R圖形化數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 約翰·傑伊·希爾菲傑（John，Jay，Hilfiger） 著，王洋洋 譯

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 圖形化
• 統計分析
• 數據可視化
• R繪圖
• 商業分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據科學

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115464415

版次：1

商品編碼：12235894

包裝：平裝

叢書名： 圖靈程序設計叢書

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：238

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　與其在茫茫錶格中搜索數字，不如將數據圖形化，讓復雜數據關係一目瞭然。本書是數據分析和可視化入門選，大的R語言為工具，教你創建各種實用的數據圖形，掌握高亮數據中的重要關係和趨勢、簡化數據形式、突齣重點數字等技能。本書適閤所有需要數據分析的讀者，也可作為統計課程的補充教材，無需數學、統計學或計算機編程背景。　　R語言基本知識　　創建單變量圖，如餅圖、箱綫圖、直方圖等　　創建雙變量圖，如散點圖、摺綫圖、高密度圖等　　創建多變量圖，如散點圖矩陣、三維圖、樹狀圖、熱圖等　　配套視頻講解，並可下載App觀看AR視頻：https://h5.arbook.io/zhuanlan.html?book_id=30&status;=bookdetail

內容簡介

　　本書介紹如何使用圖形化的方法來分析和理解復雜的數據，該方法突齣數據中重要的關聯和分布趨勢，並使用盡可能簡單的視覺元素來呈現盡可能豐富的信息。本書重點介紹如何理解數據分析的圖形元素，以及如何使用R生成書中涉及的各種圖形。附錄中列有大量參考資料，以及章節練習解答、相關R函數、R包、故障排查等信息，便於讀者深入學習。

作者簡介

　　JohnJayHilfiger，統計學傢，數據分析專傢，擁有生物統計學碩士學位，曾在康奈爾大學、羅切斯特大學和愛荷華大學擔任統計/計算機分析員。此外，Hilfiger還是一位作麯傢和編麯傢，擁有音樂碩士和博士學位，發錶過100多首作品，曾任音樂教授。
　　【譯者簡介】
　　王洋洋　　計算機碩士，狂熱的數據愛好者。現為雲網絡安全領域大數據工程師，熟練多種編程語言、大數據技術、機器學習深度學習算法、設計模式等。業餘喜歡打羽毛球、練瑜伽，古箏業餘3級水平。

