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[美] 约翰·杰伊·希尔菲杰（John，Jay，Hilfiger） 著，王洋洋 译

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 图形化
• 统计分析
• 数据可视化
• R绘图
• 商业分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据科学

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115464415

版次：1

商品编码：12235894

包装：平装

丛书名： 图灵程序设计丛书

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：238

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　与其在茫茫表格中搜索数字，不如将数据图形化，让复杂数据关系一目了然。本书是数据分析和可视化入门选，大的R语言为工具，教你创建各种实用的数据图形，掌握高亮数据中的重要关系和趋势、简化数据形式、突出重点数字等技能。本书适合所有需要数据分析的读者，也可作为统计课程的补充教材，无需数学、统计学或计算机编程背景。　　R语言基本知识　　创建单变量图，如饼图、箱线图、直方图等　　创建双变量图，如散点图、折线图、高密度图等　　创建多变量图，如散点图矩阵、三维图、树状图、热图等　　配套视频讲解，并可下载App观看AR视频：https://h5.arbook.io/zhuanlan.html?book_id=30&status;=bookdetail

内容简介

　　本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据，该方法突出数据中重要的关联和分布趋势，并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。本书重点介绍如何理解数据分析的图形元素，以及如何使用R生成书中涉及的各种图形。附录中列有大量参考资料，以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息，便于读者深入学习。

作者简介

　　JohnJayHilfiger，统计学家，数据分析专家，拥有生物统计学硕士学位，曾在康奈尔大学、罗切斯特大学和爱荷华大学担任统计/计算机分析员。此外，Hilfiger还是一位作曲家和编曲家，拥有音乐硕士和博士学位，发表过100多首作品，曾任音乐教授。
　　【译者简介】
　　王洋洋　　计算机硕士，狂热的数据爱好者。现为云网络安全领域大数据工程师，熟练多种编程语言、大数据技术、机器学习深度学习算法、设计模式等。业余喜欢打羽毛球、练瑜伽，古筝业余3级水平。

目录

前言 ix
第一部分　开始使用 R
第 1 章　R 基础 2
1．1　下载软件 2
1．2　尝试一些简单的任务 2
1．3　用户界面 5
1．4　安装包：GUI 界面 6
1．5　数据结构 6
1．6　样本数据集 7
1．7　工作目录 9
1．8　将数据导入 R 9
1．8．1　命令行输入 10
1．8．2　使用数据编辑器 11
1．8．3　从外部文件读取 13
1．9　获取脚本 18
1．10　用户自定义函数 20
1．11　开始令人享受的事 21
第 2 章　R 图概述 24
2．1　图表导出 24
2．2　探索性图表和展示性图表 25
2．3　R 图形系统 28
2．3．1　基本图形和网格 28
2．3．2　 lattice 28
2．3．3　 ggplot2 30
2．3．4　包的特殊应用程序 / 图表 31
2．3．5　用户自定义图表函数 31
第二部分　单变量图
第 3 章　带状图 34
3．1　一种简单的图 34
3．2　数据可以漂亮 40
3．2．1　练习 3-1 43
3．2．2　练习 3-2 43
第 4 章　点图 44
第 5 章　箱线图 50
5．1　箱线图 50
5．2　再次访问 Nimrod 54
5．3　美化数据 56
5．3．1　练习 5-1 59
5．3．2　练习 5-2 59
第 6 章　茎叶图 60
第 7 章　直方图 63
7．1　简单直方图 63
7．2　带第二个变量的直方图 66
7．2．1　练习 7-1 70
7．2．2　练习 7-2 70
第 8 章　核密度图 71
8．1　密度估计 71
8．1．1　选择带宽 73
8．1．2　比较两个或多个密度图 74
8．1．3　背景不是白色的 76
8．2　累积分布函数 76
8．2．1　练习 8-1 78
8．2．2　练习 8-2 78
第 9 章 条形图 79
9．1　基础条形图 79
9．2　脊柱图 82
9．3　条形图的间距和方向 83
9．3．1　练习 9-1 86
9．3．2　练习 9-2 86
第 10 章　饼图 87
10．1　普通饼图 87
10．2　扇形图 89
10．2．1　练习 10-1 90
10．2．2　练习 10-2 90
第 11 章　地毯图 91
第三部分　双变量图
第 12 章　散点图和折线图 94
12．1　基础散点图 94
12．2　折线图 99
12．3　模板 105
12．4　增强的散点图 108
12．4．1　练习 12-1 111
12．4．2　练习 12-2 112
第 13 章　高密度图 113
第 14 章　Bland-Altman 图 121
第 15 章　QQ 图 128
第四部分　多变量图
第 16 章　散点图矩阵和相关性分析图 136
16．1　散点图矩阵 136
16．2　相关性分析图 141
16．3　混合定量变量和分类变量的广义对矩阵 145
第 17 章　三维图 149
17．1　三维散点图 149
17．2　伪色图 154
17．3　气泡图 155
17．3．1　练习 17-1 160
17．3．2　练习 17-2 160
第 18 章　协同图 161
第 19 章　聚类分析：树状图和热图 167
19．1　聚类分析 167
19．2　热图 172
19．2．1　练习 19-1 176
19．2．2　练习 19-2 176
19．2．3　练习 19-3 176
第 20 章　马赛克图 177
第五部分　现在该做些什么
第 21 章　拓展图形化知识和 R 技能的资源 188
21．1　R 图 188
21．2　通用绘图原则 189
21．3　学习更多关于 R 的知识 189
21．4　用 R 做统计 189
附录 A　参考文献 191
附录 B　R 的颜色 193
附录 C　R Commander 图形用户界面 195
附录 D　使用 / 引用的包 200
附录 E　从 R 的外部导入数据 204
附录 F　章节练习解答 209
附录 G　故障排查：为什么我的代码不工作 220
附录 H　本书介绍的 R 函数 228
关于作者 238
关于封面 238

