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[美] 卡巴科弗（Robert I. Kabacoff） 著，王小宁，刘撷芯，黄俊文 等 译

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 统计分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 编程
• 实战
• 第二版
• 技术
• 计算机

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115420572

版次：2

商品编码：11939734

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：534

正文语种：中文

编辑推荐

大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的**工具，是数据挖掘、数据分析人才的必读技能。

本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能，展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。第2版新增6章内容，涵盖时间序列、聚类分析、分类、高级编程、创建包和创建动态报告等，并分别详细介绍了如何使用ggplot2和lattice进行高级绘图。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，领略大量探索和展示数据的图形功能，并学会如何撰写动态报告，从而更加高效地进行分析与沟通。

想要成为备受高科技企业追捧的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷地统计与分析数据吧！

内容简介

本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。
本书适合数据分析人员及R用户学习参考。

作者简介

Robert I. Kabacoff
R语言社区学习网站Quick-R的维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。

王小宁
中国人民大学统计学院14级硕士，16级博士，统计之都副主编，中国人民大学数据挖掘中心分布式计算负责人，研究兴趣包括统计机器学习和缺失数据。

刘撷芯
中国人民大学统计学院13级硕士，爱荷华大学商学院16级博士，中国人民大学数据挖掘中心核心成员之一，研究兴趣包括统计机器学习和文本分析。

黄俊文
2014年毕业于中山大学数学系，2016年毕业于加州大学圣地亚哥分校统计学专业，统计之都成员，易易网创始人之一，目前关注计算机科学和统计学的结合与应用，包括机器学习方法等。他致力于成为一个有趣的人。

