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任坤 著，王婷，赵孟韬，王泽贤 译

图书标签:

• R语言
• 编程
• 数据分析
• 统计计算
• 数据科学
• 机器学习
• 数据可视化
• 算法
• 软件开发
• 技术指南

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115462640

版次：1

商品编码：12257170

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：519

正文语种：中文

编辑推荐

R 语言是从事数据科学和统计学需要的工具之一。强大且复杂的 R 对于初学者和不熟悉其独特特性的人来说可能具有一定的挑战性。本书以一种简单且实践性强的方式来教授读者学习R语言，并逐步建立对R语言广泛、一致的理解。通过实际操作实例，亲身体验强大的 R 工具，并总结 R 的使用方法，你能够更深入地了解如何使用数据。通过学习本书，你将掌握 R 的数据结构和相应的数据处理技术，以及可以提高工作效率的流行的 R 扩展包。
我们从 R 的基础开始讲起，然后深入学习编程技术和范例，以便帮助你编写出高品质的 R 代码。更进一步，在学习如何执行一些常见任务（包括数据分析、数据库、网页爬虫、高性能计算和文档编辑）时，我们将快速、深入地了解 R 的行为。学完本书之后，你将成为一名擅长使用正确技术解决问题的、自信的 R 程序员。
通过阅读本书，你将能够：
-探索 R 的基本功能，熟悉常用的数据结构；
-在R中，使用统计学、数据挖掘和可视化、根查找和****化的基本函数来处理数据；
-了解 R 的计算模式、环境和元编程技术；
-掌握 R 中的面向对象编程；
-访问 SQLite 等关系型数据库和MongoDB 等非关系型数据库；
-了解 Rcpp 等高性能计算技术；
-使用网页爬虫技术提取信息；
-创建 R Markdown，使用 Shiny 创建交互式应用程序，使用DiagramR或者ggvis扩展包创建交互式图表等。

内容简介

R 是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，它提供了丰富多样的统计功能和强大的数据分析功能。随着数据科学的快速发展，R已经成为数据分析领域非常流行的语言。
本书通过15章内容，向读者全面讲解了R的基础知识和编程技巧。本书不仅介绍了R的安装、基本对象、工作空间管理、基本表达式、基本对象操作、字符串的使用等基础内容，还对数据处理、R的内部机制、元编程、面向对象编程、数据库操作、数据操作进行了讲解，同时也涉及高性能计算、网页爬虫和效率提升等重要主题。
本书面向数据领域的从业人员，尤其适合想要通过学习R编程及相关工具提升数据处理效率的读者阅读，也适合计算机或统计相关专业的学生参考使用。通过阅读本书，读者将全面掌握R的相关特性及其在数据处理和分析方面的应用，极大地提升自己的专业技能。

作者简介

任坤，在量化交易中使用R以及C++和C#已有近4年的时间，他一直致力于开发有用的但社区尚未提供的R包（每天工作8～10小时）。他为其他作者开发的扩展包做出过很多贡献，指出其中存在的问题并给出改进建议。他也是中国R语言大会的重要嘉宾，在R 会议上做过多次演讲。在众多社交媒体中，任坤也受到了广泛关注。此外，他对很多项目都做出了很大贡献，从其GitHub账户可见一斑：
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