《R语言实战：数据探索与可视化指南》 一、 什么是R语言？ R语言，一个开源、免费且功能强大的统计计算和图形化系统，正日益成为数据科学领域不可或缺的工具。它由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman于1993年开发，并由R Core Team持续维护和更新。R语言的核心优势在于其极其广泛的统计分析方法和高度灵活的图形化能力，使其能够胜任从基础数据处理到复杂模型构建、从初步探索性分析到专业统计报告生成的全过程。 R语言不仅仅是一个编程语言，更是一个集成的开发环境（IDE），提供了数据输入、数据转换、数据分析、图形化展示和结果报告等一系列完整的功能。其开源的特性意味着全球数以万计的开发者和研究人员不断为其贡献新的包（packages），极大地丰富了R的功能库，使其能够轻松应对各种前沿的统计模型和数据分析技术。 二、 R语言的优势 1. 强大的统计分析能力： R语言内置了海量的统计函数和模型，涵盖了从描述性统计、推断性统计到高级统计建模的方方面面，如回归分析、方差分析、时间序列分析、生存分析、贝叶斯统计等。其丰富的第三方包更是提供了无数的最新统计算法，使研究人员能够站在巨人的肩膀上进行创新。 2. 卓越的图形化能力： R语言的图形化系统是其另一大亮点。通过`graphics`和`ggplot2`等包，用户可以创建出高度定制化、美观且信息量丰富的统计图形，包括散点图、折线图、柱状图、箱线图、密度图、热力图等等。这些图形不仅有助于直观地理解数据规律，也是展示研究成果的有力工具。 3. 海量的第三方包： R拥有一个活跃的社区，贡献了成千上万的第三方包，这些包几乎涵盖了数据科学的各个领域，例如： 数据处理与操纵： `dplyr`、`tidyr`、`data.table` 数据可视化： `ggplot2`、`plotly`、`leaflet` 机器学习： `caret`、`randomForest`、`xgboost` 文本挖掘： `tm`、`quanteda` 时间序列分析： `forecast`、`ts` 地理空间分析： `sf`、`sp` 报告生成： `rmarkdown`、`knitr` 这些包的引入极大地扩展了R的功能，用户可以根据自己的需求轻松安装和使用。 4. 跨平台兼容性： R语言可在Windows、macOS和Linux等主流操作系统上运行，确保了不同环境下的用户都能无缝使用。 5. 社区支持与资源丰富： R拥有一个庞大而活跃的全球社区。这意味着用户在遇到问题时，可以轻松找到大量的教程、论坛讨论、博客文章和Stack Overflow等在线资源，获得及时有效的帮助。 6. 与其他语言的集成： R语言能够方便地与其他编程语言（如Python、Java）和数据库进行交互，便于构建更复杂的系统和工作流程。 三、 《R语言实战：数据探索与可视化指南》内容梗概 本书将带领您踏上一段深入探索数据世界的旅程，重点聚焦于使用R语言进行高效的数据探索性分析和精美的可视化呈现。我们将从R语言的基础知识入手，逐步深入到数据处理、数据分析和图形化展示的核心环节。 第一部分：R语言基础与数据准备 R语言入门： 我们将从安装R及RStudio（一个集成开发环境）开始，介绍R的基本语法、数据类型（向量、矩阵、列表、数据框）以及如何进行基础的数学运算和逻辑判断。您将学会如何加载和保存数据，以及理解R中的变量赋值和函数调用机制。 数据导入与导出： 掌握将各种格式（CSV、Excel、SQL数据库等）的数据导入R，以及将R对象导出为不同格式的能力，是数据分析的第一步。本书将详细讲解各种常用数据导入函数的用法，并演示如何处理可能遇到的编码、分隔符等问题。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的。我们将深入探讨数据清洗的各个方面，包括处理缺失值（删除、插补）、识别和处理异常值、数据类型转换、文本数据清洗（字符串操作、正则表达式）、数据合并与重塑（`tidyr`包的`pivot_longer`和`pivot_wider`等功能）。