目錄

前言 ix
第一部分　開始使用 R
第 1 章　R 基礎 2
1．1　下載軟件 2
1．2　嘗試一些簡單的任務 2
1．3　用戶界麵 5
1．4　安裝包：GUI 界麵 6
1．5　數據結構 6
1．6　樣本數據集 7
1．7　工作目錄 9
1．8　將數據導入 R 9
1．8．1　命令行輸入 10
1．8．2　使用數據編輯器 11
1．8．3　從外部文件讀取 13
1．9　獲取腳本 18
1．10　用戶自定義函數 20
1．11　開始令人享受的事 21
第 2 章　R 圖概述 24
2．1　圖錶導齣 24
2．2　探索性圖錶和展示性圖錶 25
2．3　R 圖形係統 28
2．3．1　基本圖形和網格 28
2．3．2　 lattice 28
2．3．3　 ggplot2 30
2．3．4　包的特殊應用程序 / 圖錶 31
2．3．5　用戶自定義圖錶函數 31
第二部分　單變量圖
第 3 章　帶狀圖 34
3．1　一種簡單的圖 34
3．2　數據可以漂亮 40
3．2．1　練習 3-1 43
3．2．2　練習 3-2 43
第 4 章　點圖 44
第 5 章　箱綫圖 50
5．1　箱綫圖 50
5．2　再次訪問 Nimrod 54
5．3　美化數據 56
5．3．1　練習 5-1 59
5．3．2　練習 5-2 59
第 6 章　莖葉圖 60
第 7 章　直方圖 63
7．1　簡單直方圖 63
7．2　帶第二個變量的直方圖 66
7．2．1　練習 7-1 70
7．2．2　練習 7-2 70
第 8 章　核密度圖 71
8．1　密度估計 71
8．1．1　選擇帶寬 73
8．1．2　比較兩個或多個密度圖 74
8．1．3　背景不是白色的 76
8．2　纍積分布函數 76
8．2．1　練習 8-1 78
8．2．2　練習 8-2 78
第 9 章 條形圖 79
9．1　基礎條形圖 79
9．2　脊柱圖 82
9．3　條形圖的間距和方嚮 83
9．3．1　練習 9-1 86
9．3．2　練習 9-2 86
第 10 章　餅圖 87
10．1　普通餅圖 87
10．2　扇形圖 89
10．2．1　練習 10-1 90
10．2．2　練習 10-2 90
第 11 章　地毯圖 91
第三部分　雙變量圖
第 12 章　散點圖和摺綫圖 94
12．1　基礎散點圖 94
12．2　摺綫圖 99
12．3　模闆 105
12．4　增強的散點圖 108
12．4．1　練習 12-1 111
12．4．2　練習 12-2 112
第 13 章　高密度圖 113
第 14 章　Bland-Altman 圖 121
第 15 章　QQ 圖 128
第四部分　多變量圖
第 16 章　散點圖矩陣和相關性分析圖 136
16．1　散點圖矩陣 136
16．2　相關性分析圖 141
16．3　混閤定量變量和分類變量的廣義對矩陣 145
第 17 章　三維圖 149
17．1　三維散點圖 149
17．2　僞色圖 154
17．3　氣泡圖 155
17．3．1　練習 17-1 160
17．3．2　練習 17-2 160
第 18 章　協同圖 161
第 19 章　聚類分析：樹狀圖和熱圖 167
19．1　聚類分析 167
19．2　熱圖 172
19．2．1　練習 19-1 176
19．2．2　練習 19-2 176
19．2．3　練習 19-3 176
第 20 章　馬賽剋圖 177
第五部分　現在該做些什麼
第 21 章　拓展圖形化知識和 R 技能的資源 188
21．1　R 圖 188
21．2　通用繪圖原則 189
21．3　學習更多關於 R 的知識 189
21．4　用 R 做統計 189
附錄 A　參考文獻 191
附錄 B　R 的顔色 193
附錄 C　R Commander 圖形用戶界麵 195
附錄 D　使用 / 引用的包 200
附錄 E　從 R 的外部導入數據 204
附錄 F　章節練習解答 209
附錄 G　故障排查：為什麼我的代碼不工作 220
附錄 H　本書介紹的 R 函數 228
關於作者 238
關於封麵 238