目录

第1章　快速入门 1
1．1　R简介 1
1．1．1　编程语言 2
1．1．2　计算环境 2
1．1．3　社区 2
1．1．4　生态系统 3
1．2　对R的需求 3
1．3　R的安装 5
1．4　RStudio 7
1．4．1　RStudio的用户界面 8
1．4．2　RStudio服务器 13
1．5　入门示例 13
1．6　小结 15
第2章　基本对象 16
2．1　向量 17
2．1．1　数值向量 17
2．1．2　逻辑向量 19
2．1．3　字符向量 20
2．1．4　构建向量子集 21
2．1．5　命名向量 24
2．1．6　提取向量元素 26
2．1．7　识别向量类型 27
2．1．8　转换向量类型 27
2．1．9　数值向量的算术运算符 29
2．2　矩阵 30
2．2．1　创建一个矩阵 30
2．2．2　为行和列命名 31
2．2．3　构建矩阵子集 31
2．2．4　矩阵运算符的使用 33
2．3　数组 34
2．3．1　创建一个数组 35
2．3．2　构建数组子集 36
2．4　列表 37
2．4．1　创建一个列表 37
2．4．2　从列表中提取元素 38
2．4．3　构建列表子集 39
2．4．4　命名列表 40
2．4．5　赋值 40
2．4．6　其他函数 42
2．5　数据框 43
2．5．1　创建一个数据框 43
2．5．2　对行和列命名 44
2．5．3　构建数据框子集 45
2．5．4　赋值 49
2．5．5　因子 50
2．5．6　数据框中的实用函数 52
2．5．7　在硬盘上读写数据 53
2．6　函数 54
2．6．1　创建函数 54
2．6．2　调用函数 55
2．6．3　动态类型 55
2．6．4　泛化函数 56
2．6．5　函数参数的默认值 58
2．7　小结 59
第3章　工作空间管理 60
3．1　R的工作目录 60
3．1．1　在RStudio中创建R
项目 61
3．1．2　绝对路径和相对路径的
比较 62
3．1．3　管理项目文件 63
3．2　检查工作环境 64
3．2．1　检查现有符号 65
3．2．2　查看对象结构 66
3．2．3　删除符号 69
3．3　修改全局选项 70
3．3．1　修改输出位数 70
3．3．2　修改警告级别 72
3．4　管理扩展包库 73
3．4．1　认识扩展包 74
3．4．2　从CRAN中安装包 75
3．4．3　从CRAN中更新包 76
3．4．4　从在线库中安装包 76
3．4．5　使用包中的函数 77
3．4．6　屏蔽和同名冲突 81
3．4．7　检查是否已安装扩展包 82
3．5　小结 83
第4章　基本表达式 84
4．1　赋值表达式 84
4．1．1　其他赋值操作符 85
4．1．2　使用带反引号的非标准
名称 88
4．2　条件表达式 91
4．2．1　使用if语句 91
4．2．2　使用if表达式 95
4．2．3　在if条件句中使用向量 98
4．2．4　使用向量化的
if：ifelse 100
4．2．5　使用switch对值进行
分支 101
4．3　循环表达式 102
4．3．1　使用for循环 103
4．3．2　使用while循环 109
4．4　小结 110
第5章　基本对象操作 111
5．1　使用原函数 111
5．1．1　检查对象类型 112
5．1．2　识别数据维度 116
5．2　使用逻辑函数 120
5．2．1　逻辑运算符 120
5．2．2　逻辑函数 122
5．2．3　处理缺失值 125
5．2．4　逻辑强制转换 127
5．3　使用数学函数 127
5．3．1　基础函数 127
5．3．2　取整函数 129
5．3．3　三角函数 129
5．3．4　双曲函数 130
5．3．5　最值函数 131
5．4　应用数值方法 134
5．4．1　根查找 134
5．4．2　微积分 137
5．5　使用统计函数 139
5．5．1　从向量中抽样 139
5．5．2　应用随机分布 140
5．5．3　计算描述性统计量 142
5．6　使用apply函数族 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　小结 152
第6章　字符串的使用 153
6．1　字符串入门 153
6．1．1　打印文本 153
6．1．2　连接字符串 157
6．1．3　转换文本 158
6．1．4　格式化文本 163
6．2　格式化日期/时间 165
6．2．1　将文本解析为日期/
时间 166
6．2．2　格式化日期/时间为
字符串 169
6．3　使用正则表达式 171
6．3．1　寻找字符串模式 172
6．3．2　使用分组提取数据 174
6．3．3　以自定义的方式读取
数据 176
