R語言編程指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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任坤 著，王婷，趙孟韜，王澤賢 譯

圖書標籤:

• R語言
• 編程
• 數據分析
• 統計計算
• 數據科學
• 機器學習
• 數據可視化
• 算法
• 軟件開發
• 技術指南

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115462640

版次：1

商品編碼：12257170

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：519

正文語種：中文

編輯推薦

R 語言是從事數據科學和統計學需要的工具之一。強大且復雜的 R 對於初學者和不熟悉其獨特特性的人來說可能具有一定的挑戰性。本書以一種簡單且實踐性強的方式來教授讀者學習R語言，並逐步建立對R語言廣泛、一緻的理解。通過實際操作實例，親身體驗強大的 R 工具，並總結 R 的使用方法，你能夠更深入地瞭解如何使用數據。通過學習本書，你將掌握 R 的數據結構和相應的數據處理技術，以及可以提高工作效率的流行的 R 擴展包。
我們從 R 的基礎開始講起，然後深入學習編程技術和範例，以便幫助你編寫齣高品質的 R 代碼。更進一步，在學習如何執行一些常見任務（包括數據分析、數據庫、網頁爬蟲、高性能計算和文檔編輯）時，我們將快速、深入地瞭解 R 的行為。學完本書之後，你將成為一名擅長使用正確技術解決問題的、自信的 R 程序員。
通過閱讀本書，你將能夠：
-探索 R 的基本功能，熟悉常用的數據結構；
-在R中，使用統計學、數據挖掘和可視化、根查找和****化的基本函數來處理數據；
-瞭解 R 的計算模式、環境和元編程技術；
-掌握 R 中的麵嚮對象編程；
-訪問 SQLite 等關係型數據庫和MongoDB 等非關係型數據庫；
-瞭解 Rcpp 等高性能計算技術；
-使用網頁爬蟲技術提取信息；
-創建 R Markdown，使用 Shiny 創建交互式應用程序，使用DiagramR或者ggvis擴展包創建交互式圖錶等。

內容簡介

R 是一個開源、跨平颱的科學計算和統計分析軟件包，它提供瞭豐富多樣的統計功能和強大的數據分析功能。隨著數據科學的快速發展，R已經成為數據分析領域非常流行的語言。
本書通過15章內容，嚮讀者全麵講解瞭R的基礎知識和編程技巧。本書不僅介紹瞭R的安裝、基本對象、工作空間管理、基本錶達式、基本對象操作、字符串的使用等基礎內容，還對數據處理、R的內部機製、元編程、麵嚮對象編程、數據庫操作、數據操作進行瞭講解，同時也涉及高性能計算、網頁爬蟲和效率提升等重要主題。
本書麵嚮數據領域的從業人員，尤其適閤想要通過學習R編程及相關工具提升數據處理效率的讀者閱讀，也適閤計算機或統計相關專業的學生參考使用。通過閱讀本書，讀者將全麵掌握R的相關特性及其在數據處理和分析方麵的應用，極大地提升自己的專業技能。

作者簡介

任坤，在量化交易中使用R以及C++和C#已有近4年的時間，他一直緻力於開發有用的但社區尚未提供的R包（每天工作8～10小時）。他為其他作者開發的擴展包做齣過很多貢獻，指齣其中存在的問題並給齣改進建議。他也是中國R語言大會的重要嘉賓，在R 會議上做過多次演講。在眾多社交媒體中，任坤也受到瞭廣泛關注。此外，他對很多項目都做齣瞭很大貢獻，從其GitHub賬戶可見一斑：
https://github.com/renkun-ken
https://cn.linkedin.com/in/kun-ren-76027530
https://renkun.me
https://renkun.me/formattable
https://renkun.me/pipeR
https://renkun.me/rlist

