R语言实战第2版 [R in Action:Data Analysis and] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115420572

商品编码：10419983411

基本信息

R语言实战 第2版

作  者:(美)卡巴科弗(Robert I.Kabacoff) 著;王小宁 等 译定  价:99出 版 社:人民邮电出版社出版日期:2016-05-01页  数:534装  帧:平装ISBN:9787115420572

主编推荐

大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上*流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝JIA工具，是数据挖掘、数据分析人才的推荐技能。

本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能，展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。第2版新增6章内容，涵盖时间序列、聚类分析、分类、高级编程、创建包和创建动态报告等，并分别详细介绍了如何使用ggplot2和lattice进行高级绘图。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，领略大量探索和展示数据的图形功能，并学会如何撰写动态报告，从而更加高效地进行分析与沟通。

想要成为备受高科技企业追捧的数据分析师吗？想要科学分析数据并正确决策吗？不妨从本书开始，挑战大数据，用R开始炫酷地统计与分析数据吧！ 

内容简介

本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。 
本书适合数据分析人员及R用户学习参考。

作者简介

Robert I. Kabacoff 
R语言社区学习网站Quick-R的维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。 

王小宁 
中国人民大学统计学院14级硕士，16级博士，统计之都副主编，中国人民大学数据挖掘中心分布式计算负责人，研究兴趣包括统计机器学习和缺失数据。 

刘撷芯 
中国人民大学统计学院13级硕士，爱荷华大学商学院16级博士，中国人民大学数据挖掘中心核心成员之一，研究兴趣包括统计机器学习和文本分析。 

黄俊文 
2014年毕业于中山大学数学系，2016年毕业于加州大学圣地亚哥分校统计学专业，统计之都成员，易易网创始人之一，目前关注计算机科学和统计学的结合与应用，包括机器学习方法等。他致力于成为一个有趣的人。