《R語言實戰：數據探索與可視化指南》 一、 什麼是R語言？ R語言，一個開源、免費且功能強大的統計計算和圖形化係統，正日益成為數據科學領域不可或缺的工具。它由新西蘭奧剋蘭大學的Ross Ihaka和Robert Gentleman於1993年開發，並由R Core Team持續維護和更新。R語言的核心優勢在於其極其廣泛的統計分析方法和高度靈活的圖形化能力，使其能夠勝任從基礎數據處理到復雜模型構建、從初步探索性分析到專業統計報告生成的全過程。 R語言不僅僅是一個編程語言，更是一個集成的開發環境（IDE），提供瞭數據輸入、數據轉換、數據分析、圖形化展示和結果報告等一係列完整的功能。其開源的特性意味著全球數以萬計的開發者和研究人員不斷為其貢獻新的包（packages），極大地豐富瞭R的功能庫，使其能夠輕鬆應對各種前沿的統計模型和數據分析技術。 二、 R語言的優勢 1. 強大的統計分析能力： R語言內置瞭海量的統計函數和模型，涵蓋瞭從描述性統計、推斷性統計到高級統計建模的方方麵麵，如迴歸分析、方差分析、時間序列分析、生存分析、貝葉斯統計等。其豐富的第三方包更是提供瞭無數的最新統計算法，使研究人員能夠站在巨人的肩膀上進行創新。 2. 卓越的圖形化能力： R語言的圖形化係統是其另一大亮點。通過`graphics`和`ggplot2`等包，用戶可以創建齣高度定製化、美觀且信息量豐富的統計圖形，包括散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、密度圖、熱力圖等等。這些圖形不僅有助於直觀地理解數據規律，也是展示研究成果的有力工具。 3. 海量的第三方包： R擁有一個活躍的社區，貢獻瞭成韆上萬的第三方包，這些包幾乎涵蓋瞭數據科學的各個領域，例如： 數據處理與操縱： `dplyr`、`tidyr`、`data.table` 數據可視化： `ggplot2`、`plotly`、`leaflet` 機器學習： `caret`、`randomForest`、`xgboost` 文本挖掘： `tm`、`quanteda` 時間序列分析： `forecast`、`ts` 地理空間分析： `sf`、`sp` 報告生成： `rmarkdown`、`knitr` 這些包的引入極大地擴展瞭R的功能，用戶可以根據自己的需求輕鬆安裝和使用。 4. 跨平颱兼容性： R語言可在Windows、macOS和Linux等主流操作係統上運行，確保瞭不同環境下的用戶都能無縫使用。 5. 社區支持與資源豐富： R擁有一個龐大而活躍的全球社區。這意味著用戶在遇到問題時，可以輕鬆找到大量的教程、論壇討論、博客文章和Stack Overflow等在綫資源，獲得及時有效的幫助。 6. 與其他語言的集成： R語言能夠方便地與其他編程語言（如Python、Java）和數據庫進行交互，便於構建更復雜的係統和工作流程。 三、 《R語言實戰：數據探索與可視化指南》內容梗概 本書將帶領您踏上一段深入探索數據世界的旅程，重點聚焦於使用R語言進行高效的數據探索性分析和精美的可視化呈現。我們將從R語言的基礎知識入手，逐步深入到數據處理、數據分析和圖形化展示的核心環節。 第一部分：R語言基礎與數據準備 R語言入門： 我們將從安裝R及RStudio（一個集成開發環境）開始，介紹R的基本語法、數據類型（嚮量、矩陣、列錶、數據框）以及如何進行基礎的數學運算和邏輯判斷。您將學會如何加載和保存數據，以及理解R中的變量賦值和函數調用機製。 數據導入與導齣： 掌握將各種格式（CSV、Excel、SQL數據庫等）的數據導入R，以及將R對象導齣為不同格式的能力，是數據分析的第一步。本書將詳細講解各種常用數據導入函數的用法，並演示如何處理可能遇到的編碼、分隔符等問題。 數據清洗與預處理： 真實世界的數據往往是“髒”的。我們將深入探討數據清洗的各個方麵，包括處理缺失值（刪除、插補）、識彆和處理異常值、數據類型轉換、文本數據清洗（字符串操作、正則錶達式）、數據閤並與重塑（`tidyr`包的`pivot_longer`和`pivot_wider`等功能）。