具體描述
內容簡介
本書關注的是使用R與Python預測分析建模來解決實際問題。在每一章加入一些特定應用領域和業界問題的案例，並提供有效的解決方法。通過展示建模技術和編程工具，我們將抽象的概念轉換為具體的例子。這些詳實的案例有助於讀者理解相關知識。目錄
譯者序前 言
第1章分析與數據科學
第2章廣告與促銷
第3章偏好與選擇
第4章購物籃分析
第5章經濟數據分析
第6章運營管理
第7章文本分析
第8章情感分析
第9章體育分析
第10章空間數據分析
第11章品牌和價格
第12章大型的小數字遊戲
附錄A數據科學方法
附錄B測量方法
附錄C案例研究
附錄D編碼和腳本
參考文獻
前言/序言
“好吧！好吧！除瞭更好的衛生設備、醫藥、教育、葡萄酒、公共秩序、水利、公路和淡水係統和公共醫療——羅馬人還為我們做過什麼？”一齣自《布萊恩的一生》（1979年）中John Cleese的對白20世紀70年代末，我在明尼蘇達大學攻讀博士學位。在此期間，我學習瞭一門統計學編程課程。上課伊始，老師說：“課程作業不限編程語言，隻要自己獨立完成即可。”
當時，我已經熟練掌握F ortran語言，同時自學瞭Pascal。我正在研究一種結構化的編程方式——不僅僅是GO TO語句。因此，我將老師的話信以為真，用Pascal語言完成瞭第一次作業。班裏的其餘14名同學用統計專業通用的Fortran語言。
當我提交作業的時候，老師看瞭看問我：“這是什麼編程語言？”
“Pascal，”我迴答，“您說過，我們可以選擇任意一種編程語言，隻要獨立完成就好。”
老師迴應說：“Pascal。我不會Pascal，隻會Fortran。”
如今，數據科學世界匯聚瞭熟練使用Python語言的信息技術專業人士和熟練使用R語言的統計學者。他們之間有很多地方值得相互學習。對於數據分析科學傢來講，掌握多種編程語言是一種相當大的優勢。
Python有時被稱為“黏閤語言”，它為科學編程和研究提供瞭豐富的開源環境。在計算機密集型應用領域，Python給予一種從C、C++和Fortran調用編譯程序的能力。
我們可以用Cython將Python轉換為優化的C語句。我們可以用R解決當前用Python無法實現的建模和繪圖問題。通過調用R軟件包，我們能夠處理非綫性估計、貝葉斯分層建模、時間序列分析、多變量方法、統計製圖和缺失數據，正如R使用者能從通用的Python語言中獲益一樣。
現如今，數據與算法當道。歡迎來到一個嶄新的世界，一個快節奏、數據密集的世界，一個開源的環境。在這個環境中，通過分析技術和思想交流可以獲得一個具有競爭力卻稍縱即逝的優勢。
很多有關預測分析和數據科學的書都在討論策略與管理。還有一些書關注方法和模型。其餘則討論信息技術（和代碼）。本書是一部同時兼顧三者的罕見著作，很受業界管理者、建模人士和程序員的青睞。
在獲得具有競爭力的優勢過程中，我們意識到瞭分析的重要性。我們通過提供建模技術的現有資源和參考指南，來幫助研究者和分析師。我們能夠嚮程序員展示如何建立一個解決真實問題的代碼基礎。我們圖文並茂地為管理者解釋模型結果，以及數據和模型的意義。
隨著收集和存儲的數據容量增大、可用於分析的數據類型增多、數據産生和分析需求的速度加快，數據分析的重要性與日俱增。獲得具有競爭力的優勢意味著為信息管理和分析提供一套新體係，意味著業界問題處理方式的改變。
由於涉及很多學科和應用領域，數據科學的文獻資料浩如煙海。相關的開源代碼層齣不窮。事實上，提供一部預測分析和數據科學的綜閤性指南將成為一項挑戰。
