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内容简介

　　本书从实用的角度较为全面地展现了数据科学的主要内容，并结合大量的实际项目案例，利用R语言详细地讲解了数据项目的开发过程和关键技术。本书包括三个部分共11章的内容，主要介绍了数据科学项目的处理过程、选择合适的建模方法，也讨论了bagging算法、随机森林、广义加性模型、核和支持向量机等高级建模方法。此外，还讨论了文档编制和结果部署，以及如何向组织内不同的受众展现项目结果。本书适合作为高等院校高年级本科生和研究生及从事数据管理与分析工程技术人员的主要参考书。

目录

译者序
序言
前言
第一部分　数据科学引论
第1章　数据科学处理过程2
1.1　数据科学项目中的角色2
1.2　数据科学项目的阶段4
1.2.1　制定目标5
1.2.2　收集和管理数据5
1.2.3　建立模型7
1.2.4　模型评价和批判8
1.2.5　展现和编制文档9
1.2.6　模型部署和维护10
1.3　设定预期11
1.4　小结12
第2章　向R加载数据14
2.1　运用文件中的数据14
2.1.1　在源自文件或URL的良结构数据上使用R15
2.1.2　在欠结构数据上使用R17
2.2　在关系数据库上使用R19
2.2.1　一个生产规模的示例20
2.2.2　从数据库向R系统加载数据23
2.2.3　处理PUMS数据25
2.3　小结28
第3章　探索数据29
3.1　使用概要统计方法发现问题30
3.2　用图形和可视化方法发现问题34
3.2.1　可视化检测单变量的分布35
3.2.2　可视化检测两个变量间的关系42
3.3　小结51
第4章　管理数据52
4.1　清洗数据52
4.1.1　处理缺失值52
4.1.2　数据转换56
4.2　为建模和验证采样61
4.2.1　测试集和训练集的划分61
4.2.2　创建一个样本组列62
4.2.3　记录分组63
4.2.4　数据溯源63
4.3　小结63
第二部分　建模方法
第5章　选择和评价模型66
5.1　将业务问题映射到机器学习任务67
5.1.1　解决分类问题67
5.1.2　解决打分问题68
5.1.3　目标未知情况下的处理69
5.1.4　问题到方法的映射71
5.2　模型评价71
5.2.1　分类模型的评价72
5.2.2　打分模型的评价76
5.2.3　概率模型的评价78
5.2.4　排名模型的评价82
5.2.5　聚类模型的评价82
5.3　模型验证84
5.3.1　常见的模型问题的识别 84
5.3.2　模型可靠性的量化85
5.3.3　模型质量的保证86
5.4　小结88
第6章　记忆化方法89
6.1　KDD和KDD Cup 200989
6.2　构建单变量模型91
6.2.1　使用类别型特征92
6.2.2　使用数值型特征94
6.2.3　使用交叉验证估计过拟合的影响96
6.3　构建多变量模型97
6.3.1　变量选择97
6.3.2　使用决策树99
6.3.3　使用最近邻方法102
6.3.4　使用朴素贝叶斯105
6.4　小结108
第7章　线性回归与逻辑斯谛回归110
7.1　使用线性回归110
7.1.1　理解线性回归110
7.1.2　构建线性回归模型113
7.1.3　预测114
7.1.4　发现关系并抽取建议117
7.1.5　解读模型概要并刻画系数质量118
7.1.6　线性回归要点122
7.2　使用逻辑斯谛回归123
7.2.1　理解逻辑斯谛回归123
7.2.2　构建逻辑斯谛回归模型124
7.2.3　预测125
7.2.4　从逻辑斯谛回归模型中发现关系并抽取建议129
7.2.5　解读模型概要并刻画系数130
7.2.6　逻辑斯谛回归要点136
7.3　小结137
第8章　无监督方法138
8.1　聚类分析138
8.1.1　距离139
8.1.2　准备数据 140