目錄

第1章　快速入門 1
1．1　R簡介 1
1．1．1　編程語言 2
1．1．2　計算環境 2
1．1．3　社區 2
1．1．4　生態係統 3
1．2　對R的需求 3
1．3　R的安裝 5
1．4　RStudio 7
1．4．1　RStudio的用戶界麵 8
1．4．2　RStudio服務器 13
1．5　入門示例 13
1．6　小結 15
第2章　基本對象 16
2．1　嚮量 17
2．1．1　數值嚮量 17
2．1．2　邏輯嚮量 19
2．1．3　字符嚮量 20
2．1．4　構建嚮量子集 21
2．1．5　命名嚮量 24
2．1．6　提取嚮量元素 26
2．1．7　識彆嚮量類型 27
2．1．8　轉換嚮量類型 27
2．1．9　數值嚮量的算術運算符 29
2．2　矩陣 30
2．2．1　創建一個矩陣 30
2．2．2　為行和列命名 31
2．2．3　構建矩陣子集 31
2．2．4　矩陣運算符的使用 33
2．3　數組 34
2．3．1　創建一個數組 35
2．3．2　構建數組子集 36
2．4　列錶 37
2．4．1　創建一個列錶 37
2．4．2　從列錶中提取元素 38
2．4．3　構建列錶子集 39
2．4．4　命名列錶 40
2．4．5　賦值 40
2．4．6　其他函數 42
2．5　數據框 43
2．5．1　創建一個數據框 43
2．5．2　對行和列命名 44
2．5．3　構建數據框子集 45
2．5．4　賦值 49
2．5．5　因子 50
2．5．6　數據框中的實用函數 52
2．5．7　在硬盤上讀寫數據 53
2．6　函數 54
2．6．1　創建函數 54
2．6．2　調用函數 55
2．6．3　動態類型 55
2．6．4　泛化函數 56
2．6．5　函數參數的默認值 58
2．7　小結 59
第3章　工作空間管理 60
3．1　R的工作目錄 60
3．1．1　在RStudio中創建R
項目 61
3．1．2　絕對路徑和相對路徑的
比較 62
3．1．3　管理項目文件 63
3．2　檢查工作環境 64
3．2．1　檢查現有符號 65
3．2．2　查看對象結構 66
3．2．3　刪除符號 69
3．3　修改全局選項 70
3．3．1　修改輸齣位數 70
3．3．2　修改警告級彆 72
3．4　管理擴展包庫 73
3．4．1　認識擴展包 74
3．4．2　從CRAN中安裝包 75
3．4．3　從CRAN中更新包 76
3．4．4　從在綫庫中安裝包 76
3．4．5　使用包中的函數 77
3．4．6　屏蔽和同名衝突 81
3．4．7　檢查是否已安裝擴展包 82
3．5　小結 83
第4章　基本錶達式 84
4．1　賦值錶達式 84
4．1．1　其他賦值操作符 85
4．1．2　使用帶反引號的非標準
名稱 88
4．2　條件錶達式 91
4．2．1　使用if語句 91
4．2．2　使用if錶達式 95
4．2．3　在if條件句中使用嚮量 98
4．2．4　使用嚮量化的
if：ifelse 100
4．2．5　使用switch對值進行
分支 101
4．3　循環錶達式 102
4．3．1　使用for循環 103
4．3．2　使用while循環 109
4．4　小結 110
第5章　基本對象操作 111
5．1　使用原函數 111
5．1．1　檢查對象類型 112
5．1．2　識彆數據維度 116
5．2　使用邏輯函數 120
5．2．1　邏輯運算符 120
5．2．2　邏輯函數 122
5．2．3　處理缺失值 125
5．2．4　邏輯強製轉換 127
5．3　使用數學函數 127
5．3．1　基礎函數 127
5．3．2　取整函數 129
5．3．3　三角函數 129
5．3．4　雙麯函數 130
5．3．5　最值函數 131
5．4　應用數值方法 134
5．4．1　根查找 134
5．4．2　微積分 137
5．5　使用統計函數 139
5．5．1　從嚮量中抽樣 139
5．5．2　應用隨機分布 140
5．5．3　計算描述性統計量 142
5．6　使用apply函數族 146
5．6．1　lapply 147
5．6．2　sapply 148
5．6．3　vapply 149
5．6．4　mapply 150
5．6．5　apply 151
5．7　小結 152
第6章　字符串的使用 153
6．1　字符串入門 153
6．1．1　打印文本 153
6．1．2　連接字符串 157
6．1．3　轉換文本 158
6．1．4　格式化文本 163
6．2　格式化日期/時間 165
6．2．1　將文本解析為日期/
時間 166
6．2．2　格式化日期/時間為
字符串 169
6．3　使用正則錶達式 171
6．3．1　尋找字符串模式 172
6．3．2　使用分組提取數據 174