通过实际案例，您将学会如何将原始数据转化为可用于分析的规范格式。 数据筛选、排序与子集提取： R提供了灵活强大的数据子集提取和筛选机制。我们将学习如何根据条件选择特定的行和列，如何对数据进行排序，以及如何利用逻辑向量进行高效的数据选择。 第二部分：探索性数据分析（EDA） 描述性统计： 探索性数据分析的首要任务是理解数据的基本特征。我们将介绍如何计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、离散程度（方差、标准差、四分位数）、偏度（skewness）和峰度（kurtosis）等统计量。您将学会如何使用R的内置函数快速生成这些摘要统计信息。 数据分组与聚合： 在很多情况下，我们需要对数据按照某个或某几个变量进行分组，并计算各组的统计摘要。本书将详细讲解如何利用`dplyr`包中的`group_by()`和`summarize()`函数，实现高效的数据分组和聚合操作，从而发现数据在不同类别下的规律。 数据探索性分析工具： 我们将介绍一系列R中常用的数据探索工具，包括单变量分析（直方图、密度图、箱线图）和双变量分析（散点图、相关性矩阵、分组箱线图）等，这些工具将帮助您直观地识别数据的分布、模式和潜在关系。 第三部分：精美的数据可视化 基础绘图系统： R内置的基础绘图系统（`graphics`包）提供了创建各种基本统计图形的函数，如`plot()`、`hist()`、`boxplot()`、`barplot()`等。我们将学习如何利用这些函数绘制散点图、折线图、柱状图、直方图、箱线图等，并掌握如何自定义图形的标题、轴标签、颜色、点形状等要素。 ggplot2：图形语法构建美学图形： `ggplot2`是R中最受欢迎和最强大的数据可视化包之一，它基于“图形语法”理念，允许用户以声明式的方式构建复杂而美观的图形。本书将深入讲解`ggplot2`的核心概念，包括数据、映射（aesthetics）、几何对象（geoms）、统计变换（stats）、标度（scales）、坐标系（coordinate systems）和分面（faceting）。您将学会如何绘制各种类型的图形，如散点图、线图、条形图、直方图、密度图、饼图（尽管不推荐）、热力图、箱线图、小提琴图等，并能根据需求进行高度定制，实现数据洞察的可视化。 高级图形定制： 除了基础图形元素的设置，我们还将探讨如何添加图层、调整主题、创建组合图、使用刻面（faceting）展示不同子集的数据、以及如何添加文本标注、箭头等，使图形更具信息量和可读性。 交互式可视化： 随着数据分析的发展，交互式可视化日益重要。本书将介绍如何使用`plotly`等包创建交互式图形，例如允许用户悬停查看数据详情、缩放、平移等，从而提升数据探索的深度和用户体验。 特定类型图表： 我们还将触及一些特定场景下的可视化需求，例如地图可视化（使用`sf`和`leaflet`包）、网络可视化以及一些更复杂的统计图形，如多层图、雷达图等。 第四部分：案例实践与进阶应用 集成式数据分析案例： 本部分将通过几个实际数据集，演示如何将数据准备、探索性数据分析和数据可视化完整地串联起来，解决实际问题。我们将分析营销数据、销售数据、用户行为数据等，展示R在不同领域的应用潜力。 图表报告与导出： 学习如何将绘制的图形导出为高分辨率的图像文件（如PNG, JPEG, PDF），以及如何使用`rmarkdown`等工具将R代码、分析结果、图表和文字描述整合到一份完整的报告中，实现结果的可复现性和高效传播。 R包的生态系统： 简要介绍R包的安装、加载和管理，以及如何查找和使用新的R包，鼓励读者进一步探索R强大的生态系统。 《R语言实战：数据探索与可视化指南》旨在为广大数据爱好者、统计从业者、科研人员和学生提供一套系统、实用且易于上手R语言数据分析和可视化学习方案。本书强调动手实践，通过大量的代码示例和案例分析，让读者在理解理论的同时，能够快速掌握R语言的核心技能，从而更深入地洞察数据，做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