8.1.3　使用hclust()进行层次聚类142
8.1.4　k-均值算法150
8.1.5　分派新的点到簇154
8.1.6　聚类要点156
8.2　关联规则156
8.2.1　关联规则概述156
8.2.2　问题举例157
8.2.3　使用arules程序包挖掘关联规则158
8.2.4　关联规则要点165
8.3　小结165
第9章　高级方法探索166
9.1　使用bagging和随机森林方法减少训练方差167
9.1.1　使用bagging方法改进预测167
9.1.2　使用随机森林方法进一步改进预测170
9.1.3　bagging和随机森林方法要点173
9.2　使用广义加性模型学习非单调关系173
9.2.1　理解GAM174
9.2.2　一维回归示例174
9.2.3　提取非线性关系178
9.2.4　在真实数据上使用GAM179
9.2.5　使用GAM实现逻辑斯谛回归182
9.2.6　GAM要点183
9.3　使用核方法提高数据可分性183
9.3.1　理解核函数184
9.3.2　在问题中使用显式核函数187
9.3.3　核方法要点190
9.4　使用SVM对复杂的决策边界建模190
9.4.1　理解支持向量机190
9.4.2　在人工示例数据中使用SVM192
9.4.3　在真实数据中使用SVM195
9.4.4　支持向量机要点197
9.5　小结197
第三部分　结果交付
第10章　文档编制和部署200
10.1　buzz数据集200
10.2　使用knitr产生里程碑文档202
10.2.1　knitr是什么202
10.2.2　knitr 技术详解204
10.2.3　使用knitr编写buzz数据文档205
10.3　在运行时文档编制中使用注释和版本控制208
10.3.1　编写有效注释208
10.3.2　使用版本控制记录历史209
10.3.3　使用版本控制探索项目213
10.3.4　使用版本控制分享工作217
10.4　模型部署220
10.4.1　将模型部署为R HTTP服务220
10.4.2　按照输出部署模型222
10.4.3　要点223
10.5　小结224
第11章　有效的结果展现226
11.1　将结果展现给项目出资方227
11.1.1　概述项目目标228
11.1.2　陈述项目结果229
11.1.3　补充细节230
11.1.4　提出建议并讨论未来工作231
11.1.5　向项目出资方展现的要点232
11.2　向最终用户展现模型232
11.2.1　概述项目目标232
11.2.2　展现模型如何融入用户的工作流程233
11.2.3　展现如何使用模型235
11.2.4　向最终用户展现的要点236
11.3　向其他数据科学家展现你的工作236
11.3.1　介绍问题236
11.3.2　讨论相关工作237
11.3.3　讨论你的方法238
11.3.4　讨论结果和未来工作239
11.3.5　向其他数据科学家展现的要点240
11.4　小结240
附录A　使用R和其他工具241
附录B　重要的统计学概念263
附录C　更多的工具和值得探索的思路292
参考文献297
索引299

前言/序言

　　前　　言　　本书正是我们在自学数据科学时所希望得到的那本书，我们可从中了解哪些主题和技能的集合构成了数据科学。它也是我们希望发给客户和同行的书。本书的目的是讲解统计学、计算机科学和机器学习等学科中对于数据科学极为重要的内容。　　数据科学利用了来自实验科学、统计学、报表技术、分析技术、可视化技术、商务智能、专家系统、机器学习、数据库、数据仓库、数据挖掘和大数据技术等各个领域的工具，正是因为我们需要如此多的工具，因此需要一个能够涵盖全部内容的学科。数据科学本身与这些工具和技术的区别，在于数据科学的核心目标是将有效的决策支持模型部署到实际生产环境中。　　