目录

第一部分　入门
第1章　R语言介绍　3
1．1　为何要使用R　4
1．2　R的获取和安装　6
1．3　R的使用　6
1．3．1　新手上路　7
1．3．2　获取帮助　10
1．3．3　工作空间　10
1．3．4　输入和输出　12
1．4　包　13
1．4．1　什么是包　14
1．4．2　包的安装　14
1．4．3　包的载入　14
1．4．4　包的使用方法　14
1．5　批处理　15
1．6　将输出用为输入：结果的重用　16
1．7　处理大数据集　16
1．8　示例实践　16
1．9　小结　18
第2章　创建数据集　19
2．1　数据集的概念　19
2．2　数据结构　20
2．2．1　向量　21
2．2．2　矩阵　22
2．2．3　数组　23
2．2．4　数据框　24
2．2．5　因子　27
2．2．6　列表　28
2．3　数据的输入　30
2．3．1　使用键盘输入数据　31
2．3．2　从带分隔符的文本文件导入数据　32
2．3．3　导入Excel数据　35
2．3．4　导入XML数据　36
2．3．5　从网页抓取数据　36
2．3．6　导入SPSS数据　36
2．3．7　导入SAS数据　37
2．3．8　导入Stata数据　37
2．3．9　导入NetCDF数据　38
2．3．10　导入HDF5数据　38
2．3．11　访问数据库管理系统　38
2．3．12　通过Stat/Transfer导入数据　40
2．4　数据集的标注　40
2．4．1　变量标签　40
2．4．2　值标签　41
2．5　处理数据对象的实用函数　41
2．6　小结　42
第3章　图形初阶　43
3．1　使用图形　43
3．2　一个简单的例子　45
3．3　图形参数　46
3．3．1　符号和线条　47
3．3．2　颜色　49
3．3．3　文本属性　50
3．3．4　图形尺寸与边界尺寸　51
3．4　添加文本、自定义坐标轴和图例　53
3．4．1　标题　54
3．4．2　坐标轴　54
3．4．3　参考线　56
3．4．4　图例　57
3．4．5　文本标注　58
3．4．6　数学标注　60
3．5　图形的组合　61
3．6　小结　67
第4章　基本数据管理　68
4．1　一个示例　68
4．2　创建新变量　70
4．3　变量的重编码　71
4．4　变量的重命名　72
4．5　缺失值　74
4．5．1　重编码某些值为缺失值　74
4．5．2　在分析中排除缺失值　75
4．6　日期值　76
4．6．1　将日期转换为字符型变量　77
4．6．2　更进一步　78
4．7　类型转换　78
4．8　数据排序　79
4．9　数据集的合并　79
4．9．1　向数据框添加列　79
4．9．2　向数据框添加行　80
4．10　数据集取子集　80
4．10．1　选入（保留）变量　80
4．10．2　剔除（丢弃）变量　81
4．10．3　选入观测　82
4．10．4　subset()函数　82
4．10．5　随机抽样　83
4．11　使用SQL语句操作数据框　83
4．12　小结　84
第5章　高级数据管理　85
5．1　一个数据处理难题　85
5．2　数值和字符处理函数　86
5．2．1　数学函数　86
5．2．2　统计函数　87
5．2．3　概率函数　90
5．2．4　字符处理函数　92
5．2．5　其他实用函数　94
5．2．6　将函数应用于矩阵和数据框　95
5．3　数据处理难题的一套解决方案　96
5．4　控制流　100
5．4．1　重复和循环　100
5．4．2　条件执行　101
5．5　用户自编函数　102
5．6　整合与重构　104
5．6．1　转置　104
5．6．2　整合数据　105
5．6．3　reshape2包　106
5．7　小结　108
第二部分　基本方法
第6章　基本图形　110
6．1　条形图　110
6．1．1　简单的条形图　111
6．1．2　堆砌条形图和分组条形图　112
6．1．3　均值条形图　113
6．1．4　条形图的微调　114
6．1．5　棘状图　115
6．2　饼图　116
6．3　直方图　118
6．4　核密度图　120
6．5　箱线图　122
6．5．1　使用并列箱线图进行跨组比较　123
6．5．2　小提琴图　125
6．6　点图　127
6．7　小结　129
第7章　基本统计分析　130
7．1　描述性统计分析　131
7．1．1　方法云集　131
7．1．2　更多方法　132
7．1．3　分组计算描述性统计量　134
7．1．4　分组计算的扩展　135
7．1．5　结果的可视化　137
7．2　频数表和列联表　137
7．2．1　生成频数表　137
7．2．2　独立性检验　143
7．2．3　相关性的度量　144
7．2．4　结果的可视化　145
7．3　相关　145
7．3．1　相关的类型　145
7．3．2　相关性的显著性检验　147
7．3．3　相关关系的可视化　149
7．4　t检验　149
7．4．1　独立样本的t检验　150