我們關注的是實際問題和真實數據。在每一章加入一些特定應用領域和業界問題的案例，並提供有效的解決方法。通過展示建模技術和編程工具，我們將抽象的概念轉換為具體的例子。這些詳實的案例有助於讀者的理解。
我們的宗旨是提供一種適閤於很多讀者的預測分析和數據科學方麵的綜述。本書省略瞭數學部分。有關具體的細節和方法導論，請統計學者和建模人士查閱參考文獻。我們用通俗易懂的語言講述方法，使用數據的可視化展示業界問題的解決方案。
瞭解本書的宗旨後，一些讀者可能會想知道我是經典學派還是貝葉斯學派。在明尼蘇達大學統計學院讀書時，我對兩大學派都心生敬意。我非常崇拜經驗貝葉斯學者和將機器學習與傳統統計學相結閤的研究者。在建模和推斷方麵，我則是一個實用主義者。
我會做有效的研究工作，並做齣通俗易懂的解釋。
本書之所以必要，是因為世界各地成韆上萬的專傢將時間和想法貢獻給開放源代碼事業。開放源代碼的增加及其難度的進一步降低，確保瞭先進的解決方法一定會在多年以後齣現。精靈跑齣明燈，能手走齣幕後——火箭科學不再如往常。秘密正在被揭曉。
本書就是此過程的一部分。
本書的絕大部分數據來自公開數據源。美國職棒大聯盟的晉級和上座率數據由Erica Costello提供。計算機選擇研究數據由Sharon Chamberlain提供。“匿名銀行”
的呼叫中心數據由Avi Mandelbaum和Ilan Guedj提供。電影信息獲得瞭互聯網電影數據庫的使用許可。IMDb電影評論數據由Andrew L．Mass和他在斯坦福大學的同事一起管理。其中一些例子齣自佛羅裏達州坦帕市的ToutBay，NCR Comten，Hewlett-Packard公司，紐約的Site Analytics公司，威斯康星州麥迪遜的Sunseed Research和麥迪遜的Union Cab Cooperative的工作人員。
戎們在一個開源的環境中分享代碼。我們所做的工作就是編譯程序。在這個環境中，每個人都可以瀏覽現有程序，一些人還可以調試程序。為瞭促進學生學習，所有程序都包括瞭方便深入分析的詳細注釋和建議。所有數據集和計算機程序都可從本書的網站上下載：http：//www．ftpres s.c om/miller/。
本書的最初計劃是將R版本轉換為Python版本。然而，當我隻用Python撰寫本書時，我對兩種編程語言産生瞭更加深遠的敬意。我見證瞭一些問題用Python處理起來很容易，而另外一些問題則更適閤用R來處理。而且，對於從事數據實踐的科學傢來講，在使用Python進行建模和繪圖時，R軟件包的調用成為一種明顯的優勢。因此，本書同時給齣Python和R代碼示例，提供瞭一部獨特的雙語數據科學指南。
在過去的幾年間，我受到瞭很多人的影響。很感激那些優秀的思想傢，齣色的人，還有老師和導師。遺憾的是，尤西紐斯學院的哲學傢Gerald Hahn Hinkle和語言學傢Allan Lake Rice，還有明尼蘇達大學的哲學傢Herbert Feigl，他們永遠離開瞭我們。此外，我非常感謝明尼蘇達大學的心理測驗學者David J．Weiss和俄勒岡大學的經濟學者Kelly Eakin。德高望重的老師是我一生的財富。
感謝Michael L.Rothschild、Neal M. Ford、Peter R.Dickson和Janet Christopher。
在威斯康星麥迪遜分校和A C．尼爾森中心一起進行市場調查的那段時間裏，他們給我提供瞭非常重要的支持。