我们的目标是从实用的、面向实践的角度来展现数据科学，通过在真实数据上的可运行的练习题，我们设法达到这一目标，全书给出了10个重要的数据集。我们认为这种方式能举例说明我们到底想要讲授什么，还能演示说明在真实世界项目中所必需的全部预备步骤。　　贯穿全书，我们讨论实用的统计学和机器学习概念，给出具体的代码示例，探索如何与非专业人士开展合作以及如何向他们讲解。我们期待，即使你不能在这些主题中发现新意，这本书也能够在你还未想到的其他一两个主题上闪出一道灵光。　　关于本书本书讨论数据科学的概念和方法：数据科学领域主要使用统计学、机器学习和计算机科学的成果来建立预测模型。由于数据科学具有宽泛性，所以有必要对其展开一些讨论并对本书所涉及的方法加以界定。　　什么是数据科学统计学家William S. Cleveland将数据科学定义为一个比统计学自身大得多的跨学科领域。而我们定义数据科学为一种管理过程，该过程能够将假设和数据转换成可应用的预测。典型的预测分析目标例子有：预测谁将在选举中获胜、什么样的商品放在一起销售更好、哪些贷款将被拖欠或者什么网上广告将被点击等。数据科学家负责获取数据、管理数据、选择建模技术、编写代码以及验证结果。　　由于数据科学领域涉及众多的学科，所以它通常进行“二次调用”。我们遇到的许多优秀数据科学家原本是程序设计者、统计学家、业务分析师或科技工作者，他们在原有知识储备的基础上再多学一些技术，就成为了优秀的数据科学家。这一观察促成了本书的写法：通过具体地介绍在真实数据上执行的各个通用的项目开发步骤，来介绍数据科学家所需的实用技能。对于这些开发步骤，有的你将比我们懂得更多，有的你会更快地掌握，有的还需要你进一步深入研究。　　数据科学的大多数理论基础来源于统计学，但正如我们所知，数据科学强烈地受到技术学和软件工程方法学的影响，并且在计算机科学和信息技术所驱动的各个子领域中得到了极大的发展。下面通过列举一些著名的案例来体会数据科学的若干工程风格：　　Amazon的商品推荐系统Google的广告评估系统LinkedIn的人脉推荐系统Twitter的趋势话题Walmart的消费者需求预测系统上述系统有许多共同特点：　　所有系统均建立在大规模数据集基础之上。它们并非一定属于大数据领域，不过如果仅使用小数据集的话，这些系统将无法成功。为了管理数据，这些系统需要源自计算机科学的概念：数据库理论、并行程序设计理论、流数据技术以及数据仓库。　　这些系统大多是在线或实时运行的。当数据科学团队部署一个决策程序或打分程序时，目的是要用于直接做出决策或直接向许多终端用户展示结果，而非只是产生单一的报表或分析结果。生产部署阶段是校正结果的最后机会，因为数据科学家不会长期留在现场来解决存在的缺陷。　　所有系统均允许出错，但出错率的上限是不容讨价还价的。　　这些系统不需考虑因果关系，如果它们能发现有用的相关性，就算作是成功的。它们不必非要从结果中正确地找出导致该结果的原因。　　本书讲授构建这样的系统时所需要的原理和工具，包括：通用的任务、开发步骤和成功地交付这样的项目所使用的工具。我们强调整个工作过程—如何进行项目管理，如何与其他人合作，以及如何对非专业人士展现结果。　　导读路线图本书涵盖如下内容：　　如何对数据科学处理过程本身进行管理。数据科学家必须有能力来衡量和跟踪他们自己的项目。　　如何应用在数据科学项目中常用的最强的统计和机器学习技术。可将本书看作一系列有明确工作目标的练习，需使用程序设计语言R去实现真实的数据科学工作。　　如何向各种利益相关者进行结果展现，包括管理人员、用户、部署团队等。必须用具体的术语向混合类型的受众解释你的工作，并且使用他们所熟悉的语言来表达，而不要坚持使用专门领域的技术术语。对于数据科学项目的结果展现，你无法绕开这一障碍。　　我们使用循序渐进的方式来安排本书的内容，其详细内容组织如下：　　第一部分描述数据科学处理过程的主要目标和技术，强调协作和数据。　　