目录

目录 

**部分  入门 
**章  R语言介绍  3 
1.1  为何要使用R  4 
1.2  R的获取和安装  6 
1.3  R的使用  6 
1.3.1  新手上路  7 
1.3.2  获取帮助  10 
1.3.3  工作空间  10 
1.3.4  输入和输出  12 
1.4  包  13 
1.4.1  什么是包  14 
1.4.2  包的安装  14 
1.4.3  包的载入  14 
1.4.4  包的使用方法  14 
1.5  批处理  15 
1.6  将输出用为输入：结果的重用  16 
1.7  处理大数据集  16 
1.8  示例实践  16 
1.9  小结  18 
第2章  创建数据集  19 
2.1  数据集的概念  19 
2.2  数据结构  20 
2.2.1  向量  21 
2.2.2  矩阵  22 
2.2.3  数组  23 
2.2.4  数据框  24 
2.2.5  因子  27 
2.2.6  列表  28 
2.3  数据的输入  30 
2.3.1  使用键盘输入数据  31 
2.3.2  从带分隔符的文本文件导入数据  32 
2.3.3  导入Excel数据  35 
2.3.4  导入XML数据  36 
2.3.5  从网页抓取数据  36 
2.3.6  导入SPSS数据  36 
2.3.7  导入SAS数据  37 
2.3.8  导入Stata数据  37 
2.3.9  导入NetCDF数据  38 
2.3.10  导入HDF5数据  38 
2.3.11  访问数据库管理系统  38 
2.3.12  通过Stat/Transfer导入数据  40 
2.4  数据集的标注  40 
2.4.1  变量标签  40 
2.4.2  值标签  41 
2.5  处理数据对象的实用函数  41 
2.6  小结  42 
第3章  图形初阶  43 
3.1  使用图形  43 
3.2  一个简单的例子  45 
3.3  图形参数  46 
3.3.1  符号和线条  47 
3.3.2  颜色  49 
3.3.3  文本属性  50 
3.3.4  图形尺寸与边界尺寸  51 
3.4  添加文本、自定义坐标轴和图例  53 
3.4.1  标题  54 
3.4.2  坐标轴  54 
3.4.3  参考线  56 
3.4.4  图例  57 
3.4.5  文本标注  58 
3.4.6  数学标注  60 
3.5  图形的组合  61 
3.6  小结  67 
第4章  基本数据管理  68 
4.1  一个示例  68 
4.2  创建新变量  70 
4.3  变量的重编码  71 
4.4  变量的重命名  72 
4.5  缺失值  74 
4.5.1  重编码某些值为缺失值  74 
4.5.2  在分析中排除缺失值  75 
4.6  日期值  76 
4.6.1  将日期转换为字符型变量  77 
4.6.2  更进一步  78 
4.7  类型转换  78 
4.8  数据排序  79 
4.9  数据集的合并  79 
4.9.1  向数据框添加列  79 
4.9.2  向数据框添加行  80 
4.10  数据集取子集  80 
4.10.1  SHOU*选入（保留）变量  80 
4.10.2  剔除（丢弃）变量  81 
4.10.3  SHOU*选入观测  82 
4.10.4  subset()函数  82 
4.10.5  随机抽样  83 
4.11  使用SQL语句操作数据框  83 
4.12  小结  84 
第5章  高级数据管理  85 
5.1  一个数据处理难题  85 
5.2  数值和字符处理函数  86 
5.2.1  数学函数  86 
5.2.2  统计函数  87 
5.2.3  概率函数  90 
5.2.4  字符处理函数  92 
5.2.5  其他实用函数  94 
5.2.6  将函数应用于矩阵和数据框  95 
5.3  数据处理难题的一套解决方案  96 
5.4  控制流  100 
5.4.1  重复和循环  100 
5.4.2  条件执行  101 
5.5  用户自编函数  102 
5.6  整合与重构  104 
5.6.1  转置  104 
5.6.2  整合数据  105 
5.6.3  reshape2包  106 
5.7  小结  108 
第二部分  基本方法 
第6章  基本图形  110 
6.1  条形图  110 
6.1.1  简单的条形图  111 
6.1.2  堆砌条形图和分组条形图  112 
6.1.3  均值条形图  113 
6.1.4  条形图的微调  114 
6.1.5  棘状图  115 
6.2  饼图  116 
6.3  直方图  118 
6.4  核密度图  120 
6.5  箱线图  122 
6.5.1  使用并列箱线图进行跨组比较  123 
6.5.2  小提琴图  125 
6.6  点图  127 
6.7  小结  129 
第7章  基本统计分析  130 
7.1  描述性统计分析  131 
7.1.1  方法云集  131 
7.1.2  更多方法  132 
7.1.3  分组计算描述性统计量  134 
7.1.4  分组计算的扩展  135 
7.1.5  结果的可视化  137 
7.2  频数表和列联表  137 
7.2.1  生成频数表  137 
7.2.2  独立性检验  143 
7.2.3  相关性的度量  144 
7.2.4  结果的可视化  145 
7.3  相关  145 
7.3.1  相关的类型  145 
7.3.2  相关性的显著性检验  147 
7.3.3  相关关系的可视化  149 
