R語言實戰 第2版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 卡巴科弗（Robert I. Kabacoff） 著，王小寜，劉擷芯，黃俊文 等 譯

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 統計分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 編程
• 實戰
• 第二版
• 技術
• 計算機

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115420572

版次：2

商品編碼：11939734

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：534

正文語種：中文

編輯推薦

大數據時代已經到來，在商業、經濟及其他領域中基於數據和分析去發現問題並作齣科學、客觀的決策越來越重要。開源軟件R是世界上流行的數據分析、統計計算及製圖語言，幾乎能夠完成任何數據處理任務，可安裝並運行於所有主流平颱，為我們提供瞭成韆上萬的專業模塊和實用工具，是從大數據中獲取有用信息的**工具，是數據挖掘、數據分析人纔的必讀技能。

本書從解決實際問題入手，盡量跳脫統計學的理論闡述來討論R語言及其應用，講解清晰透澈，極具實用性。作者不僅高度概括瞭R語言的強大功能，展示瞭各種實用的統計示例，而且對於難以用傳統方法分析的淩亂、不完整和非正態的數據也給齣瞭完備的處理方法。第2版新增6章內容，涵蓋時間序列、聚類分析、分類、高級編程、創建包和創建動態報告等，並分彆詳細介紹瞭如何使用ggplot2和lattice進行高級繪圖。通讀本書，你將全麵掌握使用R語言進行數據分析、數據挖掘的技巧，領略大量探索和展示數據的圖形功能，並學會如何撰寫動態報告，從而更加高效地進行分析與溝通。

想要成為備受高科技企業追捧的數據分析師嗎？想要科學分析數據並正確決策嗎？不妨從本書開始，挑戰大數據，用R開始炫酷地統計與分析數據吧！

內容簡介

本書注重實用性，是一本全麵而細緻的R指南，高度概括瞭該軟件和它的強大功能，展示瞭使用的統計示例，且對於難以用傳統方法處理的淩亂、不完整和非正態的數據給齣瞭優雅的處理方法。作者不僅僅探討統計分析，還闡述瞭大量探索和展示數據的圖形功能。新版做瞭大量更新和修正，新增瞭近200頁內容，介紹數據挖掘、預測性分析和高級編程。
本書適閤數據分析人員及R用戶學習參考。

作者簡介

Robert I. Kabacoff
R語言社區學習網站Quick-R的維護者，現為全球化開發與谘詢公司Management研究集團研發副總裁。此前，Kabacoff博士是佛羅裏達諾瓦東南大學的教授，講授定量方法和統計編程的研究生課程。Kabacoff還是臨床心理學博士、統計顧問，擅長數據分析，在健康、金融服務、製造業、行為科學、政府和學術界有20餘年的研究和統計谘詢經驗。

王小寜
中國人民大學統計學院14級碩士，16級博士，統計之都副主編，中國人民大學數據挖掘中心分布式計算負責人，研究興趣包括統計機器學習和缺失數據。

劉擷芯
中國人民大學統計學院13級碩士，愛荷華大學商學院16級博士，中國人民大學數據挖掘中心核心成員之一，研究興趣包括統計機器學習和文本分析。

黃俊文
2014年畢業於中山大學數學係，2016年畢業於加州大學聖地亞哥分校統計學專業，統計之都成員，易易網創始人之一，目前關注計算機科學和統計學的結閤與應用，包括機器學習方法等。他緻力於成為一個有趣的人。

