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数据科学与工程技术丛书R数据科学实战:工具详解与案例分析 版权信息
- ISBN：9787111629948
- 条形码：9787111629948 ; 978-7-111-62994-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
数据科学与工程技术丛书R数据科学实战:工具详解与案例分析 本书特色
两位作者在R语言和数据科学领域有丰富的实践经验。 本书非常有针对性地总结了R语言中常用的6大类17种数据处理工具，帮助读者迅速掌握R数据科学的武器。 行业里多位技术专家联袂推荐。
数据科学与工程技术丛书R数据科学实战:工具详解与案例分析 内容简介
本书按照数据分析的一般流程，介绍和讨论了在各个流程中所需的常见的R函数，并对其中相对重要的函数做了较为详尽的参数解释和代码演示。相较于大部分R语言学习资料中粗略概况性地告知读者不同场景可能用到的R函数，本书更侧重于帮助读者建立自己的数据分析逻辑结构以及由一系列常见R函数组成的“工具箱”。特别是tidyverse系列工具箱和data.table包，目前的中文博客社区里很少有资料对这两者进行较为完整和系统的介绍。对于R语言初学者来说，tidyverse系列是学习使用R的很好起点，而data.table包则对中不错用户大有助益。另外，本书对重要的“工具”函数，例如循环和迭代，做了较为详尽的解释和代码演示，来帮助读者理解其运行机制。很后，书中提供了5个实战案例，结合书中介绍的各种“工具”，强化使用R语言进行数据分析的路线图。
数据科学与工程技术丛书R数据科学实战:工具详解与案例分析 目录
推荐语
前言
**部分 工具包篇
第1章 数据导入工具2
1.1 utils—数据读取基本功3
1.1.1 read.csv/csv2—逗号分隔数据读取3
1.1.2 read.delim/delim2—特定分隔符数据读取6
1.1.3 read.table—任意分隔符数据读取7
1.2 readr—进阶数据读取15
1.3 utils vs readr—你喜欢哪个？17
1.4 readxl—Excel文件读取18
1.5 DBI—数据库数据查询、下载21
1.6 pdftools—PDF文件22
1.7 jsonlite—JSON文件25
1.8 foreign package统计软件数据26
1.9 本章小结27
第2章 数据清理工具28
2.1 基本概念29
2.2 tibble包—数据集准备31
2.2.1 为什么使用tibble32
2.2.2 创建tbl格式34
2.2.3 as_tibble—转换已有格式的数据集34
2.2.4 add_row/column—实用小工具37
2.3 tidyr—数据清道夫40
2.3.1 为什么使用tidyr40
2.3.2 gather/spread—“长”“宽”数据转换40
2.3.3 separate/unite—拆分合并列43
2.3.4 replace_na / drop_na/—默认值处理工具44
2.3.5 fill/complete—填坑神器44
2.3.6 separate_rows/nest/unest—行数据处理45
2.4 lubridate日期时间处理47
2.4.1 为什么使用lubridate47
2.4.2 ymd/ymd_hms—年月日还是日月年？48
2.4.3 year/month/week/day/hour/minute/second—时间单位提取49
2.4.4 guess_formats/parse_date_time—时间日期格式分析49
2.5 stringr字符处理工具51
2.5.1 baseR vs stringr51
2.5.2 正则表达式基础53
2.5.3 简易正则表达式创建54
2.5.4 文本挖掘浅析55
第3章 数据计算工具58
3.1 baseR计算工具概览59
3.1.1 基本数学函数59
3.1.2 基本运算符号61
3.1.3 基本统计函数62
3.2 dplyr包实战技巧63
3.2.1 常见实用函数中英对照 63
3.2.2 dplyr—行（Row）数据处理64
3.2.3 dplyr—列（Column）数据处理 73
3.3 文本挖掘实操88
第4章 基本循环—loops和*apply92
4.1 for循环93
4.1.1 基本概念93
4.1.2 基本构建过程94
4.1.3 简单应用97
4.2 while循环98
4.2.1 基本概念98
4.2.2 基本构建过程99
4.2.3 简单应用100
4.3 “*apply”函数家族102
4.3.1 lapply—“线性”数据迭代103