《R图形化数据分析》这本书对我最大的启发在于，它让我明白数据分析的最终目的是为了解决问题和做出决策，而图形化是实现这一目的的强大工具。书中通过一系列真实世界的案例，展示了如何运用R语言的可视化能力来分析问题、发现洞察。例如，在营销分析的部分，书中演示了如何通过分析用户画像的分布图来优化营销策略；在金融领域，则展示了如何通过绘制股票价格走势图来预测市场趋势。这些案例的选择非常有代表性，能够让读者直观地感受到数据可视化在实际工作中的价值。我特别喜欢书中关于“如何讲好数据故事”的部分，它强调了图表不仅仅是数据的呈现，更是沟通和说服的载体。作者提供了一些实用的技巧，比如如何通过巧妙的图表设计来突出关键信息，如何用简洁的语言解释图表所传达的含义，这让我意识到，即使拥有强大的数据分析能力，也需要掌握有效的沟通技巧才能让分析成果真正发挥作用。这本书的深度和广度都恰到好处，既能满足初学者的需求，也能为有一定基础的读者提供新的思路。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据可视化有着浓厚兴趣的研究生，在寻找一本能够系统学习R语言可视化技术的书籍时，《R图形化数据分析》这本书引起了我的注意。这本书的结构非常清晰，从基础的R语言环境搭建、数据导入导出，到核心的可视化包（如ggplot2）的深度讲解，再到专题可视化（如地理空间数据可视化、网络图可视化）的介绍，逻辑性非常强。作者在讲解ggplot2时，采用了“图层叠加”的理念，循序渐进地构建复杂的图表，这与我之前接触到的其他可视化工具的讲解方式有所不同，但却更加符合我的认知习惯。书中对于各种图表类型的优缺点、适用场景的分析也非常到位，让我能够根据实际需求选择最合适的可视化方法。此外，书中还提供了大量的练习题和实战项目，这对于提升我的实践能力非常有帮助。我尝试着跟着书中的例子进行代码的编写和修改，不仅加深了对知识点的理解，也逐渐培养了独立解决问题的能力。这本书的排版也很精美，代码和图表都清晰易读，阅读体验极佳。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到《R图形化数据分析》这本书，我并没有抱太大的期望，想着可能又是市面上那种枯燥乏味的“技术书”。但当我真正开始阅读之后，我被这本书的魅力深深吸引了。作者的语言风格非常活泼，有时候甚至带点幽默感，让我在学习的过程中不会感到疲惫。书中不仅仅是教我如何“画图”，更是教我如何“思考”。例如，在讲解如何处理缺失值和异常值时，作者并没有简单地给出处理方法，而是引导我去思考这些问题的根源以及不同的处理方式可能带来的影响。我尤其欣赏书中对于“数据探索性分析”的重视，它鼓励读者在可视化过程中不断地提出问题、检验假设，从而发现隐藏在数据中的深层含义。书中的例子也都非常有意思，例如如何用图表分析社交媒体上的用户互动，如何用可视化技术来辅助科学研究。这些例子让我看到了R语言在不同领域应用的潜力，也激发了我将所学知识应用到自己感兴趣的课题中的热情。这本书不仅仅是一本关于R图形化数据分析的书，更是一本关于如何用数据说话、如何用可视化来赋能决策的书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初学者，我对数据分析领域充满了好奇，也想深入了解如何利用R语言进行可视化分析。