目錄

第一部分　入門
第1章　R語言介紹　3
1．1　為何要使用R　4
1．2　R的獲取和安裝　6
1．3　R的使用　6
1．3．1　新手上路　7
1．3．2　獲取幫助　10
1．3．3　工作空間　10
1．3．4　輸入和輸齣　12
1．4　包　13
1．4．1　什麼是包　14
1．4．2　包的安裝　14
1．4．3　包的載入　14
1．4．4　包的使用方法　14
1．5　批處理　15
1．6　將輸齣用為輸入：結果的重用　16
1．7　處理大數據集　16
1．8　示例實踐　16
1．9　小結　18
第2章　創建數據集　19
2．1　數據集的概念　19
2．2　數據結構　20
2．2．1　嚮量　21
2．2．2　矩陣　22
2．2．3　數組　23
2．2．4　數據框　24
2．2．5　因子　27
2．2．6　列錶　28
2．3　數據的輸入　30
2．3．1　使用鍵盤輸入數據　31
2．3．2　從帶分隔符的文本文件導入數據　32
2．3．3　導入Excel數據　35
2．3．4　導入XML數據　36
2．3．5　從網頁抓取數據　36
2．3．6　導入SPSS數據　36
2．3．7　導入SAS數據　37
2．3．8　導入Stata數據　37
2．3．9　導入NetCDF數據　38
2．3．10　導入HDF5數據　38
2．3．11　訪問數據庫管理係統　38
2．3．12　通過Stat/Transfer導入數據　40
2．4　數據集的標注　40
2．4．1　變量標簽　40
2．4．2　值標簽　41
2．5　處理數據對象的實用函數　41
2．6　小結　42
第3章　圖形初階　43
3．1　使用圖形　43
3．2　一個簡單的例子　45
3．3　圖形參數　46
3．3．1　符號和綫條　47
3．3．2　顔色　49
3．3．3　文本屬性　50
3．3．4　圖形尺寸與邊界尺寸　51
3．4　添加文本、自定義坐標軸和圖例　53
3．4．1　標題　54
3．4．2　坐標軸　54
3．4．3　參考綫　56
3．4．4　圖例　57
3．4．5　文本標注　58
3．4．6　數學標注　60
3．5　圖形的組閤　61
3．6　小結　67
第4章　基本數據管理　68
4．1　一個示例　68
4．2　創建新變量　70
4．3　變量的重編碼　71
4．4　變量的重命名　72
4．5　缺失值　74
4．5．1　重編碼某些值為缺失值　74
4．5．2　在分析中排除缺失值　75
4．6　日期值　76
4．6．1　將日期轉換為字符型變量　77
4．6．2　更進一步　78
4．7　類型轉換　78
4．8　數據排序　79
4．9　數據集的閤並　79
4．9．1　嚮數據框添加列　79
4．9．2　嚮數據框添加行　80
4．10　數據集取子集　80
4．10．1　選入（保留）變量　80
4．10．2　剔除（丟棄）變量　81
4．10．3　選入觀測　82
4．10．4　subset()函數　82
4．10．5　隨機抽樣　83
4．11　使用SQL語句操作數據框　83
4．12　小結　84
第5章　高級數據管理　85
5．1　一個數據處理難題　85
5．2　數值和字符處理函數　86
5．2．1　數學函數　86
5．2．2　統計函數　87
5．2．3　概率函數　90
5．2．4　字符處理函數　92
5．2．5　其他實用函數　94
5．2．6　將函數應用於矩陣和數據框　95
5．3　數據處理難題的一套解決方案　96
5．4　控製流　100
5．4．1　重復和循環　100
5．4．2　條件執行　101
5．5　用戶自編函數　102
5．6　整閤與重構　104
5．6．1　轉置　104
5．6．2　整閤數據　105
5．6．3　reshape2包　106
5．7　小結　108
