实战数据科学食谱：R与Python的89个解决方案

"Practical Data Science Cookbook - 89 hands-on recipes to help you complete real-world data science projects in R and Python" 本书《实用数据科学手册》是一本综合性的文档，旨在通过89个实战食谱帮助读者在R和Python环境中完成实际的数据科学项目。作者包括Tony Ojeda, Sean Patrick Murphy, Benjamin Bengfort以及Abhijit Dasgupta，由BIRMINGHAM-MUMBAI的Packt Publishing出版。 书中的89个实战配方涵盖了数据科学工作流程的各个阶段，包括但不限于以下几个核心知识点： 1. 数据获取与预处理：了解如何从各种来源（如Web、APIs、数据库和文件）获取数据，并进行清洗、转换和整合。这涉及到R的`readr`和Python的`pandas`库的使用，以及缺失值处理、异常值检测和数据标准化等技巧。 2. 数据探索与可视化：掌握使用R的`ggplot2`和Python的`matplotlib`或`seaborn`库进行数据可视化的方法，以便于理解数据分布、相关性和模式。此外，书中可能还涵盖了统计摘要和数据透视表的创建。 3. 统计建模：学习如何使用R的`stats`包和Python的`scikit-learn`库进行预测建模，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机以及神经网络等。同时，书中会涉及模型选择、验证和调优的策略。 4. 机器学习算法：深入理解监督学习和无监督学习的算法，如K-均值聚类、主成分分析(PCA)、朴素贝叶斯分类、逻辑回归、深度学习等，并学习如何在R和Python中应用它们。 5. 大数据处理：探讨如何利用R的`SparkR`接口和Python的`pyspark`处理大规模数据集，以及如何使用Hadoop和MapReduce进行分布式计算。 6. 自然语言处理(NLP)：学习文本预处理、情感分析、主题建模和词嵌入技术，如使用R的`tm`和`tidytext`包，以及Python的`nltk`和`gensim`库。 7. 时间序列分析：掌握R的`forecast`包和Python的`pandas`处理时间序列数据的方法，进行趋势分析、季节性建模和预测。 8. 数据产品开发：学习如何将模型部署到Web应用或API服务中，如使用Shiny（R）和Flask或Django（Python）框架。 9. 实战项目：书中包含真实世界的数据科学项目示例，如客户细分、欺诈检测、推荐系统、网络日志分析等，这些项目可以帮助读者将所学知识应用于实际场景。 《实用数据科学手册》是一本全面的指南，它将帮助读者不仅掌握理论知识，还能通过实践提升数据科学技能，无论是在R还是Python环境中都能游刃有余地完成数据科学项目。