通過實際案例，您將學會如何將原始數據轉化為可用於分析的規範格式。 數據篩選、排序與子集提取： R提供瞭靈活強大的數據子集提取和篩選機製。我們將學習如何根據條件選擇特定的行和列，如何對數據進行排序，以及如何利用邏輯嚮量進行高效的數據選擇。 第二部分：探索性數據分析（EDA） 描述性統計： 探索性數據分析的首要任務是理解數據的基本特徵。我們將介紹如何計算數據的中心趨勢（均值、中位數、眾數）、離散程度（方差、標準差、四分位數）、偏度（skewness）和峰度（kurtosis）等統計量。您將學會如何使用R的內置函數快速生成這些摘要統計信息。 數據分組與聚閤： 在很多情況下，我們需要對數據按照某個或某幾個變量進行分組，並計算各組的統計摘要。本書將詳細講解如何利用`dplyr`包中的`group_by()`和`summarize()`函數，實現高效的數據分組和聚閤操作，從而發現數據在不同類彆下的規律。 數據探索性分析工具： 我們將介紹一係列R中常用的數據探索工具，包括單變量分析（直方圖、密度圖、箱綫圖）和雙變量分析（散點圖、相關性矩陣、分組箱綫圖）等，這些工具將幫助您直觀地識彆數據的分布、模式和潛在關係。 第三部分：精美的數據可視化 基礎繪圖係統： R內置的基礎繪圖係統（`graphics`包）提供瞭創建各種基本統計圖形的函數，如`plot()`、`hist()`、`boxplot()`、`barplot()`等。我們將學習如何利用這些函數繪製散點圖、摺綫圖、柱狀圖、直方圖、箱綫圖等，並掌握如何自定義圖形的標題、軸標簽、顔色、點形狀等要素。 ggplot2：圖形語法構建美學圖形： `ggplot2`是R中最受歡迎和最強大的數據可視化包之一，它基於“圖形語法”理念，允許用戶以聲明式的方式構建復雜而美觀的圖形。本書將深入講解`ggplot2`的核心概念，包括數據、映射（aesthetics）、幾何對象（geoms）、統計變換（stats）、標度（scales）、坐標係（coordinate systems）和分麵（faceting）。您將學會如何繪製各種類型的圖形，如散點圖、綫圖、條形圖、直方圖、密度圖、餅圖（盡管不推薦）、熱力圖、箱綫圖、小提琴圖等，並能根據需求進行高度定製，實現數據洞察的可視化。 高級圖形定製： 除瞭基礎圖形元素的設置，我們還將探討如何添加圖層、調整主題、創建組閤圖、使用刻麵（faceting）展示不同子集的數據、以及如何添加文本標注、箭頭等，使圖形更具信息量和可讀性。 交互式可視化： 隨著數據分析的發展，交互式可視化日益重要。本書將介紹如何使用`plotly`等包創建交互式圖形，例如允許用戶懸停查看數據詳情、縮放、平移等，從而提升數據探索的深度和用戶體驗。 特定類型圖錶： 我們還將觸及一些特定場景下的可視化需求，例如地圖可視化（使用`sf`和`leaflet`包）、網絡可視化以及一些更復雜的統計圖形，如多層圖、雷達圖等。 第四部分：案例實踐與進階應用 集成式數據分析案例： 本部分將通過幾個實際數據集，演示如何將數據準備、探索性數據分析和數據可視化完整地串聯起來，解決實際問題。我們將分析營銷數據、銷售數據、用戶行為數據等，展示R在不同領域的應用潛力。 圖錶報告與導齣： 學習如何將繪製的圖形導齣為高分辨率的圖像文件（如PNG, JPEG, PDF），以及如何使用`rmarkdown`等工具將R代碼、分析結果、圖錶和文字描述整閤到一份完整的報告中，實現結果的可復現性和高效傳播。 R包的生態係統： 簡要介紹R包的安裝、加載和管理，以及如何查找和使用新的R包，鼓勵讀者進一步探索R強大的生態係統。 《R語言實戰：數據探索與可視化指南》旨在為廣大數據愛好者、統計從業者、科研人員和學生提供一套係統、實用且易於上手R語言數據分析和可視化學習方案。本書強調動手實踐，通過大量的代碼示例和案例分析，讓讀者在理解理論的同時，能夠快速掌握R語言的核心技能，從而更深入地洞察數據，做齣更明智的決策。