6．3．3　以自定義的方式讀取
數據 176
6．4　小結 177
第7章　數據處理 178
7．1　讀寫數據 178
7．1．1　讀寫文件中的文本格式
數據 178
7．1．2　讀寫Excel工作錶 183
7．1．3　讀寫原生數據文件 185
7．1．4　加載內置數據集 188
7．2　數據可視化 191
7．2．1　創建散點圖 191
7．2．2　創建摺綫圖 197
7．2．3　創建柱狀圖 201
7．2．4　創建餅狀圖 203
7．2．5　創建直方圖和密度圖 203
7．2．6　創建箱綫圖 206
7．3　數據分析 207
7．3．1　擬閤綫性模型 207
7．3．2　擬閤迴歸樹 212
7．4　小結 215
第8章　R的內部機製 216
8．1　惰性求值 216
8．2　復製—修改機製 221
8．3　詞法作用域 227
8．4　環境的工作方式 232
8．4．1　環境對象 232
8．4．2　創建並鏈接環境 233
8．4．3　鏈接環境 235
8．4．4　與函數相關的環境 240
8．5　小結 243
第9章　元編程 244
9．1　函數式編程 244
9．1．1　創建和使用閉包 244
9．1．2　使用高階函數 249
9．2　基於語言的計算 255
9．2．1　捕獲和修改錶達式 256
9．2．2　執行錶達式 263
9．2．3　非標準計算 267
9．3　小結 273
第10章　麵嚮對象編程 274
10．1　麵嚮對象編程簡介 274
10．1．1　類和方法 275
10．1．2　繼承 275
10．2　S3對象 276
10．2．1　泛型函數和方法分派 276
10．2．2　內置類和方法 279
10．2．3　為現有類定義泛型
函數 287
10．2．4　定義新類並創建對象 288
10．3　S4對象係統 300
10．3．1　定義S4類 300
10．3．2　S4繼承 306
10．3．3　定義S4泛型函數 307
10．3．4　多重分派 309
10．4　引用類（RC） 312
10．5　R6 314
10．6　小結 317
第11章　數據庫操作 319
11．1　操作關係型數據庫 319
11．1．1　創建一個SQLite
數據庫 320
11．1．2　訪問錶和錶中字段 323
11．1．3　用SQL對關係型數據庫
進行查詢 325
11．1．4　分塊提取查詢結果 335
11．1．5　齣於一緻性考慮的事務
操作 336
11．1．6　將多個文件的數據存入
一個數據庫 342
11．2　操作非關係型數據庫 345
11．2．1　MongoDB操作 346
11．2．2　使用Redis 362
11．3　小結 368
第12章　數據操作 369
12．1　使用內置函數操作數據框 369
12．1．1　使用內置函數操作
數據框 370
12．1．2　使用reshape2重塑
數據框 378
12．2　通過sqldf包使用SQL查詢
數據框 383
12．3　使用data．table包操作數據 387
12．3．1　使用鍵獲取行 394
12．3．2　對數據分組匯總 396
12．3．3　重塑data．table 399
12．3．4　使用原地設置函數 401
12．3．5　data．table中的動態
作用域 403
12．4　使用dplyr管道操作處理
數據框 408
12．5　使用rlist包處理嵌套數據
結構 416
12．6　小結 421
第13章　高性能計算 423
13．1　理解代碼性能問題 423
13．2　代碼的性能分析 432
13．2．1　用Rprof進行性能
分析 432
13．2．2　用profvis進行性能
分析 436
13．2．3　理解代碼為什麼
會慢 438
13．3　提高代碼性能 440
13．3．1　使用內置函數 440
13．3．2　使用嚮量化 443
13．3．3　使用字節碼編譯器 445
13．3．4　使用由Intel MKL
支持的R 447
13．3．5　使用並行計算 447
13．3．6　使用Rcpp 457
13．4　小結 465
第14章　網頁爬蟲 467
14．1　查閱網頁內容 467
14．2　使用CSS選擇器從網頁中
提取數據 473
14．3　使用XPath選擇器 476
14．4　分析HTML代碼並提取
數據 481
14．5　小結 489
第15章　效率提升 491
15．1　編寫R Markdown文檔 491
15．1．1　瞭解markdown 491
15．1．2　將R整閤到
markdown中 497
15．1．3　嵌入錶格和圖錶 499
15．2　創建交互式應用程序 506
15．2．1　創建shiny應用程序 507
15．2．2　使用shinydashboard 511
15．3　小結 515
附錄　術語錶 516

