数据科学实战手册(第2版)

本书对想学习数据分析的人来说是一本非常实用的参考书，书中有多个真实的数据分析案例，几乎是以手把手的方式教你一步一步地完成从数据分析的准备到分析结果报告的整个流程。无论是数据分析工作的从业者，还是有志于未来从事数据分析工作的在校大学生，都能从本书中获取一些新知识、新思想。 同时，本书也是一本学习和提高R及Python编程的参考书。很多人有这样的感触，单纯地学习编程语言是很枯燥的过程，但利用本书学习R和Python语言可以很好地解决这个问题，生动实用的数据集以及非常有意思的分析结果会极大地激发读者学习的兴趣。 本书案例包括汽车数据分析、税收数据分析、就业数据分析、股市数据分析、社交网络分析、大规模电影推荐、Twitter数据分析、新西兰海外游客预测分析以及德国信用数据分析等。
【推荐语】
面对着每年都在快速增长的数据量，我们对数据行分析和处理的需求变得比以往更加迫切。那些懂得如何利用数据的公司比不懂的公司更具有竞争优势，这使得那些具有丰富知识储备且有能力的数据人才变得更加抢手。 本书的主要内容： 学会并理解在不同平台下安装R和Python的流程和所需环境； 在R和Python环境下实现数据获取、数据清洗、数据整理，完成数据分析的准备工作； 建立预测模型和探索分析模型； 分析模型结果并创建数据报告； 尝试多种基于树的方法，建立随机森林； 在R中实现初步的数据科学概念； 学习探索性数据分析的应用方法，基于树的方法以及随机森林方法等。
【作者】
作者简介 Prabhanjan Tattar有9年的统计分析工作经验。他的精力集中在通过简洁优美的程序解释统计和机器学习技术上。他已经写作了两本关于R的书，并在维护几个R包：gpk、RSADBE和ACSWR。 Tony Ojeda是一位经验丰富的数据科学家和企业家，在商业流程的zui优化方面非常专业，他是华盛顿特区数据实验室的创始人，致力于数据科学的教育事业和活动组织。 Sean Patrick Murphy在约翰? 霍普金斯大学的应用物理实验室做了15年的高级科研人员，他专注于机器学习、信号处理以及高性能计算等。他是MD数据科学见面会的联合创始人。 Benjamin Bengfort是一位非常有经验的数据科学家和Python发者。他曾在业界和学术界工作过8年。他现在在马里兰大学派克学院攻读计算机博士学位 Abhijit Dasgupta有多年的生物制药行业咨询、商业分析、生物信息以及生物工程咨询方面的经验。他拥有华盛顿大学生物统计专业的博士学位，是华盛顿特区统计编程社群的创始人和联合组织者。 译者简介 刘旭华，现为中国农业大学理学院应用数学系副教授，北京理工大学博士，美国北卡莱罗纳大学教堂山分校访问学者，主要从事数理统计、数据科学、数学与统计软件等领域的教学与科研工作，主持及参与过多项国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目。 李晗，2015年毕业于广州华南理工大学，硕士期间主要从事信号处理、数据分析方面的研究。目前就职于中兴通讯，主要从事数据库、数据分析、容器化微服务方面的发与运维工作。 闫晗：中国人民大学统计学院硕士，“统计之都”编辑部“搬砖工”。