Chapter 2 Workflow: Basics
Chapter 3 Data Transformation with dplyr
Chapter 4 Workflow: Scripts
Chapter 5 Exploratory Data Analysis
Chapter 6 Workflow: Projects
Chapter 7 Tibbles with tibble
Chapter 8 Data Import with readr
Chapter 9 Tidy Data with tidyr
Chapter 10 Relational Data with dplyr
Chapter 11 Strings with stringr
Chapter 12 Factors with forcats
Chapter 13 Dates and Times with lubridate
Chapter 14 Pipes with magrittr
Chapter 15 Functions
Chapter 16 Vectors
Chapter 17 Iteration with purrr
Chapter 18 Model Basics with modelr
Chapter 19 Model Building
Chapter 20 Many Models with purrr and broom
Chapter 21 R Markdown
Chapter 22 Graphics for Communication with ggplot2
Chapter 23 R Markdown Formats
Chapter 24 R Markdown Workflow
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具體描述
http://r4ds.had.co.nz/
用戶評價
##Hadley Wickham的數據哲學
評分##基本上是hadley在安利他的各種包tidyr, dplyr, purrr, ggplot2，hadley的東西有更高的抽象，用起來還是比較舒服的。隻不過base包的東西已經很熟，錶示老狗學新把戲的意願不是很高。本書在手機上看完，囧rz..
評分##手頭常備。
評分##入門書籍，tidyverse占瞭大頭，基本上也是很主流的包比如ggplot2還有tibble這種，重點是第四部分的函數建模部分，主要是瞭解lm（x~y）的寫法。至於第五章講交互的意義就真的很迷瞭，真的不是拿來湊數的？
評分##入門書籍，tidyverse占瞭大頭，基本上也是很主流的包比如ggplot2還有tibble這種，重點是第四部分的函數建模部分，主要是瞭解lm（x~y）的寫法。至於第五章講交互的意義就真的很迷瞭，真的不是拿來湊數的？
評分##手頭常備。
評分非常好。之前一直因為R混亂的語法而棄用很多次，但是pandas和jupyter notebook又不夠靈活，勉強用python做瞭一段時間的數據分析。這次偶然接觸瞭tidyverse套件，瞬間覺得R非常清晰好用。另外這本的理念很好，完全摒棄瞭其他R工具書從頭到尾講統計的陋習。
評分##入門書。Tidyverse 的哲學可看作 R 的新（現代）範式，目的就是取其精華、去其糟粕。請 pandas/matplotlib/sklearn 諸君繼續努力，因為我被迫用你們時經常懷念 tidyverse 的某些優雅與效率
評分##花瞭一年的時間，跟同事一起把這本書以上課時間講完瞭。受益匪淺。是一本非常應用的書。入門R的同學可以看，這是tydiserve 體係的R。容易上手。也夠用。如果是14年之前接觸R的，也建議讀一下，真的很方便。但是如果對R使用和時間要求比較高，那還是要從傳統的R入手，這本書應用性強，理論性太淺。
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