7.4  t检验  149 
7.4.1  独立样本的t检验  150 
7.4.2  非独立样本的t检验  151 
7.4.3  多于两组的情况  151 
7.5  组间差异的非参数检验  152 
7.5.1  两组的比较  152 
7.5.2  多于两组的比较  153 
7.6  组间差异的可视化  155 
7.7  小结  155 
第三部分  中级方法 
第8章  回归  158 
8.1  回归的多面性  159 
8.1.1  OLS回归的适用情境  159 
8.1.2  基础回顾  160 
8.2  OLS 回归  160 
8.2.1  用lm()拟合回归模型  161 
8.2.2  简单线性回归  163 
8.2.3  多项式回归  164 
8.2.4  多元线性回归  167 
8.2.5  有交互项的多元线性回归  169 
8.3  回归诊断  171 
8.3.1  标准方法  172 
8.3.2  改进的方法  175 
8.3.3  线性模型假设的综合验证  181 
8.3.4  多重共线性  181 
8.4  异常观测值  182 
8.4.1  离群点  182 
8.4.2  高杠杆值点  182 
8.4.3  强影响点  184 
8.5  改进措施  186 
8.5.1  删除观测点  186 
8.5.2  变量变换  187 
8.5.3  增删变量  188 
8.5.4  尝试其他方法  188 
8.6  SHOU*选择“*佳”的回归模型  189 
8.6.1  模型比较  189 
8.6.2  变量SHOU*选择  190 
8.7  深层次分析  193 
8.7.1  交叉验证  193 
8.7.2  相对重要性  195 
8.8  小结  197 
第9章  方差分析  198 
9.1  术语速成  198 
9.2  ANOVA模型拟合  201 
9.2.1  aov()函数  201 
9.2.2  表达式中各项的顺序  202 
9.3  单因素方差分析  203 
9.3.1  多重比较  204 
9.3.2  评估检验的假设条件  206 
9.4  单因素协方差分析  208 
9.4.1  评估检验的假设条件  209 
9.4.2  结果可视化  210 
9.5  双因素方差分析  211 
9.6  重复测量方差分析  214 
9.7  多元方差分析  217 
9.7.1  评估假设检验  218 
9.7.2  稳健多元方差分析  220 
9.8  用回归来做ANOVA  220 
9.9  小结  222 
**0章  功效分析  223 
10.1  假设检验速览  223 
10.2  用pwr包做功效分析  225 
10.2.1  t检验  226 
10.2.2  方差分析  228 
10.2.3  相关性  228 
10.2.4  线性模型  229 
10.2.5  比例检验  230 
10.2.6  卡方检验  231 
10.2.7  在新情况中SHOU*选择合适的效应值  232 
10.3  绘制功效分析图形  233 
10.4  其他软件包  235 
10.5  小结  236 
**1章  中级绘图  237 
11.1  散点图  238 
11.1.1  散点图矩阵  240 
11.1.2  高密度散点图  242 
11.1.3  三维散点图  244 
11.1.4  旋转三维散点图  247 
11.1.5  气泡图  248 
11.2  折线图  250 
11.3  相关图  253 
11.4  马赛克图  258 
11.5  小结  260 
**2章  重抽样与自助法  261 
12.1  置换检验  261 
12.2  用coin包做置换检验  263 
12.2.1  独立两样本和K样本检验  264 
12.2.2  列联表中的独立性  266 
12.2.3  数值变量间的独立性  266 
12.2.4  两样本和K样本相关性检验  267 
12.2.5  深入探究  267 
12.3  lmPerm包的置换检验  267 
12.3.1  简单回归和多项式回归  268 
12.3.2  多元回归  269 
12.3.3  单因素方差分析和协方差分析  270 
12.3.4  双因素方差分析  271 
12.4  置换检验点评  271 
12.5  自助法  272 
12.6  boot包中的自助法  272 
12.6.1  对单个统计量使用自助法  274 
12.6.2  多个统计量的自助法  276 
12.7  小结  278 
第四部分  高级方法 
**3章  广义线性模型  280 
13.1  广义线性模型和glm()函数  281 
13.1.1  glm()函数  281 
13.1.2  连用的函数  282 
13.1.3  模型拟合和回归诊断  283 
13.2  Logistic回归  284 
13.2.1  解释模型参数  286 
13.2.2  评价预测变量对结果概率的影响  287 
13.2.3  过度离势  288 
13.2.4  扩展  289 
13.3  泊松回归  289 
13.3.1  解释模型参数  291 
13.3.2  过度离势  292 
13.3.3  扩展  294 
13.4  小结  295 
**4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  判断主成分的个数  298 
14.2.2  提取主成分  300 
14.2.3  主成分旋转  303 
14.2.4  获取主成分得分  304 
14.3  探索性因子分析  305 
14.3.1  判断需提取的公共因子数  306 