7．4．2　非独立样本的t检验　151
7．4．3　多于两组的情况　151
7．5　组间差异的非参数检验　152
7．5．1　两组的比较　152
7．5．2　多于两组的比较　153
7．6　组间差异的可视化　155
7．7　小结　155
第三部分　中级方法
第8章　回归　158
8．1　回归的多面性　159
8．1．1　OLS回归的适用情境　159
8．1．2　基础回顾　160
8．2　OLS 回归　160
8．2．1　用lm()拟合回归模型　161
8．2．2　简单线性回归　163
8．2．3　多项式回归　164
8．2．4　多元线性回归　167
8．2．5　有交互项的多元线性回归　169
8．3　回归诊断　171
8．3．1　标准方法　172
8．3．2　改进的方法　175
8．3．3　线性模型假设的综合验证　181
8．3．4　多重共线性　181
8．4　异常观测值　182
8．4．1　离群点　182
8．4．2　高杠杆值点　182
8．4．3　强影响点　184
8．5　改进措施　186
8．5．1　删除观测点　186
8．5．2　变量变换　187
8．5．3　增删变量　188
8．5．4　尝试其他方法　188
8．6　选择“最佳”的回归模型　189
8．6．1　模型比较　189
8．6．2　变量选择　190
8．7　深层次分析　193
8．7．1　交叉验证　193
8．7．2　相对重要性　195
8．8　小结　197
第9章　方差分析　198
9．1　术语速成　198
9．2　ANOVA模型拟合　201
9．2．1　aov()函数　201
9．2．2　表达式中各项的顺序　202
9．3　单因素方差分析　203
9．3．1　多重比较　204
9．3．2　评估检验的假设条件　206
9．4　单因素协方差分析　208
9．4．1　评估检验的假设条件　209
9．4．2　结果可视化　210
9．5　双因素方差分析　211
9．6　重复测量方差分析　214
9．7　多元方差分析　217
9．7．1　评估假设检验　218
9．7．2　稳健多元方差分析　220
9．8　用回归来做ANOVA　220
9．9　小结　222
第10章　功效分析　223
10．1　假设检验速览　223
10．2　用pwr包做功效分析　225
10．2．1　t检验　226
10．2．2　方差分析　228
10．2．3　相关性　228
10．2．4　线性模型　229
10．2．5　比例检验　230
10．2．6　卡方检验　231
10．2．7　在新情况中选择合适的效应值　232
10．3　绘制功效分析图形　233
10．4　其他软件包　235
10．5　小结　236
第11章　中级绘图　237
11．1　散点图　238
11．1．1　散点图矩阵　240
11．1．2　高密度散点图　242
11．1．3　三维散点图　244
11．1．4　旋转三维散点图　247
11．1．5　气泡图　248
11．2　折线图　250
11．3　相关图　253
11．4　马赛克图　258
11．5　小结　260
第12章　重抽样与自助法　261
12．1　置换检验　261
12．2　用coin包做置换检验　263
12．2．1　独立两样本和K样本检验　264
12．2．2　列联表中的独立性　266
12．2．3　数值变量间的独立性　266
12．2．4　两样本和K样本相关性检验　267
12．2．5　深入探究　267
12．3　lmPerm包的置换检验　267
12．3．1　简单回归和多项式回归　268
12．3．2　多元回归　269
12．3．3　单因素方差分析和协方差分析　270
12．3．4　双因素方差分析　271
12．4　置换检验点评　271
12．5　自助法　272
12．6　boot包中的自助法　272
12．6．1　对单个统计量使用自助法　274
12．6．2　多个统计量的自助法　276
12．7　小结　278
第四部分　高级方法
第13章　广义线性模型　280
13．1　广义线性模型和glm()函数　281
13．1．1　glm()函数　281
13．1．2　连用的函数　282
13．1．3　模型拟合和回归诊断　283
13．2　Logistic回归　284
13．2．1　解释模型参数　286
13．2．2　评价预测变量对结果概率的影响　287
13．2．3　过度离势　288
13．2．4　扩展　289
13．3　泊松回归　289
13．3．1　解释模型参数　291
13．3．2　过度离势　292
13．3．3　扩展　294
13．4　小结　295
第14章　主成分分析和因子分析　296
14．1　R中的主成分和因子分析　297
14．2　主成分分析　298
14．2．1　判断主成分的个数　298
14．2．2　提取主成分　300
14．2．3　主成分旋转　303
14．2．4　获取主成分得分　304
14．3　探索性因子分析　305
14．3．1　判断需提取的公共因子数　306
14．3．2　提取公共因子　307