第1章讨论作为一名数据科学家如何开展工作，第2章介绍如何将数据装载到R系统，并演示如何启动R系统开始工作。　　第3章讲授首先要在数据中寻找什么，以及用于刻画数据特征和理解数据的重要步骤。在做数据分析之前，必须准备好数据，另外必须修正数据中存在的问题，第4章介绍如何处理这些问题。　　第二部分从刻画数据特征转到如何构建有效的预测模型上来。第5章提供将业务需求映射到技术评价和建模技术的初始词典。　　第6章讲授如何通过记忆化训练数据构建模型。这种记忆化模型虽然概念上简单却非常有效。第7章进展到具有显式加性结构的模型问题，这种功能结构增加了进行有益的内插值和外插值，以及辨识重要变量和效果的能力。　　第8章描述当项目中没有可用的带标签的训练数据时，还能够做什么。第9章介绍用于改进模型预测性能和修正具体建模问题的高级建模方法。　　第三部分从建模问题再回到处理过程上来，展示如何交付建模结果。第10章演示如何管理、文档编制和部署模型。第11章介绍如何针对不同的受众给出有效的展现方法。　　附录部分包括关于R系统、统计学和其他可用工具的补充技术细节。附录A介绍如何安装R系统、如何启动工作以及如何运用其他工具（如SQL）。附录B是关于一些重要统计学思想的最新资料。附录C讨论附加的工具和研究思路。参考文献提供参考文献资料并介绍今后的研究机遇。　　书中的学习材料是根据目标和任务来组织的，相关的工具在需要时才被引入。每一章的主题均以一个带有相关数据集的代表性项目为背景展开讨论。在学习全书的过程中，你将接触10个实质性项目。本书提供的所有数据集均保存在本书的GitHub资料库中（https://github.com/WinVector/zmPDSwR），你可以下载整个资料库（这是一个zip压缩文件，GitHub服务之一），然后将该库复制到你的机器上，也可以根据需要只复制单个文件。　　致读者为学习和运行本书的例子，你需要熟悉一些R语言、统计学以及SQL数据库（某些例子涉及）的知识，建议你手头准备一些好的入门教材。在学习这本书之前，你不必是一位R语言、统计学和SQL方面的专家，但应该能够很轻松地自学本书提及却不能完整讲解的内容。　　对于R语言，我们推荐参考Robert Kabacoff的《R in Action，2nd Edition》（www.manning.com/kabacoff2/）以及与本书相关的网站Quick-R（www.statmethods.net）。对于统计学，我们推荐参考David Freedman、Robert Pisani和Roger Purves的《Statistics，4th Edition》。对于SQL，我们推荐参考Joe Celko的《SQL for Smarties，4th Edition》。　　总体上，我们所期望的理想读者应该是这样的：　　对工作示例感兴趣。通过学习这些示例，你将至少学会一种方法，能够完成一个项目的所有步骤。你必须乐于尝试简单的脚本编写和程序设计以充分利用这本书。对于我们给出的每个示例，你应该尝试改变它，并且预料到会有某些失败（你的改变不奏效）和某些成功（你的改变优于示例）。　　对R语言的统计系统有所了解并且乐于用R语言编写短的脚本和程序。除Kabacoff的书（《R in Action》）外，我们在参考文献中还推荐了几本好书。我们用R语言解决具体的问题。为了理解正在进行什么处理，你需要运行那些示例，并且阅读额外的文档以理解那些在本书中没有展示的变种命令。　　对概率、均值、标准差和显著性等基本的统计学概念有一些经验。我们在需要时会引入这些概念，对于工作示例，你可能还需要阅读一些额外的参考文献。我们给出某些术语的定义，并提供某些主题的参考文献和合适的博客，但我们认为在某些主题上你需要自己在互联网上进行搜索。　　一台安装有R系统和其他工具的计算机（OS X、Linux或Windows），以及用于下载有关工具和数据集的互联网。