6．4　小结 177
第7章　数据处理 178
7．1　读写数据 178
7．1．1　读写文件中的文本格式
数据 178
7．1．2　读写Excel工作表 183
7．1．3　读写原生数据文件 185
7．1．4　加载内置数据集 188
7．2　数据可视化 191
7．2．1　创建散点图 191
7．2．2　创建折线图 197
7．2．3　创建柱状图 201
7．2．4　创建饼状图 203
7．2．5　创建直方图和密度图 203
7．2．6　创建箱线图 206
7．3　数据分析 207
7．3．1　拟合线性模型 207
7．3．2　拟合回归树 212
7．4　小结 215
第8章　R的内部机制 216
8．1　惰性求值 216
8．2　复制—修改机制 221
8．3　词法作用域 227
8．4　环境的工作方式 232
8．4．1　环境对象 232
8．4．2　创建并链接环境 233
8．4．3　链接环境 235
8．4．4　与函数相关的环境 240
8．5　小结 243
第9章　元编程 244
9．1　函数式编程 244
9．1．1　创建和使用闭包 244
9．1．2　使用高阶函数 249
9．2　基于语言的计算 255
9．2．1　捕获和修改表达式 256
9．2．2　执行表达式 263
9．2．3　非标准计算 267
9．3　小结 273
第10章　面向对象编程 274
10．1　面向对象编程简介 274
10．1．1　类和方法 275
10．1．2　继承 275
10．2　S3对象 276
10．2．1　泛型函数和方法分派 276
10．2．2　内置类和方法 279
10．2．3　为现有类定义泛型
函数 287
10．2．4　定义新类并创建对象 288
10．3　S4对象系统 300
10．3．1　定义S4类 300
10．3．2　S4继承 306
10．3．3　定义S4泛型函数 307
10．3．4　多重分派 309
10．4　引用类（RC） 312
10．5　R6 314
10．6　小结 317
第11章　数据库操作 319
11．1　操作关系型数据库 319
11．1．1　创建一个SQLite
数据库 320
11．1．2　访问表和表中字段 323
11．1．3　用SQL对关系型数据库
进行查询 325
11．1．4　分块提取查询结果 335
11．1．5　出于一致性考虑的事务
操作 336
11．1．6　将多个文件的数据存入
一个数据库 342
11．2　操作非关系型数据库 345
11．2．1　MongoDB操作 346
11．2．2　使用Redis 362
11．3　小结 368
第12章　数据操作 369
12．1　使用内置函数操作数据框 369
12．1．1　使用内置函数操作
数据框 370
12．1．2　使用reshape2重塑
数据框 378
12．2　通过sqldf包使用SQL查询
数据框 383
12．3　使用data．table包操作数据 387
12．3．1　使用键获取行 394
12．3．2　对数据分组汇总 396
12．3．3　重塑data．table 399
12．3．4　使用原地设置函数 401
12．3．5　data．table中的动态
作用域 403
12．4　使用dplyr管道操作处理
数据框 408
12．5　使用rlist包处理嵌套数据
结构 416
12．6　小结 421
第13章　高性能计算 423
13．1　理解代码性能问题 423
13．2　代码的性能分析 432
13．2．1　用Rprof进行性能
分析 432
13．2．2　用profvis进行性能
分析 436
13．2．3　理解代码为什么
会慢 438
13．3　提高代码性能 440
13．3．1　使用内置函数 440
13．3．2　使用向量化 443
13．3．3　使用字节码编译器 445
13．3．4　使用由Intel MKL
支持的R 447
13．3．5　使用并行计算 447
13．3．6　使用Rcpp 457
13．4　小结 465
第14章　网页爬虫 467
14．1　查阅网页内容 467
14．2　使用CSS选择器从网页中
提取数据 473
14．3　使用XPath选择器 476
14．4　分析HTML代码并提取
数据 481
14．5　小结 489
第15章　效率提升 491
15．1　编写R Markdown文档 491
15．1．1　了解markdown 491
15．1．2　将R整合到
markdown中 497
15．1．3　嵌入表格和图表 499
15．2　创建交互式应用程序 506
15．2．1　创建shiny应用程序 507
15．2．2　使用shinydashboard 511
15．3　小结 515
附录　术语表 516