R語言編程指南：探索數據分析的強大工具 在當今數據驅動的時代，掌握強大的數據分析工具已成為一項關鍵技能。R語言，作為統計計算和圖形生成領域的翹楚，以其卓越的靈活性、豐富的擴展性和活躍的社區支持，贏得瞭全球數據科學傢、統計學傢和研究人員的青睞。本書《R語言編程指南》正是為幫助您從零開始，係統而深入地掌握R語言這一強大工具而精心編寫。 我們深知，無論是初次接觸編程的新手，還是希望提升R語言技能的現有用戶，都需要一個清晰、易懂且內容紮實的學習路徑。《R語言編程指南》並非一本枯燥的語法手冊，而是一次循序漸進的探索之旅。我們將帶領您穿越R語言的核心概念，從基礎的數據類型和結構入手，逐步深入到復雜的數據處理、可視化和建模技術。本書旨在為您構建一個堅實的基礎，使您能夠自信地運用R語言解決實際問題，並為進一步深入學習R語言生態係統中的專業包和技術打下堅實的基礎。 第一部分：R語言入門與基礎構建 本部分將是您接觸R語言的起點。我們將首先介紹R語言的安裝和基本配置，確保您擁有一個順暢的開發環境。接著，我們會詳細講解R語言最基本的數據類型，如數值型、字符型、邏輯型等，並介紹如何創建和操作這些基本元素。 R語言環境的搭建： 從下載R和RStudio，到認識RStudio的界麵布局，以及如何運行R代碼，我們將一步步引導您完成。 數據類型與結構： vector（嚮量）、list（列錶）、matrix（矩陣）、data.frame（數據框）是R語言中最核心的數據結構。我們將詳細解析它們的創建、訪問、操作和相互轉換，讓您深刻理解R語言如何組織和管理數據。您將學會如何利用嚮量進行數學運算，如何用列錶存儲異構數據，如何處理錶格型數據的數據框，並理解它們之間的區彆與聯係。 變量的賦值與管理： 變量是編程的基石。我們將講解R語言中變量的命名規則、賦值操作，以及如何管理和檢查您的變量，確保代碼的清晰和可讀性。 基本運算與函數： 從算術運算符到邏輯運算符，再到常用的數學函數和字符串處理函數，您將掌握R語言進行基本計算和數據操作的能力。 控製流結構： `if-else`語句、`for`循環和`while`循環是實現程序邏輯的關鍵。我們將通過豐富的實例，讓您理解如何利用這些結構控製程序的執行流程，實現條件判斷和迭代計算。 函數的使用與創建： 理解函數的概念，學會調用R語言自帶的函數，並學習如何根據自己的需求創建自定義函數，是提高編程效率和代碼復用性的重要途徑。我們將詳細講解函數參數的傳遞、返迴值以及函數的作用域。 第二部分：數據處理與操作的精進 數據分析的核心在於對數據的有效處理和轉換。《R語言編程指南》將帶領您深入R語言強大的數據處理能力，讓您能夠輕鬆應對各種復雜的數據場景。 數據導入與導齣： 無論是CSV、Excel文件，還是數據庫，我們都將為您提供詳細的操作指南，讓您能夠方便地將外部數據導入R，並將處理後的結果導齣。 dplyr包詳解： `dplyr`是R語言中最受歡迎的數據處理包之一，以其簡潔的語法和高效的性能著稱。本書將花費大量篇幅講解`dplyr`的核心函數，如`select()`（選擇列）、`filter()`（篩選行）、`mutate()`（創建新列）、`arrange()`（排序）、`summarise()`（匯總）以及`group_by()`（分組）。您將學會如何使用管道操作符（`%>%`）將多個操作連接起來，實現流暢的數據清洗和轉換流程。 數據重塑： `tidyr`包是數據整理的利器。我們將介紹如何使用`gather()`（長型轉寬型）和`spread()`（寬型轉長型）等函數，將數據從“寬”格式轉換為“長”格式，或反之，以適應不同的分析需求。 字符串處理： 實際數據中常常包含大量的文本信息。我們將介紹R語言強大的字符串處理函數，如`grep()`、`gsub()`、`paste()`、`strsplit()`等，幫助您有效地提取、清洗和轉換文本數據。 因子（Factor）的處理： 因子是R語言中用於錶示分類變量的特殊數據類型。我們將講解如何創建、檢查和操作因子，以及如何在模型中使用因子變量。 缺失值（NA）的處理： 缺失值是數據分析中普遍存在的問題。本書將係統介紹R語言處理缺失值的方法，包括識彆、刪除、填充以及使用專門的函數（如`na.omit()`, `complete.cases()`）進行處理。 第三部分：數據可視化的藝術 “一張圖勝過韆言萬語”。強大的數據可視化能力是R語言的另一大亮點。《R語言編程指南》將帶您領略R語言在數據可視化方麵的魅力。 基礎圖形繪製： 我們將從R語言內置的圖形函數開始，如`plot()`、`hist()`、`boxplot()`等，讓您快速瞭解繪製基本圖錶的方法。 ggplot2包的深入探索： `ggplot2`是R語言中最流行、最強大的數據可視化包，以其“語法-圖形”的理念，能夠創建齣美觀且信息豐富的圖形。本書將詳細講解`ggplot2`的核心組件：數據（data）、美學映射（aesthetics）、幾何對象（geoms）、統計變換（stats）、坐標係（coordinate systems）、分麵（faceting）和主題（themes）。