14．3．3　因子旋转　308
14．3．4　因子得分　312
14．3．5　其他与EFA相关的包　312
14．4　其他潜变量模型　312
14．5　小结　313
第15章　时间序列　315
15．1　在R 中生成时序对象　317
15．2　时序的平滑化和季节性分解　319
15．2．1　通过简单移动平均进行平滑处理　319
15．2．2　季节性分解　321
15．3　指数预测模型　326
15．3．1　单指数平滑　326
15．3．2　Holt 指数平滑和Holt-Winters指数平滑　329
15．3．3　ets()函数和自动预测　331
15．4　ARIMA预测模型　333
15．4．1　概念介绍　333
15．4．2　ARMA和ARIMA模型　334
15．4．3　ARIMA的自动预测　339
15．5　延伸阅读　340
15．6　小结　340
第16章　聚类分析　342
16．1　聚类分析的一般步骤　343
16．2　计算距离　344
16．3　层次聚类分析　345
16．4　划分聚类分析　350
16．4．1　K均值聚类　350
16．4．2　围绕中心点的划分　354
16．5　避免不存在的类　356
16．6　小结　359
第17章　分类　360
17．1　数据准备　361
17．2　逻辑回归　362
17．3　决策树　363
17．3．1　经典决策树　364
17．3．2　条件推断树　366
17．4　随机森林　368
17．5　支持向量机　370
17．6　选择预测效果最好的解　374
17．7　用rattle包进行数据挖掘　376
17．8　小结　381
第18章　处理缺失数据的高级方法　382
18．1　处理缺失值的步骤　383
18．2　识别缺失值　384
18．3　探索缺失值模式　385
18．3．1　列表显示缺失值　385
18．3．2　图形探究缺失数据　386
18．3．3　用相关性探索缺失值　389
18．4　理解缺失数据的来由和影响　391
18．5　理性处理不完整数据　391
18．6　完整实例分析（行删除）　392
18．7　多重插补　394
18．8　处理缺失值的其他方法　397
18．8．1　成对删除　398
18．8．2　简单（非随机）插补　398
18．9　小结　399
第五部分　技能拓展
第19章　使用ggplot2进行高级绘图　402
19．1　R 中的四种图形系统　402
19．2　ggplot2包介绍　403
19．3　用几何函数指定图的类型　407
19．4　分组　411
19．5　刻面　413
19．6　添加光滑曲线　416
19．7　修改ggplot2图形的外观　418
19．7．1　坐标轴　419
19．7．2　图例　420
19．7．3　标尺　421
19．7．4　主题　423
19．7．5　多重图　425
19．8　保存图形　426
19．9　小结　426
第20章　高级编程　427
20．1　R语言回顾　427
20．1．1　数据类型　427
20．1．2　控制结构　433
20．1．3　创建函数　436
20．2　环境　437
20．3　面向对象的编程　439
20．3．1　泛型函数　439
20．3．2　S3模型的限制　441
20．4　编写有效的代码　442
20．5　调试　445
20．5．1　常见的错误来源　445
20．5．2　调试工具　446
20．5．3　支持调试的会话选项　448
20．6　深入学习　451
20．7　小结　451
第21章　创建包　452
21．1　非参分析和npar 包　453
21．2　开发包　457
21．2．1　计算统计量　457
21．2．2　打印结果　460
21．2．3　汇总结果　461
21．2．4　绘制结果　463
21．2．5　添加样本数据到包　464
21．3　创建包的文档　466
21．4　建立包　467
21．5　深入学习　471
21．6　小结　471
第22章　创建动态报告　472
22．1　用模版生成报告　474
22．2　用R和Markdown创建动态报告　475
22．3　用R和LaTeX创建动态报告　480
22．4　用R和Open Document创建动态报告　483
22．5　用R和Microsoft Word创建动态报告　485
22．6　小结　489
第23章　使用lattice进行高级绘图　490
23．1　lattice包　490
23．2　调节变量　494
23．3　面板函数　495
23．4　分组变量　498
23．5　图形参数　502
23．6　自定义图形条带　503
23．7　页面布局　504
23．8　深入学习　507
附录A　图形用户界面　508
附录B　自定义启动环境　511
附录C　从R中导出数据　513
附录D　R中的矩阵运算　515
附录E　本书中用到的扩展包　517
附录F　处理大数据集　522
附录G　更新R　526
后记：探索R的世界　528
参考文献　530

