《预测分析 - R 语言实现》是一本比较全面的预测建模教材，覆盖了最常见的一些模型，例如逻辑回归、神经网络、SVM、HMM、时间序列分析、推荐系统等。这本书属于 Packt 出版社系列图书中的 Mastering 级别，是有一定难度和深度的高级教程。
作为一位兼具科研和产业经验的专家，作者很巧妙地把握了理论和实践之间的平衡。他的做法是，先以比较通俗的方式讲解理论背景，再通过一些实际案例的直观示范来帮助读者理解相关的理论和方法。这样就让读者既能对各种预测分析方法的理论基础有更深入的认识，又能掌握在实际工作中运用这些技术的方法。此外，作者还提供了大量的参考文献和在线教程，供学有余力的读者进一步提高。
在翻译完成《基于 R 语言的自动数据收集：网络抓取和文本挖掘实用指南》一书后，我就在机械工业出版社编辑推荐给我的后续书单中挑出了这本书。我之所以会对这本书感兴趣，是因为前面那本书的核心是如何在线抓取数据，而现在这本书则是如何对这些数据进行预测建模，两本书结合起来，就构成了一个完整的技术体系。
在多年的应用开发经历中，我一直更喜欢这种个人能掌控完整技术链条的工作风格，相信很多科研工作者和小团队的技术带头人也会有同感。其实，这种风格和团队合作并不矛盾。实际上，只有具备了掌控全局的能力，才能提高团队合作的效率，降低沟通成本。
作为译者，我想给读者的一条建议就是多动手。在技术领域，看懂了书不等于掌握了技术。读者如果没有经过实际的应用，对书中内容的理解不仅达不到足够的深度，而且很容易遗忘。针对自己感兴趣的某个问题，先把模型设计出来，把代码调通，再对模型进行优化，最后得到理想的结果，这个过程是非常关键的。
比如在上一本书的 GitHub 讨论区里就有一个很有意思的话题，有一位读者在尝试抓取某个新闻下的所有评论时遇到了问题，后来才发现是 iFrame 框架的原因，进而引出了一些原书中没有讲到的技术。调通代码后，这位读者觉得收获很大。
照例，我也给本书开通了一个 GitHub 讨论区，链接是：https://github.com/coderLMN/MasteringPredictiveAnalyticsWithR/issues ，欢迎读者去提出问题、解答和建议，参与讨论。
另外需要说明的一点是，我在译稿中加入了不少译者注，目的是为了帮助读者理解某些比较晦涩的概念、公式和代码。但是因为个人水平有限，译者注里的解释和说明难免会有不严谨、画蛇添足甚至错误的地方，请读者多多指正。
最后，我还要感谢我的家人在本书翻译过程中的付出和耐心。因为有他们的支持，我才能以一种精耕细作的方式完成本书的翻译工作。