14.3.2  提取公共因子  307 
14.3.3  因子旋转  308 
14.3.4  因子得分  312 
14.3.5  其他与EFA相关的包  312 
14.4  其他潜变量模型  312 
14.5  小结  313 
**5章  时间序列  315 
15.1  在R 中生成时序对象  317 
15.2  时序的平滑化和季节性分解  319 
15.2.1  通过简单移动平均进行平滑处理  319 
15.2.2  季节性分解  321 
15.3  指数预测模型  326 
15.3.1  单指数平滑  326 
15.3.2  Holt 指数平滑和Holt-Winters指数平滑  329 
15.3.3  ets()函数和自动预测  331 
15.4  ARIMA预测模型  333 
15.4.1  概念介绍  333 
15.4.2  ARMA和ARIMA模型  334 
15.4.3  ARIMA的自动预测  339 
15.5  延伸阅读  340 
15.6  小结  340 
**6章  聚类分析  342 
16.1  聚类分析的一般步骤  343 
16.2  计算距离  344 
16.3  层次聚类分析  345 
16.4  划分聚类分析  350 
16.4.1  K均值聚类  350 
16.4.2  围绕中心点的划分  354 
16.5  避免不存在的类  356 
16.6  小结  359 
**7章  分类  360 
17.1  数据准备  361 
17.2  逻辑回归  362 
17.3  决策树  363 
17.3.1  经典决策树  364 
17.3.2  条件推断树  366 
17.4  随机森林  368 
17.5  支持向量机  370 
17.6  SHOU*选择预测效果*好的解  374 
17.7  用rattle包进行数据挖掘  376 
17.8  小结  381 
**8章  处理缺失数据的高级方法  382 
18.1  处理缺失值的步骤  383 
18.2  识别缺失值  384 
18.3  探索缺失值模式  385 
18.3.1  列表显示缺失值  385 
18.3.2  图形探究缺失数据  386 
18.3.3  用相关性探索缺失值  389 
18.4  理解缺失数据的来由和影响  391 
18.5  理性处理不完整数据  391 
18.6  完整实例分析（行删除）  392 
18.7  多重插补  394 
18.8  处理缺失值的其他方法  397 
18.8.1  成对删除  398 
18.8.2  简单（非随机）插补  398 
18.9  小结  399 
第五部分  技能拓展 
**9章  使用ggplot2进行高级绘图  402 
19.1  R 中的四种图形系统  402 
19.2  ggplot2包介绍  403 
19.3  用几何函数指定图的类型  407 
19.4  分组  411 
19.5  刻面  413 
19.6  添加光滑曲线  416 
19.7  修改ggplot2图形的外观  418 
19.7.1  坐标轴  419 
19.7.2  图例  420 
19.7.3  标尺  421 
19.7.4  主题  423 
19.7.5  多重图  425 
19.8  保存图形  426 
19.9  小结  426 
第20章  高级编程  427 
20.1  R语言回顾  427 
20.1.1  数据类型  427 
20.1.2  控制结构  433 
20.1.3  创建函数  436 
20.2  环境  437 
20.3  面向对象的编程  439 
20.3.1  泛型函数  439 
20.3.2  S3模型的限制  441 
20.4  编写有效的代码  442 
20.5  调试  445 
20.5.1  常见的错误来源  445 
20.5.2  调试工具  446 
20.5.3  支持调试的会话SHOU*选项  448 
20.6  深入学习  451 
20.7  小结  451 
第21章  创建包  452 
21.1  非参分析和npar 包  453 
21.2  开发包  457 
21.2.1  计算统计量  457 
21.2.2  打印结果  460 
21.2.3  汇总结果  461 
21.2.4  绘制结果  463 
21.2.5  添加样本数据到包  464 
21.3  创建包的文档  466 
21.4  建立包  467 
21.5  深入学习  471 
21.6  小结  471 
第22章  创建动态报告  472 
22.1  用模版生成报告  474 
22.2  用R和Markdown创建动态报告  475 
22.3  用R和LaTeX创建动态报告  480 
22.4  用R和Open Document创建动态报告  483 
22.5  用R和Microsoft Word创建动态报告  485 
22.6  小结  489 
第23章  使用lattice进行高级绘图  490 
23.1  lattice包  490 
23.2  调节变量  494 
23.3  面板函数  495 
23.4  分组变量  498 
23.5  图形参数  502 
23.6  自定义图形条带  503 
23.7  页面布局  504 
23.8  深入学习  507 
附录A  图形用户界面  508 
附录B  自定义启动环境  511 
附录C  从R中导出数据  513 
附录D  R中的矩阵运算  515 
附录E  本书中用到的扩展包  517 
附录F  处理大数据集  522 
附录G  更新R  526 
后记：探索R的世界  528 
参考文献  530