前言/序言

《数据探索与可视化的艺术：R语言与统计分析实践指南》 拥抱数据，洞察未来 在这个数据爆炸的时代，理解和驾驭信息的能力已成为个人与组织成功的关键。从海量数据中提炼有价值的洞见，并通过清晰直观的方式呈现出来，是现代分析师、科学家、研究人员乃至每一位渴望提升决策水平的专业人士必备的技能。《数据探索与可视化的艺术：R语言与统计分析实践指南》正是为助力您掌握这一核心能力而生。本书并非单纯的技术手册，而是一场引领您深入数据世界，学习如何用R语言这一强大的开源统计计算工具进行探索性数据分析（EDA）与高效可视化的旅程。 为何选择R语言？ R语言以其在统计计算和图形生成方面的卓越能力而闻名。它拥有一个庞大且活跃的社区，贡献了成千上万的优秀软件包，覆盖了从基础数据处理到复杂机器学习算法的各个领域。其灵活的语法、强大的数据处理能力以及精美的可视化功能，使其成为数据科学家、统计学家和研究人员的首选工具。本书将从零开始，循序渐进地引导您掌握R语言的核心概念和常用操作，让您能够自信地进行数据导入、清洗、转换和建模。 本书的独特视角与核心内容 《数据探索与可视化的艺术》强调的是“艺术”，它意味着我们不仅要掌握工具，更要理解方法论、培养直觉，并最终以富有洞察力且易于理解的方式表达分析结果。本书将围绕以下几个核心板块展开，旨在为您构建一个全面而深入的数据分析框架： 第一部分：R语言基础与数据处理的精髓 R语言的入门之旅： 我们将从R的安装与基础环境配置入手，介绍RStudio这一强大的集成开发环境（IDE），帮助您快速熟悉R的交互式编程模式。您将学习R的基本数据类型、变量、运算符、控制流（条件语句、循环）以及函数的使用。 数据结构的驾驭： 理解不同的数据结构是R语言编程的基石。本书将详细讲解向量（vector）、列表（list）、矩阵（matrix）、数组（array）以及数据框（data.frame）的创建、访问和操作。您将掌握如何有效地组织和管理您的数据集。 数据导入与导出： 实际工作中，数据往往以各种格式存在，如CSV、Excel、JSON、数据库等。本书将提供详尽的指南，教您如何使用R读取和写入这些常见的数据文件，确保您的数据分析流程顺畅无阻。 数据清洗与转换的艺术： 真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、格式不一致等问题。本部分将是本书的重点之一，您将学习使用`dplyr`等强大的数据处理包，进行数据筛选、排序、分组、汇总、连接（join）等操作，有效地清洗和转换数据，为后续分析奠定坚实基础。我们将深入探讨处理缺失值（NA）的策略，以及如何识别和处理潜在的异常值。 字符串处理与日期时间操作： 文本数据的分析和日期时间序列的处理是数据分析中不可或缺的环节。本书将介绍R中强大的字符串处理函数以及如何高效地操作日期和时间数据，让您能够应对复杂的文本和时间相关分析任务。 第二部分：探索性数据分析（EDA）的深度实践 理解数据的分布与特征： 在深入分析之前，全面理解数据的基本统计特征至关重要。您将学习如何计算均值、中位数、方差、标准差、百分位数等描述性统计量，并学会如何通过直方图、箱线图、小提琴图等可视化手段来探索单变量数据的分布情况，识别潜在的模式和异常。 探索变量间的关系： 数据分析的核心在于揭示变量之间的关系。本书将引导您运用散点图、相关系数矩阵、热力图等方法，探索连续变量之间的线性关系，以及分类变量之间的分布差异。您将学习如何识别变量间的关联强度和方向。 分组分析与聚合： 很多时候，我们需要根据某个或某几个分类变量对数据进行分组，并计算每个组的统计摘要。本书将详细讲解如何使用`group_by()`和`summarise()`等`dplyr`函数，实现高效的分组聚合分析，从而揭示不同群体间的差异。 缺失值与异常值分析： 针对第一部分中涉及的数据清洗，本部分将进一步深化，教会您如何系统地诊断数据中的缺失值模式，以及如何利用统计方法和可视化手段来识别和理解异常值的成因，并探讨相应的处理策略。 数据模式的识别与假设检验的初步接触： 通过EDA，我们往往能形成一些关于数据模式的初步假设。本书将引导您如何观察和总结这些模式，并初步接触一些基础的统计检验方法（如T检验、卡方检验），了解如何验证您的初步假设。 第三部分：数据可视化的艺术与技巧 `ggplot2`：优雅且强大的绘图系统： `ggplot2`是R语言中最受欢迎的可视化包之一，它基于“图形语法”构建，能够创建出高度定制化、美观且信息丰富的图形。