guān)內(nèi)容參見第7 章：“模型評估”。 7. 部署應(yīng)用階段。在此階段需要與管理層協(xié)作來調(diào)整模型以適應(yīng)實(shí)際部署。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門(使用Python和R)/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書 內(nèi)容簡介

《數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門  使用Python和R》一書將使你深入了解數(shù)據(jù)科學(xué)很流行的兩大開源平臺：Python和R。     當(dāng)前數(shù)據(jù)科學(xué)很好熱門。Python和R是世界更流行的兩個(gè)開源數(shù)據(jù)科學(xué)工具。在本書中，你將逐步學(xué)習(xí)如何使用更優(yōu)選的技術(shù)，針對現(xiàn)實(shí)世界的業(yè)務(wù)問題提供切實(shí)可行的解決方案。     本書為沒有數(shù)據(jù)分析和編程經(jīng)驗(yàn)的讀者編寫。章專門為初學(xué)者講解Pyhton和R的基礎(chǔ)知識。此后的每一章都提供了使用Python和R解決數(shù)據(jù)科學(xué)問題的分步說明和實(shí)踐演練。     對于那些有數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)的讀者而言，他們將一站式學(xué)習(xí)如何使用Python和R進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐。本書的主題涵蓋數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、探索性數(shù)據(jù)分析、準(zhǔn)備建模數(shù)據(jù)、決策樹、模型評估、錯(cuò)誤分類代價(jià)、樸素貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、聚類、回歸建模、降維和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。此外，本書還包含一些令人興奮的新主題，如隨機(jī)森林和廣義線性模型。     本書在每章的結(jié)尾提供了大量的練習(xí)，共有500多道習(xí)題。通過實(shí)踐性的分析習(xí)題，讀者將能輕松應(yīng)對使用真實(shí)數(shù)據(jù)集解決有趣業(yè)務(wù)問題的挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門(使用Python和R)/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書 目錄

第1章 數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)引 1

1.1 為何學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 1

1.2 何為數(shù)據(jù)科學(xué) 1

1.3 數(shù)據(jù)科學(xué)方法論 2

1.4 數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù) 5

1.4.1 描述 5

1.4.2 估計(jì) 6

1.4.3 分類 6

1.4.4 聚類 6

1.4.5 預(yù)測 6

1.4.6 關(guān)聯(lián) 7

1.5 習(xí)題 7

第2章 Python和R語言基礎(chǔ) 9

2.1 下載Python 9

2.2 Python編程基礎(chǔ) 10

2.2.1 在Python中使用注釋 10

2.2.2 在Python中執(zhí)行命令 11

2.2.3 在Python中導(dǎo)入軟件包 11

2.2.4 將數(shù)據(jù)引入Python 12

2.2.5 在Python中保存輸出 13

2.2.6 訪問Python中的記錄和變量 14

2.2.7 在Python中設(shè)置圖形 16

2.3 下載R和RStudio 18

2.4 R語言編程基礎(chǔ) 19

2.4.1 在R中使用注釋 20

2.4.2 在R中執(zhí)行命令 20

2.4.3 在R中導(dǎo)入軟件包 20

2.4.4 將數(shù)據(jù)導(dǎo)入R 21

2.4.5 在R中保存輸出 23

2.4.6 在R中訪問記錄和變量 24

2.5 習(xí)題 26

第3章 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 29

3.1 銀行營銷數(shù)據(jù)集 29

3.2 問題理解階段 29

3.2.1 明確闡明項(xiàng)目目標(biāo) 29

3.2.2 將這些目標(biāo)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)科學(xué)問題 30