您將學會如何創建散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖等等，並通過各種自定義選項調整圖形的顔色、形狀、大小、標簽等，使其更具錶現力。 交互式可視化： 在一些情況下，交互式圖錶能夠提供更豐富的探索體驗。我們將介紹一些常用的交互式可視化工具和方法，讓您的分析結果更具動態性。 圖形的導齣與美化： 如何將您精心製作的圖錶導齣為高質量的圖片文件，並進行最後的細節調整，以滿足齣版或報告的要求，我們也會提供詳細指導。 第四部分：統計建模與推斷 R語言在統計建模和推斷方麵擁有無與倫比的優勢。《R語言編程指南》將為您揭示R語言在統計分析中的強大功能。 基礎統計分析： 從描述性統計（均值、中位數、標準差等）到推斷性統計（假設檢驗、置信區間），本書將涵蓋常見的統計分析方法，並展示如何在R語言中實現它們。 綫性模型： 綫性迴歸是統計學中最基礎也最重要的模型之一。我們將詳細講解如何使用`lm()`函數構建綫性迴歸模型，如何解釋模型的輸齣，以及如何進行模型診斷和預測。 廣義綫性模型（GLM）： 對於非正態分布的因變量，廣義綫性模型提供瞭強大的解決方案。我們將介紹邏輯迴歸、泊鬆迴歸等常用GLM模型，並展示其在R語言中的實現。 模型選擇與評估： 如何選擇最適閤您數據的模型？如何評估模型的性能？本書將探討模型選擇的常用準則（如AIC, BIC）和模型評估指標。 非參數統計方法： 在某些情況下，傳統的參數模型可能不適用。我們將介紹一些常用的非參數統計方法，並展示其在R語言中的應用。 主題案例研究： 為瞭更好地鞏固所學知識，本書將穿插多個實際案例研究。這些案例將涵蓋不同領域的數據分析場景，如市場營銷、生物醫學、金融經濟等，讓您在實踐中體會R語言的強大力量。 本書的特色與價值： 理論與實踐並重： 本書在講解R語言概念的同時，注重通過豐富的代碼示例和練習來鞏固學習成果。 由淺入深，循序漸進： 體係化的知識結構，從基礎到進階，確保不同基礎的讀者都能找到適閤自己的學習節奏。 貼近實際應用： 案例分析緊密結閤實際數據分析場景，幫助讀者快速將所學知識應用於解決真實世界的問題。 強調編程思想： 除瞭語法，本書還注重培養讀者的編程思維和解決問題的能力。 鼓勵探索與擴展： 在掌握基本R語言技能後，本書也會為您指明進一步學習R語言生態係統中更多優秀包和高級技術的方嚮。 無論您是希望入門數據科學，還是想深化在某個領域的R語言應用，《R語言編程指南》都將是您不可或缺的夥伴。讓我們一起踏上這段精彩的R語言探索之旅，解鎖數據分析的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛剛畢業，正在求職數據分析崗位的學生。在準備麵試的過程中，R語言是繞不開的坎。我嘗試過各種學習方式，但總覺得自己掌握的R語言知識點非常零散，很多時候麵對問題，腦子裏一片混亂，不知道從何下手。在我絕望之際，一位學長嚮我推薦瞭這本《R語言編程指南》。當我拿到這本書的時候，我首先被它的封麵設計所吸引，簡潔大氣，給人一種專業和嚴謹的感覺。翻開書頁，我驚喜地發現，它完全不是我之前想象的那種枯燥乏味的理論堆砌。作者的語言非常生動有趣，而且善於用類比的方式來解釋抽象的概念，讓我這種初學者也能輕鬆理解。書中的每一個知識點都配有清晰的代碼示例，並且作者會耐心地解釋每行代碼的作用，甚至還會講解一些“潛規則”和“小技巧”，這些都是在其他地方很難學到的。我最喜歡的一章是關於數據可視化的，作者介紹瞭ggplot2這個強大的可視化包，並通過豐富的案例展示瞭如何製作齣各種美觀、信息量大的圖錶，這對於我做課程項目和未來撰寫報告都非常有幫助。這本書就像一位循循善誘的導師，一點點地引導我，讓我逐漸對R語言産生瞭濃厚的興趣，並且信心倍增。我感覺自己不再是那個茫然無措的學生，而是正在一步步走嚮專業的數據分析師。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據分析領域摸爬滾打多年的老兵，我對各種編程語言和工具都有一定的瞭解。R語言之所以一直備受青睞，很大程度上歸功於其強大的統計計算能力和豐富的擴展性。然而，即使是經驗豐富的分析師，在麵對海量數據和復雜問題時，也需要一本能夠快速迴顧、查閱甚至拓展思路的參考書。我拿到這本《R語言編程指南》後，首先被它嚴謹的結構和內容的深度所吸引。它不僅僅是停留在基礎語法的層麵，而是深入到R語言在實際統計建模、機器學習算法實現、以及大數據處理等方麵的應用。書中的案例分析非常到位，涵蓋瞭從金融風控、生物信息學到市場營銷等多個行業領域，這讓我在閱讀過程中能夠聯想到自己實際工作中遇到的問題，並從中獲得解決思路。更重要的是，作者在講解過程中，並沒有迴避R語言的“坑”和一些容易齣錯的地方，而是直接點明，並給齣瞭有效的規避方法和優化建議。這種“過來人”的經驗分享，對於節省我們的試錯成本、提高工作效率有著不可估量的價值。我尤其贊賞書中對於一些進階主題的處理方式，比如函數式編程、性能優化等方麵，作者都做瞭深入淺齣的剖析，並提供瞭相應的代碼實踐，這讓我能夠將R語言的應用提升到新的高度。這本書更像是一本“武功秘籍”，讓我有機會在掌握瞭基礎劍法之後，學習到更精妙的招式，從而在數據分析的江湖中遊刃有餘。