我住在距離道奇體育場北麵4英裏e的加利福尼亞洲，在伊利諾伊州埃文斯市的西北大學任教，兼任佛羅裏達州坦帕市數據科學公司ToutBay的産品研發指導。這些者B為我提供瞭良好的互聯網連接環境。
我很慶幸自己完成瞭美國西北大學專業進修學院的遠程教育。感謝Glen Fogerty給予瞭我在西北大學預測分析編程專業授課並承擔領導角色的機會。感謝管理這一研究項目的同事們和工作人員，同時感謝讓我獲益良多的同學們和老師們。
ToutBay是一傢新興的數據科學公司。Greg Blence是聯閤創始人之一，我很期待接下來的發展。感謝Greg讓我加盟並紮根於實際問題。迄今為止，隻有學術和數據科學模型引領著我們。為瞭有所作為，我們最終必須實現我們的想法和模型，並分享給大傢。
TEXnology公司的Amy Hendrickson編輯瞭本書的文字、錶格和圖片，取得瞭開源的又一次勝利。感謝Donald Knuth和TEX/LATEX提供瞭很好的排版和齣版係統。
感謝本書R版本的讀者和審校者，他們是Suzanne Callender、Philip M. Goldfeder、Melvin Ott和Thomas P．Ryan。Lorena Martin為本書R版本的修訂版提供瞭很多的反饋和建議。Candice Bradley兼任瞭審校者和文字編輯，Roy L．Sanford對統計模型和程序提供瞭技術支持。感謝Jeanne Glasser Levine編輯，和Pearson/FT齣版社（是他們讓這本書最終麵世）。當然，任何寫作問題和錯誤，以及疏漏僅是我個人的責任。
我的好朋友Brittney和他的女兒Janiya隻要在時間允許的情況下都會來陪伴我。還有我的兒子Daniel，無論是逆境還是順境，他總是在我身邊，是我一生的朋友。他們的信任和支持讓我無以為報。
Thomas W. Miller加利福尼亞州格倫代爾市
用戶評價
這本書的齣版，對於我這個一直渴望深入瞭解預測分析建模的業餘愛好者來說，簡直是一場及時雨。一直以來，我都在嘗試著用各種零散的在綫資源和教程來學習，但總是感覺像是碎片化的知識點堆砌，缺乏係統性和深度。當我看到這本書的封麵時，我立刻被它所吸引——“預測分析建模”，這正是我一直尋找的核心主題。更彆提它還提到瞭Python和R兩種我都在學習的語言，這簡直是為我量身定製。 拿到書後，我做的第一件事就是翻閱目錄。目錄的設計非常閤理，從基礎概念的介紹，到各種經典模型的講解，再到實際應用的案例分析，層層遞進，邏輯清晰。我尤其欣喜地看到，書中不僅僅是理論的堆砌，還詳細闡述瞭如何在Python和R中具體實現這些模型，並且提供瞭大量的代碼示例。這對於我這種動手能力較強，更喜歡通過實踐來鞏固學習的人來說，無疑是最大的福音。我迫不及待地想要跟著書中的步驟，一步步地搭建自己的預測模型，感受數據驅動決策的魅力。 這本書的排版和設計也給我留下瞭深刻的印象。清晰的字體，閤理的行間距，以及重要的概念和公式都會用醒目的方式突齣顯示，這使得閱讀體驗非常舒適。圖錶和插圖的使用也恰到好處，很多抽象的概念通過直觀的圖錶得以生動展示，大大降低瞭理解的難度。我發現，即使是那些我之前覺得晦澀難懂的算法，在書中通過圖文並茂的講解，也變得容易理解多瞭。這說明作者在內容組織和呈現方式上花瞭很多心思，力求讓讀者能夠最大化地吸收知識。 更讓我驚喜的是，書中不僅僅局限於介紹“如何做”，還深入探討瞭“為什麼這樣做”。對於每一個模型的選擇、調優，以及結果的解讀，書中都給齣瞭詳細的解釋和指導。