本书将投入大量篇幅，系统讲解`ggplot2`的核心概念，包括图层（layers）、美学映射（aesthetics）、几何对象（geoms）、统计变换（stats）、坐标系（coordinate systems）和分面（facets）。 绘制各类基本图形： 您将学会如何绘制直方图、密度图、箱线图、小提琴图、散点图、折线图、条形图、饼图等基础图表，并掌握如何根据数据类型和分析目的选择最合适的图表类型。 高级可视化技巧： 本部分将带领您探索更复杂的图形，如多变量散点图、分组散点图、相关矩阵热力图、时间序列图、地图可视化（使用`sf`等包）等。您将学习如何通过颜色、形状、大小、线条等多种美学映射来编码多维度信息。 图表的美学优化： 一张好的图表不仅要准确传达信息，还要美观易读。本书将讲解如何调整图表的标题、轴标签、图例、颜色主题、字体等，优化图表的整体视觉效果，使其更具专业性和吸引力。 交互式可视化： 在信息传播日益数字化的今天，交互式可视化已成为一种重要的信息呈现方式。您将初步接触`plotly`、`shiny`等包，学习如何创建交互式的图表，允许用户通过缩放、悬停、过滤等操作来探索数据，从而获得更深入的洞察。 第四部分：统计建模的入门与应用 线性回归模型： 线性回归是统计建模中最基础也最常用的模型之一。本书将介绍如何使用R构建和解释线性回归模型，包括模型拟,【回归】的构建、参数估计、模型诊断（残差分析）以及预测。您将学习如何评估模型的拟合优度（R-squared）以及解释回归系数的含义。 广义线性模型（GLM）简介： 对于非正态分布的响应变量，广义线性模型提供了更灵活的建模框架。本书将简要介绍逻辑回归（用于二分类问题）等GLM的应用场景和基本概念。 模型选择与评估： 如何选择最适合您数据的模型？如何评估模型的表现？本书将探讨一些模型选择的原则和常用的评估指标，帮助您做出更明智的建模决策。 谁适合阅读本书？ 初学者： 对数据分析和R语言完全陌生，希望从零开始系统学习的读者。 学生与研究人员： 需要进行学术研究，掌握数据分析和可视化技能以支持论文撰写的学生和学者。 市场分析师、业务分析师： 希望提升数据洞察能力，将数据转化为商业决策的专业人士。 数据科学爱好者： 热衷于探索数据，希望掌握数据科学核心技能的个人。 所有希望提升数据素养的人： 任何对理解和利用数据感到好奇，并希望通过R语言实现这一目标的人。 本书的亮点 实战导向： 每一章都配有大量的R代码示例，均可直接在R环境中运行，强调理论与实践的结合。 循序渐进： 从基础概念到高级技巧，内容组织逻辑清晰，难度逐步提升，适合不同水平的读者。 详尽的图表示例： 丰富的可视化案例，展示如何用R语言创造出高质量的、富有信息量的图表。 侧重理解而非记忆： 强调对概念和原理的深入理解，帮助读者建立坚实的数据分析思维。 实用性强： 涵盖了数据分析和可视化中最常用、最有价值的技术和方法。 结语 《数据探索与可视化的艺术：R语言与统计分析实践指南》不仅仅是一本书，它是一份邀请，邀请您踏上数据探索的奇妙旅程。通过掌握R语言的强大力量，您将能够解锁数据的潜力，揭示隐藏的规律，并以清晰、有说服力的方式讲述数据的故事。准备好迎接数据的挑战，拥抱数据驱动的未来吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读体验中最令人惊喜的一本。我一直对数据分析和可视化抱有浓厚的兴趣，但苦于缺乏系统性的学习路径，经常在浩如烟海的资料中迷失方向。偶然间，我朋友向我推荐了这本《R语言实战 第2版》，我抱着试试看的心态翻开，结果一发不可不能自拔。书中的语言通俗易懂，即使是R语言的初学者也能很快理解其精髓。作者在讲解基础知识的同时，也深入浅出地介绍了许多高级的应用，比如机器学习、大数据处理等，这让我看到了R语言在实际工作中的巨大潜力。书中大量的代码示例更是锦上添花，我可以直接复制粘贴运行，并在实践中不断摸索和学习。我特别喜欢书中对统计学概念的阐释，很多之前模糊不清的理论，通过R语言的实际操作，变得清晰明了。而且，书中的排版设计也非常人性化，图文并茂，阅读起来一点都不枯燥。总而言之，如果你也对数据分析领域感兴趣，并且想要掌握一门强大的工具，那么这本书绝对是你的不二之选。它不仅能够帮助你快速入门R语言，更能引领你走向数据科学的更深层次。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《R语言实战 第2版》最大的亮点在于其前瞻性和实用性。