評分☆☆☆☆☆

作為一個常年與數據打交道的市場研究員，我深知數據分析的效率和準確性對於決策的重要性。雖然我熟悉R語言，但隨著項目復雜度的增加，我總感覺自己在使用R語言的過程中還有很大的提升空間，尤其是在處理大規模數據集和進行復雜建模時，常常會遇到瓶頸。我購入這本《R語言編程指南》純粹是抱著試試看的心態，沒想到它卻給瞭我巨大的驚喜。這本書在內容安排上，非常注重實戰性，從數據預處理的各種技巧，到各種常用的統計模型和機器學習算法的實現，都做瞭詳盡的闡述。我特彆欣賞書中對於模型評估和解釋的部分，作者深入淺齣地講解瞭如何選擇閤適的評估指標，以及如何從模型的輸齣來洞察數據背後的規律，這對於我進行深入的市場分析非常有指導意義。而且，書中還引入瞭一些高級的R語言編程技巧，比如並行計算、性能優化方法等，這些內容對於我提高工作效率，處理更大數據集提供瞭寶貴的思路。我嘗試按照書中的方法對一些曆史數據進行瞭重新的分析，結果發現比我之前的方法更加高效和準確，讓我能夠更快速地得齣有價值的市場洞察。這本書對於我來說，不僅僅是一本編程指南，更是一本能夠幫助我提升工作能力、拓展業務視角的“利器”。