R语言编程指南：探索数据分析的强大工具 在当今数据驱动的时代，掌握强大的数据分析工具已成为一项关键技能。R语言，作为统计计算和图形生成领域的翘楚，以其卓越的灵活性、丰富的扩展性和活跃的社区支持，赢得了全球数据科学家、统计学家和研究人员的青睐。本书《R语言编程指南》正是为帮助您从零开始，系统而深入地掌握R语言这一强大工具而精心编写。 我们深知，无论是初次接触编程的新手，还是希望提升R语言技能的现有用户，都需要一个清晰、易懂且内容扎实的学习路径。《R语言编程指南》并非一本枯燥的语法手册，而是一次循序渐进的探索之旅。我们将带领您穿越R语言的核心概念，从基础的数据类型和结构入手，逐步深入到复杂的数据处理、可视化和建模技术。本书旨在为您构建一个坚实的基础，使您能够自信地运用R语言解决实际问题，并为进一步深入学习R语言生态系统中的专业包和技术打下坚实的基础。 第一部分：R语言入门与基础构建 本部分将是您接触R语言的起点。我们将首先介绍R语言的安装和基本配置，确保您拥有一个顺畅的开发环境。接着，我们会详细讲解R语言最基本的数据类型，如数值型、字符型、逻辑型等，并介绍如何创建和操作这些基本元素。 R语言环境的搭建： 从下载R和RStudio，到认识RStudio的界面布局，以及如何运行R代码，我们将一步步引导您完成。 数据类型与结构： vector（向量）、list（列表）、matrix（矩阵）、data.frame（数据框）是R语言中最核心的数据结构。我们将详细解析它们的创建、访问、操作和相互转换，让您深刻理解R语言如何组织和管理数据。您将学会如何利用向量进行数学运算，如何用列表存储异构数据，如何处理表格型数据的数据框，并理解它们之间的区别与联系。 变量的赋值与管理： 变量是编程的基石。我们将讲解R语言中变量的命名规则、赋值操作，以及如何管理和检查您的变量，确保代码的清晰和可读性。 基本运算与函数： 从算术运算符到逻辑运算符，再到常用的数学函数和字符串处理函数，您将掌握R语言进行基本计算和数据操作的能力。 控制流结构： `if-else`语句、`for`循环和`while`循环是实现程序逻辑的关键。我们将通过丰富的实例，让您理解如何利用这些结构控制程序的执行流程，实现条件判断和迭代计算。 函数的使用与创建： 理解函数的概念，学会调用R语言自带的函数，并学习如何根据自己的需求创建自定义函数，是提高编程效率和代码复用性的重要途径。我们将详细讲解函数参数的传递、返回值以及函数的作用域。 第二部分：数据处理与操作的精进 数据分析的核心在于对数据的有效处理和转换。《R语言编程指南》将带领您深入R语言强大的数据处理能力，让您能够轻松应对各种复杂的数据场景。 数据导入与导出： 无论是CSV、Excel文件，还是数据库，我们都将为您提供详细的操作指南，让您能够方便地将外部数据导入R，并将处理后的结果导出。 dplyr包详解： `dplyr`是R语言中最受欢迎的数据处理包之一，以其简洁的语法和高效的性能著称。本书将花费大量篇幅讲解`dplyr`的核心函数，如`select()`（选择列）、`filter()`（筛选行）、`mutate()`（创建新列）、`arrange()`（排序）、`summarise()`（汇总）以及`group_by()`（分组）。您将学会如何使用管道操作符（`%>%`）将多个操作连接起来，实现流畅的数据清洗和转换流程。 数据重塑： `tidyr`包是数据整理的利器。我们将介绍如何使用`gather()`（长型转宽型）和`spread()`（宽型转长型）等函数，将数据从“宽”格式转换为“长”格式，或反之，以适应不同的分析需求。 字符串处理： 实际数据中常常包含大量的文本信息。我们将介绍R语言强大的字符串处理函数，如`grep()`、`gsub()`、`paste()`、`strsplit()`等，帮助您有效地提取、清洗和转换文本数据。 因子（Factor）的处理： 因子是R语言中用于表示分类变量的特殊数据类型。我们将讲解如何创建、检查和操作因子，以及如何在模型中使用因子变量。 缺失值（NA）的处理： 缺失值是数据分析中普遍存在的问题。本书将系统介绍R语言处理缺失值的方法，包括识别、删除、填充以及使用专门的函数（如`na.omit()`, `complete.cases()`）进行处理。 第三部分：数据可视化的艺术 “一张图胜过千言万语”。强大的数据可视化能力是R语言的另一大亮点。《R语言编程指南》将带您领略R语言在数据可视化方面的魅力。 基础图形绘制： 我们将从R语言内置的图形函数开始，如`plot()`、`hist()`、`boxplot()`等，让您快速了解绘制基本图表的方法。 ggplot2包的深入探索： `ggplot2`是R语言中最流行、最强大的数据可视化包，以其“语法-图形”的理念，能够创建出美观且信息丰富的图形。本书将详细讲解`ggplot2`的核心组件：数据（data）、美学映射（aesthetics）、几何对象（geoms）、统计变换（stats）、坐标系（coordinate systems）、分面（faceting）和主题（themes）。您将学会如何创建散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图等等，并通过各种自定义选项调整图形的颜色、形状、大小、标签等，使其更具表现力。 交互式可视化： 在一些情况下，交互式图表能够提供更丰富的探索体验。我们将介绍一些常用的交互式可视化工具和方法，让您的分析结果更具动态性。 图形的导出与美化： 如何将您精心制作的图表导出为高质量的图片文件，并进行最后的细节调整，以满足出版或报告的要求，我们也会提供详细指导。 第四部分：统计建模与推断 R语言在统计建模和推断方面拥有无与伦比的优势。《R语言编程指南》将为您揭示R语言在统计分析中的强大功能。 基础统计分析： 从描述性统计（均值、中位数、标准差等）到推断性统计（假设检验、置信区间），本书将涵盖常见的统计分析方法，并展示如何在R语言中实现它们。 线性模型： 线性回归是统计学中最基础也最重要的模型之一。我们将详细讲解如何使用`lm()`函数构建线性回归模型，如何解释模型的输出，以及如何进行模型诊断和预测。 广义线性模型（GLM）： 对于非正态分布的因变量，广义线性模型提供了强大的解决方案。我们将介绍逻辑回归、泊松回归等常用GLM模型，并展示其在R语言中的实现。 模型选择与评估： 如何选择最适合您数据的模型？如何评估模型的性能？本书将探讨模型选择的常用准则（如AIC, BIC）和模型评估指标。 非参数统计方法： 在某些情况下，传统的参数模型可能不适用。我们将介绍一些常用的非参数统计方法，并展示其在R语言中的应用。 主题案例研究： 为了更好地巩固所学知识，本书将穿插多个实际案例研究。这些案例将涵盖不同领域的数据分析场景，如市场营销、生物医学、金融经济等，让您在实践中体会R语言的强大力量。 本书的特色与价值： 理论与实践并重： 本书在讲解R语言概念的同时，注重通过丰富的代码示例和练习来巩固学习成果。 由浅入深，循序渐进： 体系化的知识结构，从基础到进阶，确保不同基础的读者都能找到适合自己的学习节奏。 贴近实际应用： 案例分析紧密结合实际数据分析场景，帮助读者快速将所学知识应用于解决真实世界的问题。 强调编程思想： 除了语法，本书还注重培养读者的编程思维和解决问题的能力。 鼓励探索与扩展： 在掌握基本R语言技能后，本书也会为您指明进一步学习R语言生态系统中更多优秀包和高级技术的方向。 无论您是希望入门数据科学，还是想深化在某个领域的R语言应用，《R语言编程指南》都将是您不可或缺的伙伴。让我们一起踏上这段精彩的R语言探索之旅，解锁数据分析的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