4.3.2 sapply—简约而不简单106
4.3.3 apply—多维数据处理利器107
4.3.4 vapply—迭代的安全模式109
4.3.5 rapply—多层列表数据处理112
4.3.6 mapply—对多个列表进行函数运算115
第5章 优雅的循环—purrr包119
5.1 map函数家族120
5.1.1 map—对单一元素进行迭代运算120
5.1.2 map2和pmap—对两个及以上元素进行迭代运算125
5.1.3 imap—变量名称或位置迭代128
5.1.4 lmap—对列表型数据中的列表元素进行迭代运算130
5.1.5 invoke_map—对多个元素进行多个函数的迭代运算131
5.2 探测函数群134
5.2.1 detect/detect_index—寻找**个匹配条件的值134
5.2.2 every/some—列表中是否全部或部分元素满足条件？136
5.2.3 has_element—向量中是否存在想要的元素？137
5.2.4 head/tail_while—满足条件之前和之后的元素138
5.2.5 keep/discard/com-pact—有条件筛选139
5.2.6 prepend—随意插入数据141
5.3 向量操纵工具箱142
5.3.1 accumulate和reduce家族—元素累积运算142
5.3.2 其他工具函数143
5.4 其他实用函数144
5.4.1 set_names—命名向量中的元素144
5.4.2 vec_depth—嵌套列表型数据探测器148
5.5 循环读取、清理和计算149
第6章 data.table—超级“瑞士军刀”152
6.1 data.table简介152
6.2 基本函数153
6.2.1 fread—速读153
6.2.2 DT[i, j, by]—数据处理句式基本结构158
6.2.3 “:=”—急速修改数值162
6.2.4 fwrite—速写，数据输出165
6.3 进阶应用167
6.3.1 有条件的急速行筛选168
6.3.2 列选择的多种可能171
6.3.3 批量处理列及列的分裂与合并173
6.3.4 合并数据集176
6.3.5 “长宽”数据置换177
6.3.6 计算分析178
第二部分 案例篇
第7章 数据科学从业者调查分析182
7.1 案例背景及变量介绍182
7.2 简单数据清洗183
7.3 数据科学从业者探索性数据分析186
7.4 封装绘图函数189
7.5 通过柱状图进行探索性分析数据190
7.6 未来将会学习的机器学习工具193
7.7 明年将学习的机器学习方法194
第8章 共享单车租用频次分析198
8.1 案例简介198
8.2 数据准备及描述性统计分析199
8.3 数据重塑201
8.4 柱状图在数据分析中的简单应用202
8.5 柱状和扇形图在数据分析中的运用204
8.6 折线图在数据分析中的运用207
8.7 相关系数图综合分析209
第9章 星巴克商业案例分析211
9.1 案例背景介绍及变量介绍211
9.2 数据描述性统计量分析212
9.3 数据统计分析213
第10章 学生成绩水平分析220
10.1 数据集220
10.2 探索性数据分析229
第11章 YouTube视频观看分析234
11.1 案例背景及相关内容介绍234
11.2 探索性数据分析237
展开全部
数据科学与工程技术丛书R数据科学实战:工具详解与案例分析 作者简介
刘健 资深R语言技术专家，数据科学工程师。在新西兰皇家植物与食品研究院工作，参与一项国际和两项国家的级别研究项目，使用R语言开发完成气象数据自动提取和模型文件自动化工具。由此参与编写《Landscape Modelling and Decision Support》（在审）一书；独立开发完成R语言程序包一个。该程序包主要针对模型软件APSIMX的输出数据进行整合及可视化；气象数据自动化报告系统。使用R语言对新西兰不同地区的气象数据进行自动获取、归集和可视化报告。科研上，作为作者发表期刊一篇，作者撰写科研报告两篇；作为R语言技术专家合作撰写期刊一篇，合作撰写科研报告16篇。 邬书豪 资深R语言用户和数据分析工程师，是数据科学领域10万粉丝的知名公众号人工智能爱好者社区的负责人，公众号文章阅读量破百万。喜欢用SQL、R和Python解决工作中的数据科学问题，致力于成为一名有深度行业实践经验积累的数据科学家。在天善智能社区开设有R语言视频课程《kaggle十大案例精讲课程》。 个人公众号：人工智能爱好者社区 。读者可加作者微信号：wshinvest1，进入本书专属读者答疑群。
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