市面上关于R的书籍不少，但当我翻开《R图形化数据分析》这本书时，一种豁然开朗的感觉油然而生。它并没有上来就抛出晦涩难懂的理论，而是从最基础的概念讲起，比如什么是数据，为什么要进行可视化，以及R语言在其中的核心作用。作者的语言非常亲切，像是邻家大哥哥在手把手教你一样。书中穿插了大量的示例代码，这些代码简洁明了，易于理解和复制。我特别喜欢书中对基础绘图函数（如`plot()`、`hist()`、`boxplot()`）的详细讲解，不仅仅是罗列函数的功能，更是深入剖析了它们的参数设置如何影响最终的图表呈现。例如，通过调整`col`、`pch`、`lty`等参数，即使是简单的散点图，也能展现出不同的信息和美感。此外，书中还巧妙地引入了ggplot2这个强大的可视化包，并逐步引导读者掌握其核心思想——“图形语法”。这种循序渐进的学习方式，让我这个完全没有编程背景的人也能快速上手，不再对R语言感到畏惧，而是开始享受用代码创造出美丽图表的过程。书中的每一个小例子都经过精心设计，能够清晰地展示某个特定功能或概念，这对于我这样需要不断实践来巩固知识的学习者来说，无疑是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本数据探索的指南。在阅读《R图形化数据分析》的过程中，我深刻体会到，数据可视化绝不仅仅是将数据变成图片，而是通过图形的方式来理解数据、发现规律、讲述故事。作者在书中花了大量篇幅介绍如何根据不同的数据类型和分析目的，选择合适的可视化图表。比如，如何用柱状图展示不同类别之间的比较，如何用折线图展示时间序列的变化趋势，如何用散点图探索变量之间的关系。书中对于每种图表的应用场景和注意事项都进行了细致的说明，这让我避免了在实际分析中“画错了图”的尴尬。更重要的是，它引导我思考“我想要从数据中发现什么？”，而不是简单地“我能画出什么图？”。书中还涉及了一些进阶的可视化技巧，比如如何制作交互式图表，以及如何将图表嵌入到报告中。虽然我目前还没有完全掌握这些高级技巧，但这本书已经为我打开了一扇新的大门，让我看到了数据可视化更广阔的可能性。我尤其欣赏书中对图表设计的原则性阐述，例如如何避免信息冗余，如何使用颜色和标签来增强可读性，这些宝贵的经验对于我今后的数据分析工作有着长远的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

内容太基础，泛泛而谈，入门可以

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

内容太基础，泛泛而谈，入门可以

评分☆☆☆☆☆

内容太基础，泛泛而谈，入门可以

评分☆☆☆☆☆

内容太基础，泛泛而谈，入门可以

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评分☆☆☆☆☆

还好

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不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

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