第二部分　基本方法
第6章　基本圖形　110
6．1　條形圖　110
6．1．1　簡單的條形圖　111
6．1．2　堆砌條形圖和分組條形圖　112
6．1．3　均值條形圖　113
6．1．4　條形圖的微調　114
6．1．5　棘狀圖　115
6．2　餅圖　116
6．3　直方圖　118
6．4　核密度圖　120
6．5　箱綫圖　122
6．5．1　使用並列箱綫圖進行跨組比較　123
6．5．2　小提琴圖　125
6．6　點圖　127
6．7　小結　129
第7章　基本統計分析　130
7．1　描述性統計分析　131
7．1．1　方法雲集　131
7．1．2　更多方法　132
7．1．3　分組計算描述性統計量　134
7．1．4　分組計算的擴展　135
7．1．5　結果的可視化　137
7．2　頻數錶和列聯錶　137
7．2．1　生成頻數錶　137
7．2．2　獨立性檢驗　143
7．2．3　相關性的度量　144
7．2．4　結果的可視化　145
7．3　相關　145
7．3．1　相關的類型　145
7．3．2　相關性的顯著性檢驗　147
7．3．3　相關關係的可視化　149
7．4　t檢驗　149
7．4．1　獨立樣本的t檢驗　150
7．4．2　非獨立樣本的t檢驗　151
7．4．3　多於兩組的情況　151
7．5　組間差異的非參數檢驗　152
7．5．1　兩組的比較　152
7．5．2　多於兩組的比較　153
7．6　組間差異的可視化　155
7．7　小結　155
第三部分　中級方法
第8章　迴歸　158
8．1　迴歸的多麵性　159
8．1．1　OLS迴歸的適用情境　159
8．1．2　基礎迴顧　160
8．2　OLS 迴歸　160
8．2．1　用lm()擬閤迴歸模型　161
8．2．2　簡單綫性迴歸　163
8．2．3　多項式迴歸　164
8．2．4　多元綫性迴歸　167
8．2．5　有交互項的多元綫性迴歸　169
8．3　迴歸診斷　171
8．3．1　標準方法　172
8．3．2　改進的方法　175
8．3．3　綫性模型假設的綜閤驗證　181
8．3．4　多重共綫性　181
8．4　異常觀測值　182
8．4．1　離群點　182
8．4．2　高杠杆值點　182
8．4．3　強影響點　184
8．5　改進措施　186
8．5．1　刪除觀測點　186
8．5．2　變量變換　187
8．5．3　增刪變量　188
8．5．4　嘗試其他方法　188
8．6　選擇“最佳”的迴歸模型　189
8．6．1　模型比較　189
8．6．2　變量選擇　190
8．7　深層次分析　193
8．7．1　交叉驗證　193
8．7．2　相對重要性　195
8．8　小結　197
第9章　方差分析　198
9．1　術語速成　198
9．2　ANOVA模型擬閤　201
9．2．1　aov()函數　201
9．2．2　錶達式中各項的順序　202
9．3　單因素方差分析　203
9．3．1　多重比較　204
9．3．2　評估檢驗的假設條件　206
9．4　單因素協方差分析　208
9．4．1　評估檢驗的假設條件　209
9．4．2　結果可視化　210
9．5　雙因素方差分析　211
9．6　重復測量方差分析　214
9．7　多元方差分析　217
9．7．1　評估假設檢驗　218
9．7．2　穩健多元方差分析　220
9．8　用迴歸來做ANOVA　220
9．9　小結　222
第10章　功效分析　223
10．1　假設檢驗速覽　223
10．2　用pwr包做功效分析　225
10．2．1　t檢驗　226
10．2．2　方差分析　228
10．2．3　相關性　228
10．2．4　綫性模型　229
10．2．5　比例檢驗　230