如今，数据分析早已不再是单纯的统计计算，而是涉及到大数据处理、机器学习、人工智能等多个领域。这本书在这些方面都有所涉猎，并且给出了非常具体的实现方法。例如，书中对于如何使用R语言处理大规模数据集，以及如何构建和评估机器学习模型，都有详细的讲解。这对于我这样希望将R语言应用于更广阔的领域的人来说，无疑是一本宝贵的财富。我尤其欣赏书中对于各种算法的解释，作者并没有止步于介绍代码，而是深入剖析了算法的原理和适用场景，这有助于我更好地理解和运用这些技术。而且，书中的案例都来自于实际工作场景，非常贴合需求，能够帮助我快速解决实际问题。这本书不仅让我掌握了R语言的强大功能，更让我看到了数据科学的无限可能，为我的职业发展提供了新的方向。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到《R语言实战 第2版》这本书时，我并没有抱有多大的期望，因为我之前看过不少R语言的书籍，大多过于理论化，或者代码示例过时，难以应用。然而，这本书彻底颠覆了我的看法。作者的讲解方式非常独特，他不是简单地罗列函数和语法，而是通过一个个生动有趣的项目，将R语言的知识点融入其中。我印象最深刻的是关于数据可视化的章节，书中介绍了ggplot2这个强大的可视化包，并且通过大量的实例展示了如何创建各种精美的图表，从简单的散点图到复杂的交互式图表，都能够轻松实现。这对我这个对数据可视化要求很高的人来说，简直是福音。此外，书中对数据清洗和预处理的讲解也非常细致，这部分内容对于初学者来说往往是难点，但这本书却用非常易懂的方式将其讲解清楚，让我少走了不少弯路。总的来说，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导你掌握R语言的精髓，并在实践中不断成长。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据分析领域摸爬滚打了多年的老兵，我深知一本好的参考书对提升技术能力的重要性。坦白说，市面上关于R语言的书籍琳琅满目，但真正能够做到深度与广度并存，并且兼顾理论与实践的却并不多见。而《R语言实战 第2版》恰恰填补了这个空白。我尤其欣赏书中对于各种统计建模方法的详尽阐述，从线性回归到广义线性模型，再到时间序列分析，几乎涵盖了数据分析中常用的统计学技术。而且，每一章节都配有真实的数据集和清晰的代码实现，这使得理解复杂的统计概念变得轻而易举。更难能可贵的是，本书并没有停留在基础知识层面，而是进一步拓展到了数据挖掘、机器学习等前沿领域，这对于我这样希望不断提升自己技能的从业者来说，提供了宝贵的学习资源。书中的例子也都非常有针对性，能够直接应用到实际工作中，大大节省了我的摸索时间。这本书已经成为我案头必备的参考书，无论何时遇到问题，翻开它总能找到想要的答案。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一门编程语言，最关键的还是在于动手实践。而《R语言实战 第2版》恰恰抓住了这一点。《R语言实战 第2版》不仅仅是提供了一堆枯燥的函数说明，而是通过大量精心设计的练习题和项目，让读者在实际操作中掌握R语言的各项技能。我特别喜欢书中关于数据模拟和实验设计的部分，这部分内容对于进行科学研究和统计推断至关重要，而本书却用非常直观的方式进行了讲解，让我对这些概念有了更深刻的理解。而且，书中还介绍了一些常用的R包，并且详细讲解了它们的使用方法，这大大节省了我自己去探索和学习的时间。总而言之，这本书是一本非常适合自主学习的书籍，它能够激发读者的学习兴趣，并且通过实践帮助读者建立起扎实的R语言基础。我已经迫不及待地想尝试书中的更多内容了！

评分☆☆☆☆☆

已经收到了，非常不错，物流很快，小哥服务很好，赞一个

评分☆☆☆☆☆

非常喜欢，京东购物划算，送货速度快，非常方便

评分☆☆☆☆☆

书很不错，非常推荐好好学习天天向上

评分☆☆☆☆☆

每个学生人手一本，必备参考书

评分☆☆☆☆☆

最近自学R语言，这本R语言实战书是必不可少的，非常推荐

评分☆☆☆☆☆

R语言实际应用，例子很好，学起来不吃力。

评分☆☆☆☆☆

一直在京东上买东西，帮儿子买的无法上图，不错好

评分☆☆☆☆☆

全新正品，塑封包装，老师推荐的，抽时间一定学学

评分☆☆☆☆☆

说明文档都是英文，好难学，还要数学，编程，我晕了