媒体评论

“对于所有使用R语言进行数据分析的人来讲，本书都是必不可少的，不论用于业内实践还是学术研究。” 
——Cristofer Weber，NeoGrid软件架构师 
“一般R语言问题与许多统计学问题的推荐阅读参考。” 
——George Gaines，KYOS Systems公司首席运营官 

“语言易懂，示例真实，代码清晰。” 
——Samuel D. McQuillin，休斯顿大学心理学院助理教授 

“为R语言初学者提供了柔和的学习曲线。” 
——Indrajit Sen Gupta, 就职于Mu Sigma数据分析公司

促销语

学懂分析 玩转大数据 用R轻松实现数据挖掘 数据可视化 从实际数据分析出发 全面掌握R编程 新增预测性分析 简化多变量数据等近200页内容

探索数据世界的奥秘：一门关于洞察与创造的语言 在这个信息爆炸的时代，数据已然成为驱动决策、理解世界、塑造未来的关键要素。从商业分析到科学研究，从社会洞察到个人探索，驾驭数据的能力已不再是少数专业人士的专属技能，而是人人皆需掌握的普适性能力。而在这片广阔而充满机遇的数据领域中，有一门强大的语言，它以其优雅的语法、丰富的生态和无与伦比的灵活性，为无数探索者打开了通往数据世界的大门，让数据不再是冰冷的数字，而是充满故事的宝藏。 这门语言，以其直观的表达方式和强大的数据处理能力，迅速成为全球数据科学家、统计学家、生物信息学家、经济学家乃至各行各业分析师的首选工具。它不仅能够让你轻松地导入、清洗、转换各种格式的数据，更能让你在复杂的数据结构中游刃有余，发现隐藏的模式、揭示深层关联，并通过富有洞察力的可视化图表，将抽象的数据转化为直观的理解。 想象一下，你手中握着一把解锁数据秘密的钥匙。这把钥匙，能够帮你快速地搭建起分析的骨架，设计出严谨的统计模型，并对模型的结果进行深入的解读。无论是探索变量之间的关系，预测未来的趋势，还是评估干预措施的效果，这门语言都能提供一套完整的解决方案，让你从繁琐的计算中解放出来，将精力聚焦于数据的意义和业务的挑战。 这门语言的魅力，不仅在于其强大的分析功能，更在于其蓬勃发展的生态系统。无数的开发者和研究者围绕着它构建了海量的扩展包，这些扩展包如同精心雕琢的工具箱，涵盖了从基础的统计建模到前沿的机器学习算法，从复杂的文本分析到精密的地理信息系统处理，无所不包。无论你的需求多么独特，总有一款工具能够助你一臂之力。你可以轻松地利用这些工具，进行深入的探索性数据分析（EDA），了解数据的分布、识别异常值，并为后续的建模打下坚实的基础。 更重要的是，这门语言鼓励协作与分享。你可以轻松地将你的分析流程、代码和结果整理成规范的报告，与同事、客户甚至整个社区分享。这种透明度和可复现性，不仅提升了研究的严谨性，也加速了知识的传播和创新。你不再是孤军奋战，而是置身于一个充满活力的社群之中，在这里，你可以学习他人的经验，获得灵感，甚至为这个生态系统的发展贡献自己的力量。 那么，这门神奇的语言究竟是什么？它便是R。 R，一个名字简单却蕴含强大力量的编程语言和软件环境，专为数据分析和图形表示而设计。它最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman在奥克兰大学开发，现已成为全球最受欢迎的统计计算和数据分析工具之一。R拥有一个庞大且活跃的社区，为用户提供了丰富的资源，包括大量的文档、教程、论坛和无数的开源包。 R究竟能为你带来什么？ 数据处理的强大能力： R拥有极其高效的数据结构和操作函数，能够轻松处理从小型数据集到PB级别的大规模数据。你可以高效地读取CSV、Excel、JSON、XML、数据库等多种格式的数据，并进行数据的清洗、转换、合并、拆分、重塑等操作，将原始数据转化为可供分析的干净格式。例如，你可以利用 `dplyr` 包提供的简洁语法，对数据进行筛选、排序、分组、聚合等操作，将复杂的数据转换过程变得如同描述语言般自然。 统计分析的全面支持： R是为统计分析而生。它提供了从基本的描述性统计到复杂的推断性统计，再到各种高级统计模型的全方位支持。你可以轻松地进行假设检验、方差分析、回归分析（线性回归、逻辑回归、广义线性模型等）、时间序列分析、聚类分析、因子分析等等。更重要的是，R鼓励你深入理解统计学的原理，并能够根据具体问题选择最合适的统计方法。 精美绝伦的数据可视化： 一图胜千言。R在数据可视化方面表现尤为出色。通过 `ggplot2` 等强大的可视化包，你可以创建出令人惊叹的、信息丰富的图表，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图、地理空间图等等。这些可视化图表不仅能够直观地展示数据中的模式和趋势，更能帮助你发现隐藏的洞察，并有效地向他人传达你的分析结果。你可以自由地定制图表的每一个细节，使其完美契合你的表达需求。 前沿的机器学习与人工智能： 随着人工智能的飞速发展，R也紧跟时代步伐，提供了丰富的机器学习和深度学习工具。你可以利用 `caret`、`tidymodels` 等包来构建和评估机器学习模型，实现预测、分类、降维等任务。同时，R也提供了与Python等语言集成的方式，让你能够充分利用不同生态系统的优势。 高度的灵活性与可扩展性： R的开源性质赋予了它极高的灵活性。你可以根据自己的需求，轻松地开发自定义函数和包，扩展R的功能。这种灵活性使得R能够适应各种各样的数据分析场景，无论是学术研究、商业智能、生物信息学、金融建模还是其他任何领域，R都能提供强大的支持。 活跃的社区与丰富的资源： R拥有一个庞大且充满活力的全球社区。这意味着你可以轻松地找到大量的学习资源，包括官方文档、教程、书籍、博客、在线课程和论坛。遇到问题时，你也可以在社区中寻求帮助，并与其他R用户交流经验。 谁能从学习R中受益？ 数据分析师和科学家： R是他们的核心工具，用于数据清洗、探索性分析、模型构建和结果可视化。 统计学专业人士： R提供了最全面和灵活的统计分析工具，满足从教学到研究的各种需求。 研究人员（各个学科）： 无论是生物学、医学、经济学、社会科学还是环境科学，R都能帮助他们分析实验数据、模拟模型、揭示科学规律。 学生： 学习R为学生提供了宝贵的数据技能，为未来的职业生涯打下坚实基础。 任何对数据感兴趣并希望从中获得洞察的个人： 即使你没有编程背景，R的易学性也能让你快速上手，开启你的数据探索之旅。 这不仅仅是一门关于编程语言的介绍，更是一场关于如何用数据说话、如何从数据中发现真知的启蒙。掌握了这门语言，你将拥有洞察世界、解决问题的强大能力。你将不再是数据的被动接受者，而是数据的积极创造者和解读者。 这是一次通往更深层理解的旅程，一次赋能未来的实践。无论你是初次接触数据分析，还是希望提升现有技能，这门语言都将是你不可或缺的伙伴。它将带领你穿越数据的迷雾，抵达知识的彼岸，让你在信息的海洋中，找到属于自己的闪光点。