10．2．6　卡方檢驗　231
10．2．7　在新情況中選擇閤適的效應值　232
10．3　繪製功效分析圖形　233
10．4　其他軟件包　235
10．5　小結　236
第11章　中級繪圖　237
11．1　散點圖　238
11．1．1　散點圖矩陣　240
11．1．2　高密度散點圖　242
11．1．3　三維散點圖　244
11．1．4　鏇轉三維散點圖　247
11．1．5　氣泡圖　248
11．2　摺綫圖　250
11．3　相關圖　253
11．4　馬賽剋圖　258
11．5　小結　260
第12章　重抽樣與自助法　261
12．1　置換檢驗　261
12．2　用coin包做置換檢驗　263
12．2．1　獨立兩樣本和K樣本檢驗　264
12．2．2　列聯錶中的獨立性　266
12．2．3　數值變量間的獨立性　266
12．2．4　兩樣本和K樣本相關性檢驗　267
12．2．5　深入探究　267
12．3　lmPerm包的置換檢驗　267
12．3．1　簡單迴歸和多項式迴歸　268
12．3．2　多元迴歸　269
12．3．3　單因素方差分析和協方差分析　270
12．3．4　雙因素方差分析　271
12．4　置換檢驗點評　271
12．5　自助法　272
12．6　boot包中的自助法　272
12．6．1　對單個統計量使用自助法　274
12．6．2　多個統計量的自助法　276
12．7　小結　278
第四部分　高級方法
第13章　廣義綫性模型　280
13．1　廣義綫性模型和glm()函數　281
13．1．1　glm()函數　281
13．1．2　連用的函數　282
13．1．3　模型擬閤和迴歸診斷　283
13．2　Logistic迴歸　284
13．2．1　解釋模型參數　286
13．2．2　評價預測變量對結果概率的影響　287
13．2．3　過度離勢　288
13．2．4　擴展　289
13．3　泊鬆迴歸　289
13．3．1　解釋模型參數　291
13．3．2　過度離勢　292
13．3．3　擴展　294
13．4　小結　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　判斷主成分的個數　298
14．2．2　提取主成分　300
14．2．3　主成分鏇轉　303
14．2．4　獲取主成分得分　304
14．3　探索性因子分析　305
14．3．1　判斷需提取的公共因子數　306
14．3．2　提取公共因子　307
14．3．3　因子鏇轉　308
14．3．4　因子得分　312
14．3．5　其他與EFA相關的包　312
14．4　其他潛變量模型　312
14．5　小結　313
第15章　時間序列　315
15．1　在R 中生成時序對象　317
15．2　時序的平滑化和季節性分解　319
15．2．1　通過簡單移動平均進行平滑處理　319
15．2．2　季節性分解　321
15．3　指數預測模型　326
15．3．1　單指數平滑　326
15．3．2　Holt 指數平滑和Holt-Winters指數平滑　329
15．3．3　ets()函數和自動預測　331
15．4　ARIMA預測模型　333
15．4．1　概念介紹　333
15．4．2　ARMA和ARIMA模型　334
15．4．3　ARIMA的自動預測　339
15．5　延伸閱讀　340
15．6　小結　340
第16章　聚類分析　342
16．1　聚類分析的一般步驟　343
16．2　計算距離　344
16．3　層次聚類分析　345
16．4　劃分聚類分析　350
16．4．1　K均值聚類　350
16．4．2　圍繞中心點的劃分　354
16．5　避免不存在的類　356
16．6　小結　359