它教會我不僅僅是機械地套用公式，而是要理解模型背後的原理，以及在實際業務場景中如何選擇最適閤的模型，如何評估模型的性能，並最終將模型轉化為有價值的洞察。這種“授人以漁”的教學方式，是我在其他書籍中很少遇到的。 總而言之，這本書為我打開瞭預測分析建模的大門，並為我指明瞭前進的方嚮。它不僅是一個知識寶庫，更是一位循循善誘的導師。我相信，通過這本書的學習，我能夠掌握紮實的預測分析建模技能，並在我的工作和學習中運用這些技能，實現數據價值的最大化。我非常期待後續的學習過程，並相信這本書一定會成為我案頭必備的參考書。
評分這本書的厚度著實令人印象深刻，拿在手裏沉甸甸的，預示著它內容的豐富程度。我一直對數據分析領域抱有濃厚的興趣，但總覺得自己在算法和建模方麵還不夠係統。市麵上關於數據分析的書籍琳琅滿目，但很多都側重於某一種語言或者某幾個特定模型，很難找到一本能夠兼顧理論和實踐，並且能夠覆蓋主流建模方法的綜閤性書籍。當我看到這本書的書名，特彆是“預測分析建模”這個核心概念，加上“Python與R語言實現”，我就知道，這很可能就是我一直在尋找的那一本。 初翻書頁，最吸引我的是其清晰的章節結構。作者似乎非常注重邏輯性和連貫性，從最基礎的迴歸分析，到更復雜的分類算法，再到時間序列分析和機器學習中的一些高級主題，都做瞭詳盡的介紹。每個章節的標題都非常直觀，讓我能夠快速定位到自己感興趣的內容。更讓我欣喜的是，每個模型在介紹理論知識之後，都緊接著提供瞭Python和R語言的實現代碼，這對於我這種喜歡邊學邊練的人來說，簡直是極大的便利。我迫不及待地想要動手去敲打那些代碼，感受模型在實際數據上的運行。 我特彆欣賞的是書中對每一個模型的“前世今生”都做瞭深入的剖析。它不僅僅是告訴你如何使用這個模型，更重要的是解釋瞭為什麼選擇這個模型，它的假設是什麼，它的優缺點是什麼，以及在什麼樣的數據場景下更適閤使用它。這種“知其然，更知其所以然”的講解方式，讓我能夠更好地理解模型的本質，而不是僅僅停留在“調包俠”的層麵。我感覺這本書在引導讀者進行批判性思考，培養獨立解決問題的能力方麵，下瞭很大的功夫。 書中的案例選擇也相當具有代錶性。作者並沒有選擇一些過於簡單或者過於復雜的極端案例，而是貼近實際業務場景，例如銷售預測、客戶流失預測等，這些都是我在工作中可能遇到的問題。通過這些案例，我不僅能學習到如何應用預測模型，還能學到如何將模型結果轉化為可執行的業務建議，這大大提升瞭這本書的實用價值。我甚至已經開始構思，如何在我的實際工作中復現書中的一些案例，來檢驗我的學習成果。 總體來說，這本書給我帶來瞭極大的滿足感和成就感。它不僅在知識層麵給瞭我很多啓發，更在方法論上給瞭我很多指導。我相信，通過深入研讀這本書，我能夠將我的預測分析建模能力提升到一個新的高度，並且更有信心去應對各種復雜的數據分析挑戰。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的數據科學傢的“經驗分享”。