評分☆☆☆☆☆

我對編程一直抱有一種既好奇又畏懼的態度。好奇是因為它能帶來無窮的可能性，畏懼是因為常常覺得那些代碼和邏輯太過復雜，難以理解。 R語言的齣現，在我看來，仿佛是為我這種“理工科小白”量身定做的。但即便如此，在接觸《R語言編程指南》之前，我還是經曆瞭一段相當迷茫的學習過程。上網搜集零散的知識點，跟著視頻敲代碼，卻總是感覺似懂非懂，一旦遇到一點小問題，就卡住不動瞭。這本書徹底改變瞭我的看法。它非常平易近人，從最基礎的“什麼是R”講起，一點點地引導我熟悉它的“語言”。我尤其喜歡書中那些“為什麼”的解釋，它不像有些書那樣隻是簡單地給齣代碼，而是會告訴你為什麼需要這樣做，這樣做有什麼好處。書中的例子非常貼近生活，比如分析電影票房、處理天氣數據等等，讓我覺得R語言離我很近，不是什麼高深莫測的東西。我以前覺得數據可視化很難，但看瞭書裏關於ggplot2的章節，我發現原來用R語言做圖可以這麼簡單而且效果這麼驚艷！現在，我已經能夠用R語言來處理一些自己感興趣的數據，比如分析我的閱讀記錄，製作一些簡單的圖錶，這讓我非常有成就感。這本書讓我覺得，原來編程並不是那麼遙不可及，我也可以通過學習R語言，來探索和理解這個數據驅動的世界。

評分☆☆☆☆☆

這本《R語言編程指南》簡直是我入坑R語言以來遇到的最給力的夥伴！以前接觸過一些編程語言，但R語言的統計分析和數據可視化能力實在是太吸引人瞭，隻是剛開始上手的時候，那些奇奇怪怪的函數、復雜的包管理、還有各種看不懂的報錯信息，真的讓人頭疼得想放棄。我翻瞭很多網上的教程，視頻也看瞭不少，但總感覺零散不成體係，缺乏一個清晰的學習脈絡。直到我看到瞭這本書，它的內容組織得非常閤理，從最基礎的環境搭建、數據類型、基本操作講起，一步步深入到數據清洗、轉換、統計建模，再到最後的數據可視化。最讓我驚喜的是，它並沒有堆砌大量的理論公式，而是通過大量貼近實際應用的例子來講解，讓我這種動手能力強的人能夠快速理解和掌握。書中的代碼示例都很清晰，可以直接復製粘貼運行，並且對每個代碼塊都有詳細的解釋，告訴你它為什麼這麼寫，以及它能達到什麼樣的效果。這對於新手來說太友好瞭！而且，書的排版也很舒服，字體大小適中，章節劃分清晰，即使我通宵達旦地啃書，眼睛也不會覺得太纍。我尤其喜歡它在講解高級概念時，不是直接拋齣復雜的術語，而是通過循序漸進的方式，先從簡單的概念入手，再慢慢引入更深入的知識點，讓學習過程顯得不那麼枯燥和艱難。總而言之，這本書就像一位耐心的老師，一步一步地引導我，讓我從一個對R語言一竅不通的小白，逐漸成長為一個能夠獨立完成數據分析任務的“小能手”。

評分☆☆☆☆☆

對自己可用性不大，大緻瀏覽瞭一下，還可以吧。

評分☆☆☆☆☆

這本書還是很好的，值得一直參考

評分☆☆☆☆☆

從零開始學Storm（第2版）

評分☆☆☆☆☆

還不錯的數據用書，最近一直在學習R語言，加油！

評分☆☆☆☆☆

好書好書，值得購買，送貨還快

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

R語言的指南值得閱讀學習。

評分☆☆☆☆☆

r語言從入門到精通，這本寫得不錯，能實踐，看得懂！

評分☆☆☆☆☆

不是特彆高階，希望更復雜些