评分☆☆☆☆☆

在学习任何一门新的技术时，我最看重的就是其学习曲线的平缓程度以及社区支持的活跃度。对于R语言，之前我有所耳闻，但一直犹豫不决，总觉得它的学习门槛会比较高，而且可能更偏向于学术研究。然而，这本《R语言实战（第二版）》完全打破了我的顾虑。从最基础的R语言环境的搭建，到数据对象的创建和操作，再到常用的数据处理函数，书中都进行了非常详尽和循序渐进的介绍。我感觉这本书的作者非常有经验，他们知道学习者在不同阶段可能会遇到的困惑，并提前给出了解决方案。而且，书中大量的代码片段都是可以直接复制粘贴使用的，这极大地降低了学习的实践成本。更重要的是，当我遇到一些书中没有明确提及的问题时，我发现书中提供的参考资料和关键词，能够很方便地引导我去R语言的官方文档或者Stack Overflow等社区寻找答案。这让我意识到，R语言之所以如此受欢迎，很大程度上得益于其强大的社区支持。这本书就像一座桥梁，它不仅教会了我R语言的技能，更让我看到了如何融入R语言的整个生态系统，这对于我未来更深入的学习和应用，提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在统计学领域摸爬滚打多年的研究者，我深知模型的选择和应用的恰当与否，直接关系到研究结论的可靠性。在传统统计软件的使用过程中，虽然也能完成一些基本的模型构建，但总感觉不够灵活，尤其是在处理一些复杂的、非线性的数据关系时，显得力不从心。这本《R语言实战（第二版）》的出现，彻底改变了我的看法。它不仅覆盖了从线性回归、逻辑回归等经典模型，还详细讲解了广义线性模型、混合效应模型，甚至还涉及到一些机器学习的入门级模型。书中对模型原理的讲解，虽然深入，但却通俗易懂，并且能够与R语言的实现紧密结合。让我印象深刻的是，书中并没有止步于模型的“如何使用”，而是更侧重于“如何理解和评估”模型。例如，在讲解模型诊断时，它会详细介绍残差分析、影响点分析等方法，并结合R语言的函数演示如何进行操作。这对于我们理解模型的假设是否被满足，以及模型的解释力有多大，至关重要。我最近在处理一个项目数据时，就尝试应用了书中讲解的某个混合效应模型，在R语言的帮助下，我能够更灵活地设置模型结构，并得到更精确的结果，这让我对R语言在复杂统计建模方面的能力有了全新的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名非计算机专业的学生，数据分析对我来说，更像是一门需要掌握的实用工具，而不是一个纯粹的学术研究。因此，我一直期待着一本能够将复杂的分析技术与实际应用相结合的书籍。这本《R语言实战（第二版）》正是满足了我这一需求。它并没有过多地纠缠于抽象的理论，而是聚焦于如何利用R语言解决实际问题。书中通过大量的案例，展示了R语言在不同领域的应用，比如市场营销、金融分析、生物信息学等等，这些案例都非常贴近现实生活，让我能够清晰地看到R语言在这些领域是如何发挥作用的。我尤其喜欢书中对每一个分析步骤的详细解释，从问题的提出，到数据的准备，再到模型的选择和结果的解读，都进行得有条不紊。而且，书中提供的解决方案并不是唯一的，它还会鼓励读者去思考其他的可能性，并提供一些优化的建议。这让我觉得，学习R语言不仅仅是学习一套工具，更是在学习一种解决问题的思维方式。这本书的语言风格非常友好，即使是像我这样没有太多编程基础的读者，也能很快地理解和掌握。它让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，也让我更加自信地去面对未来的学习和工作中的数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