評分☆☆☆☆☆

《R圖形化數據分析》這本書對我最大的啓發在於，它讓我明白數據分析的最終目的是為瞭解決問題和做齣決策，而圖形化是實現這一目的的強大工具。書中通過一係列真實世界的案例，展示瞭如何運用R語言的可視化能力來分析問題、發現洞察。例如，在營銷分析的部分，書中演示瞭如何通過分析用戶畫像的分布圖來優化營銷策略；在金融領域，則展示瞭如何通過繪製股票價格走勢圖來預測市場趨勢。這些案例的選擇非常有代錶性，能夠讓讀者直觀地感受到數據可視化在實際工作中的價值。我特彆喜歡書中關於“如何講好數據故事”的部分，它強調瞭圖錶不僅僅是數據的呈現，更是溝通和說服的載體。作者提供瞭一些實用的技巧，比如如何通過巧妙的圖錶設計來突齣關鍵信息，如何用簡潔的語言解釋圖錶所傳達的含義，這讓我意識到，即使擁有強大的數據分析能力，也需要掌握有效的溝通技巧纔能讓分析成果真正發揮作用。這本書的深度和廣度都恰到好處，既能滿足初學者的需求，也能為有一定基礎的讀者提供新的思路。

評分☆☆☆☆☆

作為一名初學者，我對數據分析領域充滿瞭好奇，也想深入瞭解如何利用R語言進行可視化分析。市麵上關於R的書籍不少，但當我翻開《R圖形化數據分析》這本書時，一種豁然開朗的感覺油然而生。它並沒有上來就拋齣晦澀難懂的理論，而是從最基礎的概念講起，比如什麼是數據，為什麼要進行可視化，以及R語言在其中的核心作用。作者的語言非常親切，像是鄰傢大哥哥在手把手教你一樣。書中穿插瞭大量的示例代碼，這些代碼簡潔明瞭，易於理解和復製。我特彆喜歡書中對基礎繪圖函數（如`plot()`、`hist()`、`boxplot()`）的詳細講解，不僅僅是羅列函數的功能，更是深入剖析瞭它們的參數設置如何影響最終的圖錶呈現。例如，通過調整`col`、`pch`、`lty`等參數，即使是簡單的散點圖，也能展現齣不同的信息和美感。此外，書中還巧妙地引入瞭ggplot2這個強大的可視化包，並逐步引導讀者掌握其核心思想——“圖形語法”。這種循序漸進的學習方式，讓我這個完全沒有編程背景的人也能快速上手，不再對R語言感到畏懼，而是開始享受用代碼創造齣美麗圖錶的過程。書中的每一個小例子都經過精心設計，能夠清晰地展示某個特定功能或概念，這對於我這樣需要不斷實踐來鞏固知識的學習者來說，無疑是極大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一本數據探索的指南。在閱讀《R圖形化數據分析》的過程中，我深刻體會到，數據可視化絕不僅僅是將數據變成圖片，而是通過圖形的方式來理解數據、發現規律、講述故事。作者在書中花瞭大量篇幅介紹如何根據不同的數據類型和分析目的，選擇閤適的可視化圖錶。比如，如何用柱狀圖展示不同類彆之間的比較，如何用摺綫圖展示時間序列的變化趨勢，如何用散點圖探索變量之間的關係。書中對於每種圖錶的應用場景和注意事項都進行瞭細緻的說明，這讓我避免瞭在實際分析中“畫錯瞭圖”的尷尬。更重要的是，它引導我思考“我想要從數據中發現什麼？”，而不是簡單地“我能畫齣什麼圖？”。書中還涉及瞭一些進階的可視化技巧，比如如何製作交互式圖錶，以及如何將圖錶嵌入到報告中。雖然我目前還沒有完全掌握這些高級技巧，但這本書已經為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭數據可視化更廣闊的可能性。我尤其欣賞書中對圖錶設計的原則性闡述，例如如何避免信息冗餘，如何使用顔色和標簽來增強可讀性，這些寶貴的經驗對於我今後的數據分析工作有著長遠的指導意義。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始拿到《R圖形化數據分析》這本書，我並沒有抱太大的期望，想著可能又是市麵上那種枯燥乏味的“技術書”。但當我真正開始閱讀之後，我被這本書的魅力深深吸引瞭。作者的語言風格非常活潑，有時候甚至帶點幽默感，讓我在學習的過程中不會感到疲憊。書中不僅僅是教我如何“畫圖”，更是教我如何“思考”。例如，在講解如何處理缺失值和異常值時，作者並沒有簡單地給齣處理方法，而是引導我去思考這些問題的根源以及不同的處理方式可能帶來的影響。我尤其欣賞書中對於“數據探索性分析”的重視，它鼓勵讀者在可視化過程中不斷地提齣問題、檢驗假設，從而發現隱藏在數據中的深層含義。書中的例子也都非常有意思，例如如何用圖錶分析社交媒體上的用戶互動，如何用可視化技術來輔助科學研究。這些例子讓我看到瞭R語言在不同領域應用的潛力，也激發瞭我將所學知識應用到自己感興趣的課題中的熱情。這本書不僅僅是一本關於R圖形化數據分析的書，更是一本關於如何用數據說話、如何用可視化來賦能決策的書。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據可視化有著濃厚興趣的研究生，在尋找一本能夠係統學習R語言可視化技術的書籍時，《R圖形化數據分析》這本書引起瞭我的注意。這本書的結構非常清晰，從基礎的R語言環境搭建、數據導入導齣，到核心的可視化包（如ggplot2）的深度講解，再到專題可視化（如地理空間數據可視化、網絡圖可視化）的介紹，邏輯性非常強。作者在講解ggplot2時，采用瞭“圖層疊加”的理念，循序漸進地構建復雜的圖錶，這與我之前接觸到的其他可視化工具的講解方式有所不同，但卻更加符閤我的認知習慣。書中對於各種圖錶類型的優缺點、適用場景的分析也非常到位，讓我能夠根據實際需求選擇最閤適的可視化方法。此外，書中還提供瞭大量的練習題和實戰項目，這對於提升我的實踐能力非常有幫助。我嘗試著跟著書中的例子進行代碼的編寫和修改，不僅加深瞭對知識點的理解，也逐漸培養瞭獨立解決問題的能力。這本書的排版也很精美，代碼和圖錶都清晰易讀，閱讀體驗極佳。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

還好

評分☆☆☆☆☆

贊

評分☆☆☆☆☆

贊

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

內容太基礎，泛泛而談，入門可以

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

內容太基礎，泛泛而談，入門可以