評分我一直以來都對數據背後的洞察力充滿好奇，尤其是如何利用數據來預測未來的趨勢，這對我來說一直是一個充滿魅力的領域。然而，在實際操作中，我常常會因為缺乏係統性的指導而感到迷茫。市麵上有很多關於數據科學的書籍，但大多側重於某一方麵，要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難找到一本能夠將理論、方法與實踐緊密結閤的書。當我拿到這本書時，我第一感覺就是它的“全”。“預測分析建模”這個主題本身就涵蓋瞭相當廣泛的知識，而“Python與R語言實現”的副標題更是讓我眼前一亮，因為這兩種語言都是我正在學習和使用的，能夠在一本書中同時看到它們的實現方式，這簡直是效率的最大化。 翻開這本書，首先讓我印象深刻的是其開篇的基調。它並沒有一上來就拋齣復雜的公式和算法，而是從預測分析的基本概念入手，循序漸進地引導讀者進入這個領域。這種“先易後難”的設計，對於像我這樣需要建立紮實基礎的學習者來說，非常友好。它讓我能夠更好地理解每一個模型齣現的原因，以及它試圖解決的問題。而且，書中對模型原理的講解，並沒有止步於錶麵，而是深入到數學推導和統計假設的層麵，這讓我對模型的理解更加透徹。 最讓我感到驚喜的是，作者在介紹模型時，不僅僅關注單個模型，還強調瞭模型之間的比較和選擇。在實際應用中，選擇哪個模型往往比模型本身的實現更具挑戰性。這本書通過對比不同模型的優劣勢，以及在不同數據特徵下的適用性，為我提供瞭非常有價值的參考。而且，書中對於模型評估和診斷的章節也寫得非常到位，讓我明白瞭如何客觀地評價一個模型的性能，以及如何發現和解決模型可能存在的問題。這對於避免“紙上談兵”具有至關重要的意義。 書中穿插的“實戰演練”部分，是這本書的另一大亮點。這些演練不僅僅是簡單的代碼演示，而是包含瞭數據預處理、特徵工程、模型訓練、參數調優以及結果解讀的全過程。我感覺作者在這些案例的設計上，非常貼閤實際工作中的挑戰，讓我能夠快速地將學到的知識應用到實際問題中。通過跟著書中的例子一步步操作，我不僅鞏固瞭理論知識，更提升瞭自己的動手能力和解決實際問題的能力。 總而言之，這本書對我而言，不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的數據科學傢分享的“學習路徑圖”。它為我係統地梳理瞭預測分析建模的知識體係，並且提供瞭切實可行的實踐方法。我深信，這本書將成為我未來在數據分析領域不斷探索和前進的強大助力。
評分對於一個渴望在數據領域有所建樹的職場人士來說，能夠找到一本兼具前沿性與實用性的書籍至關重要。這本書恰恰滿足瞭我的這一需求。當我在書店看到這本書時，“預測分析建模”這幾個字立刻抓住瞭我的眼球，我意識到這正是我一直在尋找的、能夠幫助我理解和運用數據進行前瞻性決策的核心能力。而“Python與R語言實現”的副標題，更是讓我欣喜若狂，因為這兩種語言是我在工作中最常使用的工具，能夠在同一本書中看到它們在建模方麵的結閤運用，無疑能極大地提升我的學習效率。 初翻這本書，我就被其嚴謹的學術風格和清晰的邏輯結構所吸引。作者並沒有迴避預測分析建模中的復雜性，而是將其分解為易於理解的部分，並循序漸進地引導讀者深入。從最基礎的綫性迴歸，到邏輯迴歸，再到支持嚮量機、決策樹、隨機森林、梯度提升等一係列經典的機器學習算法，書中都做瞭詳盡的介紹。更重要的是，作者在講解每一種算法時，都深入剖析瞭其背後的數學原理和統計學基礎，這讓我能夠真正理解算法的“工作機製”，而不僅僅是停留在“調用API”的層麵。 我尤其欣賞的是書中對模型“生命周期”的完整闡述。它不僅僅是教你如何訓練模型，更強調瞭模型評估、驗證以及模型部署的重要性。通過書中提供的各種評估指標和交叉驗證方法，我學會瞭如何客觀地判斷模型的性能，以及如何避免過擬閤和欠擬閤等常見問題。而且，書中還探討瞭模型可解釋性的重要性，以及如何通過一些技術手段來理解模型的預測依據，這對於我們在實際業務中解釋模型結果、贏得決策者信任至關重要。 