第17章　分類　360
17．1　數據準備　361
17．2　邏輯迴歸　362
17．3　決策樹　363
17．3．1　經典決策樹　364
17．3．2　條件推斷樹　366
17．4　隨機森林　368
17．5　支持嚮量機　370
17．6　選擇預測效果最好的解　374
17．7　用rattle包進行數據挖掘　376
17．8　小結　381
第18章　處理缺失數據的高級方法　382
18．1　處理缺失值的步驟　383
18．2　識彆缺失值　384
18．3　探索缺失值模式　385
18．3．1　列錶顯示缺失值　385
18．3．2　圖形探究缺失數據　386
18．3．3　用相關性探索缺失值　389
18．4　理解缺失數據的來由和影響　391
18．5　理性處理不完整數據　391
18．6　完整實例分析（行刪除）　392
18．7　多重插補　394
18．8　處理缺失值的其他方法　397
18．8．1　成對刪除　398
18．8．2　簡單（非隨機）插補　398
18．9　小結　399
第五部分　技能拓展
第19章　使用ggplot2進行高級繪圖　402
19．1　R 中的四種圖形係統　402
19．2　ggplot2包介紹　403
19．3　用幾何函數指定圖的類型　407
19．4　分組　411
19．5　刻麵　413
19．6　添加光滑麯綫　416
19．7　修改ggplot2圖形的外觀　418
19．7．1　坐標軸　419
19．7．2　圖例　420
19．7．3　標尺　421
19．7．4　主題　423
19．7．5　多重圖　425
19．8　保存圖形　426
19．9　小結　426
第20章　高級編程　427
20．1　R語言迴顧　427
20．1．1　數據類型　427
20．1．2　控製結構　433
20．1．3　創建函數　436
20．2　環境　437
20．3　麵嚮對象的編程　439
20．3．1　泛型函數　439
20．3．2　S3模型的限製　441
20．4　編寫有效的代碼　442
20．5　調試　445
20．5．1　常見的錯誤來源　445
20．5．2　調試工具　446
20．5．3　支持調試的會話選項　448
20．6　深入學習　451
20．7　小結　451
第21章　創建包　452
21．1　非參分析和npar 包　453
21．2　開發包　457
21．2．1　計算統計量　457
21．2．2　打印結果　460
21．2．3　匯總結果　461
21．2．4　繪製結果　463
21．2．5　添加樣本數據到包　464
21．3　創建包的文檔　466
21．4　建立包　467
21．5　深入學習　471
21．6　小結　471
第22章　創建動態報告　472
22．1　用模版生成報告　474
22．2　用R和Markdown創建動態報告　475
22．3　用R和LaTeX創建動態報告　480
22．4　用R和Open Document創建動態報告　483
22．5　用R和Microsoft Word創建動態報告　485
22．6　小結　489
第23章　使用lattice進行高級繪圖　490
23．1　lattice包　490
23．2　調節變量　494
23．3　麵闆函數　495
23．4　分組變量　498
23．5　圖形參數　502
23．6　自定義圖形條帶　503
23．7　頁麵布局　504
23．8　深入學習　507
附錄A　圖形用戶界麵　508
附錄B　自定義啓動環境　511
附錄C　從R中導齣數據　513
附錄D　R中的矩陣運算　515
附錄E　本書中用到的擴展包　517
附錄F　處理大數據集　522
附錄G　更新R　526
後記：探索R的世界　528
參考文獻　530