接触R语言的时间算不上短，也断断续续地学习过一些相关的资源，但始终觉得在数据可视化方面，自己总是停留在基础的“画图”阶段，离能够用图表清晰、有说服力地表达数据背后的故事还有很大差距。这本《R语言实战（第二版）》在这方面给了我极大的启发。它并没有简单地罗列ggplot2的各种函数，而是深入剖析了图形语法（Grammar of Graphics）的核心思想，从数据、映射、几何对象、标度、主题等多个维度，帮助我理解如何构建一个优雅而有效的图形。书中大量的图表示例，从简单的散点图、折线图，到复杂的箱线图、小提琴图，再到多层面的分组、分面等高级技巧，都展示了R语言在数据可视化上的强大能力。更重要的是，它教会我如何根据不同的分析目的选择最合适的图表类型，以及如何通过调整图形的细节来优化信息传达的效率和美感。我特别喜欢书中关于“如何讲好一个数据故事”的部分，它不仅仅是技术层面的讲解，更是上升到了思维和表达层面，让我意识到数据可视化不仅仅是技术活，更是一门艺术。经过一段时间的学习和实践，我感觉自己现在看问题的角度也发生了变化，更能敏锐地捕捉到数据中隐藏的模式和趋势，并尝试用更具表现力的方式将其呈现出来。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都在寻找一本能够深入浅出地讲解R语言数据分析的书籍，市面上林林总总的书籍让我眼花缭乱，但总感觉要么过于理论化，要么过于碎片化，难以形成系统的认知。直到我偶然翻阅了这本《R语言实战（第二版）》，才仿佛找到了久违的知音。这本书给我最深刻的印象便是它那极其接地气的语言风格和生动形象的案例。它不像某些“高高在上”的学术著作，而是真正站在学习者的角度，用最直白的语言解释最复杂的概念。每一章都围绕着一个具体的数据分析任务展开，从数据导入、清洗、可视化到模型构建和结果解释，逻辑清晰，环环相扣。我尤其欣赏书中对实际应用场景的模拟，比如商业数据分析、生物统计学应用等等，这些都让我能够更直观地理解R语言在真实世界中的强大作用。而且，书中提供的代码示例不仅完整，而且注释详尽，即使是初学者也能轻松跟上。我常常会在学习完某个章节后，尝试着去复现书中的例子，或者根据自己的数据集进行修改，每一次的实践都让我对R语言的掌握更上一层楼。这本书就像一位循循善诱的良师益友，它不会强迫你记住那些枯燥的语法，而是通过实际操作引导你逐步掌握R语言的精髓。

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东西没问题，配送太慢了，从通州到丰台用了4天。

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还不错，支持京东

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史上最慢快递，2016年下单，2017年到货，历时10天！

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是正版，挺厚一本，印刷的挺好

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史上最慢快递，2016年下单，2017年到货，历时10天！

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很好 东西很不错 物流很给力

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书很好，真的很好！

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书的内容很好，很期待，下次再买