作为一个常年与数据打交道的市场研究员，我深知数据分析的效率和准确性对于决策的重要性。虽然我熟悉R语言，但随着项目复杂度的增加，我总感觉自己在使用R语言的过程中还有很大的提升空间，尤其是在处理大规模数据集和进行复杂建模时，常常会遇到瓶颈。我购入这本《R语言编程指南》纯粹是抱着试试看的心态，没想到它却给了我巨大的惊喜。这本书在内容安排上，非常注重实战性，从数据预处理的各种技巧，到各种常用的统计模型和机器学习算法的实现，都做了详尽的阐述。我特别欣赏书中对于模型评估和解释的部分，作者深入浅出地讲解了如何选择合适的评估指标，以及如何从模型的输出来洞察数据背后的规律，这对于我进行深入的市场分析非常有指导意义。而且，书中还引入了一些高级的R语言编程技巧，比如并行计算、性能优化方法等，这些内容对于我提高工作效率，处理更大数据集提供了宝贵的思路。我尝试按照书中的方法对一些历史数据进行了重新的分析，结果发现比我之前的方法更加高效和准确，让我能够更快速地得出有价值的市场洞察。这本书对于我来说，不仅仅是一本编程指南，更是一本能够帮助我提升工作能力、拓展业务视角的“利器”。