書中的案例研究設計非常巧妙，它們涵蓋瞭不同行業和不同類型的預測問題，從業務增長預測到風險評估，每一個案例都充滿瞭挑戰性，並且提供瞭詳細的解決方案。我能夠清晰地看到，作者是如何將理論知識轉化為實際問題的解決方案，並且展示瞭Python和R語言在解決這些問題時的具體應用。這讓我感覺，這本書不僅僅是一本理論書籍，更是一本“案例教科書”，能夠讓我快速地將學到的知識應用於實際工作。 總的來說，這本書為我提供瞭一個全麵而深入的預測分析建模的學習框架。它不僅提升瞭我的技術能力，更重要的是，它培養瞭我用數據驅動決策的思維方式。我堅信，通過這本書的學習，我能夠更好地理解和運用預測分析模型，從而在我的職業生涯中取得更大的成就。這本書絕對是我近年來閱讀過的最有價值的技術書籍之一。
評分我一直以來都認為，數據分析的最終目的是為瞭更好地理解世界、預測未來，並以此來指導我們的決策。而預測分析建模，正是實現這一目標的強大工具。然而，在過去的學習過程中，我常常感到力不從心，要麼是因為理論過於抽象難以理解，要麼是因為缺乏將理論轉化為實際操作的指導。當我看到這本書的書名——“預測分析建模：Python與R語言實現”，我感到一股強大的吸引力，因為這正是我一直在尋求的、能夠解決我學習痛點的理想書籍。 這本書的魅力在於它能夠以一種非常“落地”的方式來介紹預測分析建模。它並非堆砌晦澀難懂的數學公式，而是從實際問題齣發，引齣相關的建模方法。例如，在講解迴歸模型時，作者會先描述一個需要預測連續數值的場景，然後再介紹綫性迴歸、多項式迴歸等模型，並詳細講解如何在Python和R中實現它們。這種“問題驅動”的學習方式，讓我能夠快速地理解模型的應用價值，並且更容易記住模型的細節。 讓我尤其感到驚喜的是，書中在介紹完各種主流的預測模型後，還花瞭相當大的篇幅來討論“模型的選擇與評估”以及“特徵工程”。在我看來，這部分內容纔是真正體現作者功力的所在。如何從眾多模型中選擇最適閤當前問題的模型？如何通過有效的特徵工程來提升模型的性能？這些都是在實際工作中經常會遇到的難題。書中提供的各種指導和技巧，讓我豁然開朗，感覺自己不再是那個隻會“套用模型”的初學者。 書中的代碼實現部分，做得非常細緻。作者提供的Python和R語言代碼，不僅是簡單的“跑通”，而是包含瞭數據加載、預處理、模型訓練、參數調優、結果可視化等完整的流程。而且，代碼的注釋也相當豐富，能夠讓我清楚地理解每一行代碼的作用。通過模仿和修改這些代碼，我能夠快速地掌握如何在實際項目中應用這些預測模型，並且能夠根據自己的需求進行調整。 總而言之，這本書為我構建瞭一個紮實而全麵的預測分析建模知識體係。它不僅教授瞭我“怎麼做”，更重要的是，它教會瞭我“為什麼這樣做”，以及“如何做得更好”。我相信，通過深入學習這本書，我能夠極大地提升我的數據分析和建模能力，為我的個人成長和職業發展帶來巨大的積極影響。這本書絕對是我在數據科學學習道路上的一個重要裏程碑。
評分還可以，還不錯......
評分錯，值
評分非常不錯的R語言學習指導用書!
評分書很好，值得仔細閱讀～～
評分很實用的書，挺貴。京東送貨就是快，東西質量好，然後價格閤適，好評大愛！
評分嗬嗬噠
評分包裝精美，內容不錯，很值得推薦！
評分薄薄一本書，內容豐富，講得很好，推薦！
評分開捲有益，京東給力，紅紅火火恍恍惚惚紅紅火火恍恍惚惚
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