前言/序言

《數據探索與可視化的藝術：R語言與統計分析實踐指南》 擁抱數據，洞察未來 在這個數據爆炸的時代，理解和駕馭信息的能力已成為個人與組織成功的關鍵。從海量數據中提煉有價值的洞見，並通過清晰直觀的方式呈現齣來，是現代分析師、科學傢、研究人員乃至每一位渴望提升決策水平的專業人士必備的技能。《數據探索與可視化的藝術：R語言與統計分析實踐指南》正是為助力您掌握這一核心能力而生。本書並非單純的技術手冊，而是一場引領您深入數據世界，學習如何用R語言這一強大的開源統計計算工具進行探索性數據分析（EDA）與高效可視化的旅程。 為何選擇R語言？ R語言以其在統計計算和圖形生成方麵的卓越能力而聞名。它擁有一個龐大且活躍的社區，貢獻瞭成韆上萬的優秀軟件包，覆蓋瞭從基礎數據處理到復雜機器學習算法的各個領域。其靈活的語法、強大的數據處理能力以及精美的可視化功能，使其成為數據科學傢、統計學傢和研究人員的首選工具。本書將從零開始，循序漸進地引導您掌握R語言的核心概念和常用操作，讓您能夠自信地進行數據導入、清洗、轉換和建模。 本書的獨特視角與核心內容 《數據探索與可視化的藝術》強調的是“藝術”，它意味著我們不僅要掌握工具，更要理解方法論、培養直覺，並最終以富有洞察力且易於理解的方式錶達分析結果。本書將圍繞以下幾個核心闆塊展開，旨在為您構建一個全麵而深入的數據分析框架： 第一部分：R語言基礎與數據處理的精髓 R語言的入門之旅： 我們將從R的安裝與基礎環境配置入手，介紹RStudio這一強大的集成開發環境（IDE），幫助您快速熟悉R的交互式編程模式。您將學習R的基本數據類型、變量、運算符、控製流（條件語句、循環）以及函數的使用。 數據結構的駕馭： 理解不同的數據結構是R語言編程的基石。本書將詳細講解嚮量（vector）、列錶（list）、矩陣（matrix）、數組（array）以及數據框（data.frame）的創建、訪問和操作。您將掌握如何有效地組織和管理您的數據集。 數據導入與導齣： 實際工作中，數據往往以各種格式存在，如CSV、Excel、JSON、數據庫等。本書將提供詳盡的指南，教您如何使用R讀取和寫入這些常見的數據文件，確保您的數據分析流程順暢無阻。 數據清洗與轉換的藝術： 真實世界的數據往往是“髒”的，充斥著缺失值、異常值、格式不一緻等問題。本部分將是本書的重點之一，您將學習使用`dplyr`等強大的數據處理包，進行數據篩選、排序、分組、匯總、連接（join）等操作，有效地清洗和轉換數據，為後續分析奠定堅實基礎。我們將深入探討處理缺失值（NA）的策略，以及如何識彆和處理潛在的異常值。 字符串處理與日期時間操作： 文本數據的分析和日期時間序列的處理是數據分析中不可或缺的環節。本書將介紹R中強大的字符串處理函數以及如何高效地操作日期和時間數據，讓您能夠應對復雜的文本和時間相關分析任務。 第二部分：探索性數據分析（EDA）的深度實踐 理解數據的分布與特徵： 在深入分析之前，全麵理解數據的基本統計特徵至關重要。您將學習如何計算均值、中位數、方差、標準差、百分位數等描述性統計量，並學會如何通過直方圖、箱綫圖、小提琴圖等可視化手段來探索單變量數據的分布情況，識彆潛在的模式和異常。 探索變量間的關係： 數據分析的核心在於揭示變量之間的關係。本書將引導您運用散點圖、相關係數矩陣、熱力圖等方法，探索連續變量之間的綫性關係，以及分類變量之間的分布差異。您將學習如何識彆變量間的關聯強度和方嚮。 分組分析與聚閤： 很多時候，我們需要根據某個或某幾個分類變量對數據進行分組，並計算每個組的統計摘要。本書將詳細講解如何使用`group_by()`和`summarise()`等`dplyr`函數，實現高效的分組聚閤分析，從而揭示不同群體間的差異。 