评分☆☆☆☆☆

我对编程一直抱有一种既好奇又畏惧的态度。好奇是因为它能带来无穷的可能性，畏惧是因为常常觉得那些代码和逻辑太过复杂，难以理解。 R语言的出现，在我看来，仿佛是为我这种“理工科小白”量身定做的。但即便如此，在接触《R语言编程指南》之前，我还是经历了一段相当迷茫的学习过程。上网搜集零散的知识点，跟着视频敲代码，却总是感觉似懂非懂，一旦遇到一点小问题，就卡住不动了。这本书彻底改变了我的看法。它非常平易近人，从最基础的“什么是R”讲起，一点点地引导我熟悉它的“语言”。我尤其喜欢书中那些“为什么”的解释，它不像有些书那样只是简单地给出代码，而是会告诉你为什么需要这样做，这样做有什么好处。书中的例子非常贴近生活，比如分析电影票房、处理天气数据等等，让我觉得R语言离我很近，不是什么高深莫测的东西。我以前觉得数据可视化很难，但看了书里关于ggplot2的章节，我发现原来用R语言做图可以这么简单而且效果这么惊艳！现在，我已经能够用R语言来处理一些自己感兴趣的数据，比如分析我的阅读记录，制作一些简单的图表，这让我非常有成就感。这本书让我觉得，原来编程并不是那么遥不可及，我也可以通过学习R语言，来探索和理解这个数据驱动的世界。