3.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段 30

3.4 添加索引字段 31

3.4.1 如何使用Python添加索引字段 31

3.4.2 如何使用R添加索引字段 32

3.5 更改誤導(dǎo)性字段值 33

3.5.1 如何使用Python更改誤導(dǎo)性字段值 33

3.5.2 如何使用R更改誤導(dǎo)性字段值 35

3.6 將分類數(shù)據(jù)重新表示為數(shù)字 36

3.6.1 如何使用Python重新表達(dá)分類字段值 37

3.6.2 如何使用R重新表達(dá)分類字段值 38

3.7 標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字字段 39

3.7.1 如何使用Python標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字字段 40

3.7.2 如何使用R標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)字字段 40

3.8 識別異常值 40

3.8.1 如何使用Python識別異常值 41

3.8.2 如何使用R識別異常值 42

3.9 習(xí)題 43

第4章 探索性數(shù)據(jù)分析 47

4.1 EDA對比HT 47

4.2 疊加了response的條形圖 47

4.2.1 如何使用Python構(gòu)建疊加的條形圖 49

4.2.2 如何使用R構(gòu)建疊加的條形圖 50

4.3 列聯(lián)表 51

4.3.1 如何使用Python構(gòu)建列聯(lián)表 52

4.3.2 如何使用R構(gòu)建列聯(lián)表 53

4.4 疊加有響應(yīng)的柱狀圖 54

4.4.1 如何使用Python構(gòu)建疊加柱狀圖 55

4.4.2 如何使用R構(gòu)建疊加柱狀圖 58

4.5 基于預(yù)測值的分箱 59

4.5.1 如何使用Python基于預(yù)測值執(zhí)行分箱 61

4.5.2 如何使用R基于預(yù)測值執(zhí)行分箱 63

4.6 習(xí)題 64

第5章 為建模數(shù)據(jù)做準(zhǔn)備 69

5.1 迄今完成的任務(wù) 69

5.2 數(shù)據(jù)分區(qū) 69

5.2.1 如何使用Python對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū) 70

5.2.2 如何使用R對數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū) 71

5.3 驗(yàn)證數(shù)據(jù)分區(qū) 72

5.4 平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 73

5.4.1 如何使用Python平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 73

5.4.2 如何使用R平衡訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 75

5.5 建立模型性能基準(zhǔn) 76

5.6 習(xí)題 78

第6章 決策樹 81

6.1 決策樹簡介 81

6.2 分類與回歸樹 83

6.2.1 如何使用Python構(gòu)建CART決策樹 83

6.2.2 如何使用R構(gòu)建CART決策樹 86

6.3 用于構(gòu)建決策樹的C5.0算法 88

6.3.1 如何使用Python構(gòu)建C5.0決策樹 89

6.3.2 如何使用R構(gòu)建C5.0決策樹 90

6.4 隨機(jī)森林 91

6.4.1 如何使用Python構(gòu)建隨機(jī)森林 92

6.4.2 如何使用R構(gòu)建隨機(jī)森林 92

6.5 習(xí)題 93

第7章 模型評估 97

7.1 模型評估簡介 97

7.2 分類評價(jià)措施 97

7.3 靈敏度和特異度 99

7.4 精確度、召回率和Fβ分?jǐn)?shù) 99

7.5 模型評估方法 100

7.6 模型評估的應(yīng)用示例 100

7.7 說明不對稱的錯(cuò)誤成本 104

7.8 比較考慮和不考慮不相等錯(cuò)誤成本的模型 106

7.9 數(shù)據(jù)驅(qū)動的錯(cuò)誤成本 107

7.10 習(xí)題 110

第8章 樸素貝葉斯分類 113

8.1 樸素貝葉斯簡介 113

8.2 貝葉斯定理 113

8.3 *大化后驗(yàn)假設(shè) 114

8.4 分類條件獨(dú)立性 114

8.5 樸素貝葉斯分類的應(yīng)用 115

8.5.1 Python中的樸素貝葉斯 120

8.5.2 R中的樸素貝葉斯 123

8.6 習(xí)題 126

第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 129

9.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介 129

9.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 129

9.3 連接權(quán)重和組合函數(shù) 131

9.4 sigmoid激活函數(shù) 133

9.5 反向傳播 133

9.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用 134

9.7 解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的權(quán)重 136

9.8 如何在R中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 137

9.9 習(xí)題 138

第10章 聚類 141

10.1 聚類的定義 141

10.2 k均值聚類算法簡介 142

10.3 k均值聚類的應(yīng)用 143

10.4 簇驗(yàn)證 144

10.5 如何使用Python執(zhí)行k均值聚類 145

10.6 如何使用R執(zhí)行k均值聚類 147

10.7 習(xí)題 149

第11章 回歸建模 151

11.1 估計(jì)任務(wù) 151

11.2 回歸建模描述 151

11.3 多元回歸建模的應(yīng)用 152

11.4 如何使用Python執(zhí)行多重回歸建模 154

11.5 如何使用R執(zhí)行多重回歸建模 156

11.6 用于估計(jì)的模型評估 158

11.6.1 如何使用Python進(jìn)行估計(jì)模型評估 159

11.6.2 如何使用R進(jìn)行估計(jì)模型評估 161

11.7 逐步回歸 162

11.8 回歸的基準(zhǔn)模型 163

11.9 習(xí)題 164

第12章 降維 169

12.1 降維的必要性 169

12.2 多重共線性 170

12.3 使用方差膨脹因子識別多重共線性 173

12.3.1 如何使用Python識別多重共線性 174

12.3.2 如何使用R識別多重共線性 175

12.4 主成分分析 177

12.5 主成分分析的應(yīng)用 178

12.6 我們應(yīng)該提取多少分量 179

12.6.1 特征值準(zhǔn)則 179

12.6.2 方差解釋比例的準(zhǔn)則 180

12.7 執(zhí)行k = 4的PCA 180

12.8 主成分分析的驗(yàn)證 181

12.9 如何使用Python進(jìn)行主成分分析 182

12.10 如何使用R進(jìn)行主成分分析 184

12.11 何時(shí)多重共線性不是問題 187

12.12 習(xí)題 187

第13章 廣義線性模型 191

13.1 廣義線性模型概述 191

13.2 線性回歸是一種廣義線性模型 192

13.3 作為廣義線性模型的邏輯回歸 192

13.4 邏輯回歸模型的應(yīng)用 193

13.4.1 如何使用Python執(zhí)行邏輯回歸 194

13.4.2 如何使用R執(zhí)行邏輯回歸 195

13.5 泊松回歸 196

13.6 泊松回歸模型的應(yīng)用 197

13.6.1 如何使用Python執(zhí)行泊松回歸 197

13.6.2 如何使用R執(zhí)行泊松回歸 199

13.7 習(xí)題 199

第14章 關(guān)聯(lián)規(guī)則 203

14.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則簡介 203

14.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的簡單示例 203

14.3 支持度、信任度和提升度 204

14.4 挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則 206

14.5 確認(rèn)我們的指標(biāo) 211

14.6 置信差準(zhǔn)則 212

14.7 置信商準(zhǔn)則 213

14.8 習(xí)題 215

附錄A 數(shù)據(jù)匯總與可視化 219


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大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)戰(zhàn)入門(使用Python和R)/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書 作者簡介

Chantal D. Larose博士是東康涅狄格州立大學(xué)(ECSU)統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)據(jù)科學(xué)的助理教授。她已經(jīng)參與撰寫了三本有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)和預(yù)測性分析的著作，并在ECSU和紐約州立大學(xué)新帕爾茲分校(SUNY New Paltz)參與開發(fā)了數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)程序。 Daniel T. Larose博士是中央康涅狄格州立大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的教授，數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目主任。他在數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測性分析和統(tǒng)計(jì)學(xué)方面出版了多本著作。

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