缺失值與異常值分析： 針對第一部分中涉及的數據清洗，本部分將進一步深化，教會您如何係統地診斷數據中的缺失值模式，以及如何利用統計方法和可視化手段來識彆和理解異常值的成因，並探討相應的處理策略。 數據模式的識彆與假設檢驗的初步接觸： 通過EDA，我們往往能形成一些關於數據模式的初步假設。本書將引導您如何觀察和總結這些模式，並初步接觸一些基礎的統計檢驗方法（如T檢驗、卡方檢驗），瞭解如何驗證您的初步假設。 第三部分：數據可視化的藝術與技巧 `ggplot2`：優雅且強大的繪圖係統： `ggplot2`是R語言中最受歡迎的可視化包之一，它基於“圖形語法”構建，能夠創建齣高度定製化、美觀且信息豐富的圖形。本書將投入大量篇幅，係統講解`ggplot2`的核心概念，包括圖層（layers）、美學映射（aesthetics）、幾何對象（geoms）、統計變換（stats）、坐標係（coordinate systems）和分麵（facets）。 繪製各類基本圖形： 您將學會如何繪製直方圖、密度圖、箱綫圖、小提琴圖、散點圖、摺綫圖、條形圖、餅圖等基礎圖錶，並掌握如何根據數據類型和分析目的選擇最閤適的圖錶類型。 高級可視化技巧： 本部分將帶領您探索更復雜的圖形，如多變量散點圖、分組散點圖、相關矩陣熱力圖、時間序列圖、地圖可視化（使用`sf`等包）等。您將學習如何通過顔色、形狀、大小、綫條等多種美學映射來編碼多維度信息。 圖錶的美學優化： 一張好的圖錶不僅要準確傳達信息，還要美觀易讀。本書將講解如何調整圖錶的標題、軸標簽、圖例、顔色主題、字體等，優化圖錶的整體視覺效果，使其更具專業性和吸引力。 交互式可視化： 在信息傳播日益數字化的今天，交互式可視化已成為一種重要的信息呈現方式。您將初步接觸`plotly`、`shiny`等包，學習如何創建交互式的圖錶，允許用戶通過縮放、懸停、過濾等操作來探索數據，從而獲得更深入的洞察。 第四部分：統計建模的入門與應用 綫性迴歸模型： 綫性迴歸是統計建模中最基礎也最常用的模型之一。本書將介紹如何使用R構建和解釋綫性迴歸模型，包括模型擬,【迴歸】的構建、參數估計、模型診斷（殘差分析）以及預測。您將學習如何評估模型的擬閤優度（R-squared）以及解釋迴歸係數的含義。 廣義綫性模型（GLM）簡介： 對於非正態分布的響應變量，廣義綫性模型提供瞭更靈活的建模框架。本書將簡要介紹邏輯迴歸（用於二分類問題）等GLM的應用場景和基本概念。 模型選擇與評估： 如何選擇最適閤您數據的模型？如何評估模型的錶現？本書將探討一些模型選擇的原則和常用的評估指標，幫助您做齣更明智的建模決策。 誰適閤閱讀本書？ 初學者： 對數據分析和R語言完全陌生，希望從零開始係統學習的讀者。 學生與研究人員： 需要進行學術研究，掌握數據分析和可視化技能以支持論文撰寫的學生和學者。 市場分析師、業務分析師： 希望提升數據洞察能力，將數據轉化為商業決策的專業人士。 數據科學愛好者： 熱衷於探索數據，希望掌握數據科學核心技能的個人。 所有希望提升數據素養的人： 任何對理解和利用數據感到好奇，並希望通過R語言實現這一目標的人。 本書的亮點 實戰導嚮： 每一章都配有大量的R代碼示例，均可直接在R環境中運行，強調理論與實踐的結閤。 循序漸進： 從基礎概念到高級技巧，內容組織邏輯清晰，難度逐步提升，適閤不同水平的讀者。 詳盡的圖錶示例： 豐富的可視化案例，展示如何用R語言創造齣高質量的、富有信息量的圖錶。 側重理解而非記憶： 強調對概念和原理的深入理解，幫助讀者建立堅實的數據分析思維。 實用性強： 涵蓋瞭數據分析和可視化中最常用、最有價值的技術和方法。 結語 《數據探索與可視化的藝術：R語言與統計分析實踐指南》不僅僅是一本書，它是一份邀請，邀請您踏上數據探索的奇妙旅程。通過掌握R語言的強大力量，您將能夠解鎖數據的潛力，揭示隱藏的規律，並以清晰、有說服力的方式講述數據的故事。準備好迎接數據的挑戰，擁抱數據驅動的未來吧！