我们强烈地建议你进行示例学习，用R系统help()命令学习各种方法，并且跟踪学习某些补充的参考文献。　　书中没有什么本书不是一本R语言的使用手册。我们使用R语言具体地展示数据科学项目的重要步骤，通过示例讲授足够的R语言知识，但不熟悉R语言的读者需要查阅附录A以及许多优秀的R语言书籍和使用指南。　　本书不是一系列案例研究集合。我们更强调方法和技术，在本书中给出案例数据和代码仅仅是为了确保我们给出的建议是具体的、可用的。　　本书不是一本大数据方面的书。我们认为大多数有意义的数据科学问题出现在数据库级别或文件级别等可管理的大小规模上（通常比内存更大，但还未大到难以管理的程度）。有价值的数据是能够将测量到的条件映射到依赖于它们的结果上，但产生这些数据往往是代价高昂的，因而在实际应用中通常会限制这些数据的规模。而对于某些报表生成、数据挖掘和自然语言处理任务，才需要进入大数据领域。　　本书不是一本理论方面的书。对于任何一种技术，我们不会强调其绝对严格的理论。数据科学的目标应该是支持灵活性，提供很多可用的好技术。并且，当某个技术能够用于解决手头问题时，深入地研究该技术。此外，由于要直接使用R语言代码，所以在本书正文中使用R代码符号，而没用美观的编辑公式。　　本书也不是给机器学习多面手使用的。我们只强调那些已经用R语言实现了的方法。对于每种方法，我们介绍其操作的理论并表明该方法有何优点。我们一般不讨论如何实现这些方法（即便这种实现是容易的），因为这些信息是随处可得的。　　编码约定及下载本书是以示例驱动方式叙述的，我们在GitHub资料库（https://github.com/WinVector/zmPDSwR）中提供了准备好的示例数据，它们用R语言进行编码并且链接到初始源，你可以在线查询该库或者将其复制到你自己的机器上。由于从zip压缩文件中复制代码比从本书的电子版中复制和粘贴更容易，我们也提供了产生所有结果的程序代码以及在书中出现的几乎所有的图表（作为一个zip文件）（https://github.com/WinVector/zmPDSwR/raw/master/CodeExamples.zip）。你也可以从Manning出版社的网站（www.manning.com/PracticalDataSciencewithR）下载这些代码。　　我们鼓励你在阅读本书时尽力实现这些R代码示例，即便在讨论数据科学中相当抽象的概念时，我们也会用具体的数据和代码来展示示例，在每章均给出了指向该章内容所参考的具体数据集的链接。　　在本书中，代码均采用特殊字体书写，以将它们与正常文字区别开来，具体的变量和值采用类似的格式，抽象的数学符号则采用斜体。R是一种数学语言，许多短语都用到了上述两种字体。在我们的示例中，任何提示符（如“>”和“$”）都可以忽略掉。内嵌结果用R的注释符“#”作为前缀来标识。　　软硬件要求为学习示例，需要安装有Linux、OS X或Windows操作系统的计算机，并且安装了相关的软件（安装方法在附录A给出），我们推荐的所有软件都是完全跨平台的、免费使用的、开源的。　　建议至少安装如下软件：　　R系统：http://cran.r-project.org。　　各种来自CRAN的程序包（由R自身使用install.packages()命令安装并使用library()命令激活）。　　版本控制工具Git：http://git-scm.com。　　RStudio：一个集成了编辑器、执行和绘图的开发环境—http://www.rstudio.com。　　支持系统命令的bash shell，它嵌入在Linux和OS X系统中，能够通过安装Cygwin （http://www.cygwin.com）添加到Windows系统。我们不写任何脚本，所以对于一个经验丰富的Windows shell

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