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編輯推薦： 王汉生《数据思维：从数据分析到数据实战》（第2版）实战版，狗熊会出品，一本细致得“令人发指”的R语言入门读物。 內容簡介： 如何从数据中挖掘价值？一是要锻炼数据思维；二是需要选择一个便利快捷的工具。R语言在数据分析方面有着灵活、高效的优势。本书以R语言为基础，深度讲解从数据思维到实战的全过程。在章节组织上，本书从R语言简介及优势入手，再到数据读取、清洗、描述、建模等数据分析的各个环节，由浅入深逐个讲解，是一本实务分析中的“R语言指南”。同时，本书采用大量实际案例辅以说明，既有助于上手分析，也可用于教学使用。 本书所有代码、数据可在狗熊会官网（http://www.xiong99.com.cn/create.php）免费下载。同时，关注狗熊会微信公众号，可获取更多扩展资源。 關於作者： 范超，经济学博士，University of Notre Dame联合培养博士，浙江工商大学统计学院讲师，中国现场统计研究会经济与金融统计分会理事，主要研究领域为经济社会统计，包括多指标综合评价，数字经济，互联网统计等。先后主持国家社会科学基金项目、“浙江省哲学社会科学领军人才培育专项课题”子课题、浙江省统计局课题等，曾参与国家社科重大项目2项，省部级课题，横向课题7项，曾在 Multivariate Behavioral Research、《福建论坛(人文社会科学版)》、《现代管理科学》等SSCI，CSSCI杂志上发表论文7篇，参与编写《互联网统计》《经济社会公共数据空间标准化与空间统计应用研究》等著作。 朱雪宁，复旦大学大数据学院副教授，博士生导师。2017年获得北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系博士学位，2017—2018在美国宾夕法尼亚州立大学从事博士后研究工作。入选2019年度上海市青年科技英才扬帆计划，2022年获得国家自然科学基金优秀青年基金项目资助。主要研究领域为网络数据分析、空间计量模型、高维数据建模等，研究成果发表于Journal of Econometrics、Journal of the American Statistical Association、 Annals of Statistics、中国科学等国内外经济计量与统计学期刊。 目錄： 第1章 初识R语言 1.1 初识R语言 1.2 安装R语言 1.3 获取R帮助文档 第2章 R语言数据操作 2.1 R中的数据类型 2.2 数据读入 第3章 R语言与统计分析 3.1 描述分析及可视化 3.2 统计检验 3.3 回归分析 3.4 代码规范与文档撰写 第4章 R语言与非结构化数据分析 4.1 文本分析 4.2 图像分析 第5章 R语言与机器学习 5.1 机器学习概述 5.2 数据预处理 5.3 模型训练与调参 5.4 模型训练与集成 第6章 R语言爬虫初介 6.1 HTML基础与R语言解析 6.2 XML与XPath表达式以及R爬虫应用 6.3 HTTP协议 296 6.4 AJAX与网页动态加载 6.5 正则表达式与字符串处理函数 6.6 R语言爬虫实战 內容試閱： 2016年，狗熊会微信公众号刚刚投入运营，到底写点什么好呢? 因为我对R语言更加熟悉，熊大 (王汉生)就提议我来牵头组织关于R语言数据分析的专栏，还取了一个相当文青的名字 “R语千寻”。写了几篇后，没想到竟然收到不错的读者反馈，这个专栏也就逐渐固定下来。我们意识到，R语言是一种有力的工具，在实际案例、数据分析中有无限的魅力，而 “R语千寻”结合实际数据进行案例讲解的形式也受到许多朋友的喜爱。 自建立以来，“R语千寻”专栏迎来了越来越多的创作者，积累了丰富翔实的内容。于是，就有了对这些内容适时系统地梳理、总结，形成一本结合丰富的数据与案例教学的R语言数据分析图书的想法。对 “R语千寻”专栏而言，这并不是一个终点。