评分☆☆☆☆☆

这本《R语言编程指南》简直是我入坑R语言以来遇到的最给力的伙伴！以前接触过一些编程语言，但R语言的统计分析和数据可视化能力实在是太吸引人了，只是刚开始上手的时候，那些奇奇怪怪的函数、复杂的包管理、还有各种看不懂的报错信息，真的让人头疼得想放弃。我翻了很多网上的教程，视频也看了不少，但总感觉零散不成体系，缺乏一个清晰的学习脉络。直到我看到了这本书，它的内容组织得非常合理，从最基础的环境搭建、数据类型、基本操作讲起，一步步深入到数据清洗、转换、统计建模，再到最后的数据可视化。最让我惊喜的是，它并没有堆砌大量的理论公式，而是通过大量贴近实际应用的例子来讲解，让我这种动手能力强的人能够快速理解和掌握。书中的代码示例都很清晰，可以直接复制粘贴运行，并且对每个代码块都有详细的解释，告诉你它为什么这么写，以及它能达到什么样的效果。这对于新手来说太友好了！而且，书的排版也很舒服，字体大小适中，章节划分清晰，即使我通宵达旦地啃书，眼睛也不会觉得太累。我尤其喜欢它在讲解高级概念时，不是直接抛出复杂的术语，而是通过循序渐进的方式，先从简单的概念入手，再慢慢引入更深入的知识点，让学习过程显得不那么枯燥和艰难。总而言之，这本书就像一位耐心的老师，一步一步地引导我，让我从一个对R语言一窍不通的小白，逐渐成长为一个能够独立完成数据分析任务的“小能手”。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据分析领域摸爬滚打多年的老兵，我对各种编程语言和工具都有一定的了解。R语言之所以一直备受青睐，很大程度上归功于其强大的统计计算能力和丰富的扩展性。然而，即使是经验丰富的分析师，在面对海量数据和复杂问题时，也需要一本能够快速回顾、查阅甚至拓展思路的参考书。我拿到这本《R语言编程指南》后，首先被它严谨的结构和内容的深度所吸引。它不仅仅是停留在基础语法的层面，而是深入到R语言在实际统计建模、机器学习算法实现、以及大数据处理等方面的应用。书中的案例分析非常到位，涵盖了从金融风控、生物信息学到市场营销等多个行业领域，这让我在阅读过程中能够联想到自己实际工作中遇到的问题，并从中获得解决思路。更重要的是，作者在讲解过程中，并没有回避R语言的“坑”和一些容易出错的地方，而是直接点明，并给出了有效的规避方法和优化建议。这种“过来人”的经验分享，对于节省我们的试错成本、提高工作效率有着不可估量的价值。我尤其赞赏书中对于一些进阶主题的处理方式，比如函数式编程、性能优化等方面，作者都做了深入浅出的剖析，并提供了相应的代码实践，这让我能够将R语言的应用提升到新的高度。这本书更像是一本“武功秘籍”，让我有机会在掌握了基础剑法之后，学习到更精妙的招式，从而在数据分析的江湖中游刃有余。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚毕业，正在求职数据分析岗位的学生。在准备面试的过程中，R语言是绕不开的坎。我尝试过各种学习方式，但总觉得自己掌握的R语言知识点非常零散，很多时候面对问题，脑子里一片混乱，不知道从何下手。在我绝望之际，一位学长向我推荐了这本《R语言编程指南》。当我拿到这本书的时候，我首先被它的封面设计所吸引，简洁大气，给人一种专业和严谨的感觉。翻开书页，我惊喜地发现，它完全不是我之前想象的那种枯燥乏味的理论堆砌。作者的语言非常生动有趣，而且善于用类比的方式来解释抽象的概念，让我这种初学者也能轻松理解。书中的每一个知识点都配有清晰的代码示例，并且作者会耐心地解释每行代码的作用，甚至还会讲解一些“潜规则”和“小技巧”，这些都是在其他地方很难学到的。我最喜欢的一章是关于数据可视化的，作者介绍了ggplot2这个强大的可视化包，并通过丰富的案例展示了如何制作出各种美观、信息量大的图表，这对于我做课程项目和未来撰写报告都非常有帮助。这本书就像一位循循善诱的导师，一点点地引导我，让我逐渐对R语言产生了浓厚的兴趣，并且信心倍增。我感觉自己不再是那个茫然无措的学生，而是正在一步步走向专业的数据分析师。

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R的书铺天盖地，这本书有自己的特色，实用性和初学者的针对性很强，适合入门。

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618五折屯书

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内容很不错。

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活动给力，是正版，书一直都在京东，没错的！

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难度中等，比较适合有一定基础的人士学习

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挺好的，学习的参考书

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R语言的指南值得阅读学习。

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填了开发票和信息的，结果没开，连着三个单，几百元的书，都没开发票。

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好书好书，值得购买，送货还快