評分☆☆☆☆☆

當我拿到《R語言實戰 第2版》這本書時，我並沒有抱有多大的期望，因為我之前看過不少R語言的書籍，大多過於理論化，或者代碼示例過時，難以應用。然而，這本書徹底顛覆瞭我的看法。作者的講解方式非常獨特，他不是簡單地羅列函數和語法，而是通過一個個生動有趣的項目，將R語言的知識點融入其中。我印象最深刻的是關於數據可視化的章節，書中介紹瞭ggplot2這個強大的可視化包，並且通過大量的實例展示瞭如何創建各種精美的圖錶，從簡單的散點圖到復雜的交互式圖錶，都能夠輕鬆實現。這對我這個對數據可視化要求很高的人來說，簡直是福音。此外，書中對數據清洗和預處理的講解也非常細緻，這部分內容對於初學者來說往往是難點，但這本書卻用非常易懂的方式將其講解清楚，讓我少走瞭不少彎路。總的來說，這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導你掌握R語言的精髓，並在實踐中不斷成長。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據分析領域摸爬滾打瞭多年的老兵，我深知一本好的參考書對提升技術能力的重要性。坦白說，市麵上關於R語言的書籍琳琅滿目，但真正能夠做到深度與廣度並存，並且兼顧理論與實踐的卻並不多見。而《R語言實戰 第2版》恰恰填補瞭這個空白。我尤其欣賞書中對於各種統計建模方法的詳盡闡述，從綫性迴歸到廣義綫性模型，再到時間序列分析，幾乎涵蓋瞭數據分析中常用的統計學技術。而且，每一章節都配有真實的數據集和清晰的代碼實現，這使得理解復雜的統計概念變得輕而易舉。更難能可貴的是，本書並沒有停留在基礎知識層麵，而是進一步拓展到瞭數據挖掘、機器學習等前沿領域，這對於我這樣希望不斷提升自己技能的從業者來說，提供瞭寶貴的學習資源。書中的例子也都非常有針對性，能夠直接應用到實際工作中，大大節省瞭我的摸索時間。這本書已經成為我案頭必備的參考書，無論何時遇到問題，翻開它總能找到想要的答案。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，《R語言實戰 第2版》最大的亮點在於其前瞻性和實用性。如今，數據分析早已不再是單純的統計計算，而是涉及到大數據處理、機器學習、人工智能等多個領域。這本書在這些方麵都有所涉獵，並且給齣瞭非常具體的實現方法。例如，書中對於如何使用R語言處理大規模數據集，以及如何構建和評估機器學習模型，都有詳細的講解。這對於我這樣希望將R語言應用於更廣闊的領域的人來說，無疑是一本寶貴的財富。我尤其欣賞書中對於各種算法的解釋，作者並沒有止步於介紹代碼，而是深入剖析瞭算法的原理和適用場景，這有助於我更好地理解和運用這些技術。而且，書中的案例都來自於實際工作場景，非常貼閤需求，能夠幫助我快速解決實際問題。這本書不僅讓我掌握瞭R語言的強大功能，更讓我看到瞭數據科學的無限可能，為我的職業發展提供瞭新的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門編程語言，最關鍵的還是在於動手實踐。而《R語言實戰 第2版》恰恰抓住瞭這一點。《R語言實戰 第2版》不僅僅是提供瞭一堆枯燥的函數說明，而是通過大量精心設計的練習題和項目，讓讀者在實際操作中掌握R語言的各項技能。我特彆喜歡書中關於數據模擬和實驗設計的部分，這部分內容對於進行科學研究和統計推斷至關重要，而本書卻用非常直觀的方式進行瞭講解，讓我對這些概念有瞭更深刻的理解。而且，書中還介紹瞭一些常用的R包，並且詳細講解瞭它們的使用方法，這大大節省瞭我自己去探索和學習的時間。總而言之，這本書是一本非常適閤自主學習的書籍，它能夠激發讀者的學習興趣，並且通過實踐幫助讀者建立起紮實的R語言基礎。我已經迫不及待地想嘗試書中的更多內容瞭！

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀體驗中最令人驚喜的一本。我一直對數據分析和可視化抱有濃厚的興趣，但苦於缺乏係統性的學習路徑，經常在浩如煙海的資料中迷失方嚮。偶然間，我朋友嚮我推薦瞭這本《R語言實戰 第2版》，我抱著試試看的心態翻開，結果一發不可不能自拔。書中的語言通俗易懂，即使是R語言的初學者也能很快理解其精髓。作者在講解基礎知識的同時，也深入淺齣地介紹瞭許多高級的應用，比如機器學習、大數據處理等，這讓我看到瞭R語言在實際工作中的巨大潛力。書中大量的代碼示例更是錦上添花，我可以直接復製粘貼運行，並在實踐中不斷摸索和學習。我特彆喜歡書中對統計學概念的闡釋，很多之前模糊不清的理論，通過R語言的實際操作，變得清晰明瞭。而且，書中的排版設計也非常人性化，圖文並茂，閱讀起來一點都不枯燥。總而言之，如果你也對數據分析領域感興趣，並且想要掌握一門強大的工具，那麼這本書絕對是你的不二之選。它不僅能夠幫助你快速入門R語言，更能引領你走嚮數據科學的更深層次。

評分☆☆☆☆☆

之前買瞭電子版一直想買紙質版

評分☆☆☆☆☆

不錯..............................

評分☆☆☆☆☆

如果學用r語言做統計分析，這本書是非常好的

評分☆☆☆☆☆

原版翻譯過來瞭，翻譯的挺實在

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，還可以的，包裝好

評分☆☆☆☆☆

通過這本R語言，學習數據分析，這本教材編的不錯，適閤自學，很好。

評分☆☆☆☆☆

書本講得很詳細，語言也很生動，學起來很愉快

評分☆☆☆☆☆

講解細緻，是本不錯的參考書

評分☆☆☆☆☆

非常推薦購買，真的，一本書能拯救你的統計學。