在未来的日子里， “R语千寻”将继续为大家推出有意思的故事与有趣的分析，也希望收到更多读者朋友的反馈。 本书适合刚刚入门或者了解R语言但还没有认识到R语言在实际数据分析中强大威力的朋友。或许你是一个编程小白，渴望入门一种较为容易上手的编程语言，但又在庞大的知识体系前望而却步；或许你还在求学，本学期刚刚学习了R语言课程，但是你想了解的不止于如何生成一个数组或者矩阵这么简单；又或许你是一个业界从业者，逐渐认识到手上开始积累越来越多的数据，它们也许能产生巨大的商业价值，而你却无所适从。本书希望能带给你一些感悟。 在这个最好的时代，我们有能力收集、积累大量的数据；数据分析、人工智能也正处在前所未有的风口上。正如狗熊会出品的第一本书?D?D?D 《数据思维》所强调的那样，最重要的是完成从数据到价值的转换。本书希望告诉大家，这种转换不仅需要培养严谨的数据分析思维，同时也要具备踏实的实务分析能力。如何将业务问题转变为数据可分析问题呢? 对于现实中可能并不 “美”的数据，如何清洗，如何描述，以及如何建模和解读呢? 所有这些步骤，我们通过具体的R语言实务分析，向大家一一解读。 对于从事数据分析的人来说，这还不够，工作的需求往往不止于此。 数据分析工作每天面临的是大量的细节。曾经以为数据分析就是玩转高大上的模型，然而入行后你才会发现，80%的时间将用来理解业务、清洗数据、描述规律、大胆假设、小心求证……最后真正上模型的时间，通常也就不过剩下的20%而已。在所有的过程中，事无巨细，如果能熟练使用 R语言，它将成为你得力的帮手。经常听到这样的抱怨:R语言处理实际数据太慢! 我们应该去学C，Java。而实际去看看那些抱怨的人写出的代码，虽然能达到最终目的，但是效率却惨不忍睹! 适当的转变编程思路，改用一两个函数或者R包，编程效率往往能数十倍地提升。所以，那些每天喊着打语言仗的人真的不如花点时间稍微提高一下 R编程的知识水平。在作者看来，急于学习多门语言不如先精通一门语言。 在内容组织方面，本书从R语言简介及优势入手，再到数据描述、建模等数据分析的各个环节，由浅入深，组成不同章节。第1章介绍R语言的背景、优势，用幽默的语言告诉你 “R语言能做什么”。第2章介绍基本数据操作，包括数据基本类型、数据读写，这些组成了R语言应用的根基。第3章介绍R语言与统计分析，包括三大利器:描述分析、统计检验、回归分析，这些环节在实际的数据分析中缺一不可。第4章解读R语言与非结构化数据分析，主要针对无处不见的文本数据和图像数据。第5章介绍如何用R语言 进行当下最火的机器学习建模，从数据清洗到模型集成、建模调参一网打尽。第6章介绍R语言的爬虫原理及技巧。这6章内容构成了本书的基本框架。不仅如此，本书第2版更是对内容细节做了进一步的调整优化，修订内容包括:(1)更新相对陈旧的案例素材，在对部分函数的功能介绍、过程演示中采用了最新的结果呈现，将近几年不常用的函数、参数予以替换和调整；(2)增加对编程代码背后统计方法知识点的解释，例如多重共线性、cook距离、随机森林等；(3)对第1版中出现的容易引起误解和混淆的表述、案例予以更正、调整。本书对于R语言的整个知识体系框架也许不是涉及最广的，但是希望能对实际数据分析产生直接的借鉴作用。 本书由狗熊会核心创作团队齐心协力完成，希望向大家展示 R语言有趣、实用、高效的一面。参与创作的成员有 (按姓名拼音排序):常象宇(政委)、成慧敏、范超、李宇轩、鲁伟、潘蕊 (水妈)、王健桥、王毅然、向韵桦；参与本书整理、校对的同仁有 (按姓名拼音排序):何通、杨瀚轩。感谢所有参与成员付出的巨大心血和努力。本书还要特别感谢狗熊会CEO李广雨先生给予的鼓励和支持；感谢蔡知令教授、王汉生教授在写作 过程中关于内容组织、时间安排等提出的宝贵建议；感谢狗熊会所有同事提出的宝贵建议以及细致的审查意见；感谢中国人民大学出版社李文重编辑在书稿形成、章节安排等方面付出的巨大努力。 另外，本书中引用的图片除特殊标注

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