R語言實戰第2版 [R in Action:Data Analysis and] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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• R語言
• 數據分析
• 統計學
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• R in Action
• 第二版
• 實戰
• 數據科學

店鋪： 榮豐通達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115420572

商品編碼：10419983411

基本信息

R語言實戰 第2版

作  者:(美)卡巴科弗(Robert I.Kabacoff) 著;王小寜 等 譯定  價:99齣 版 社:人民郵電齣版社齣版日期:2016-05-01頁  數:534裝  幀:平裝ISBN:9787115420572

主編推薦

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絕JIA工具，是數據挖掘、數據分析人纔的推薦技能。

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

目錄 

**部分  入門 
**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  SHOU*選入（保留）變量  80 
4.10.2  剔除（丟棄）變量  81 
4.10.3  SHOU*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  SHOU*選擇“*佳”的迴歸模型  189 
8.6.1  模型比較  189 
8.6.2  變量SHOU*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 
**0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SHOU*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 
**1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 
**2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 
**3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 
**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 
**5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 
**6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 
**7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  SHOU*選擇預測效果*好的解  374 
17.7  用rattle包進行數據挖掘  376 
17.8  小結  381 
**8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 
**9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SHOU*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

媒體評論

“對於所有使用R語言進行數據分析的人來講，本書都是必不可少的，不論用於業內實踐還是學術研究。” 
——Cristofer Weber，NeoGrid軟件架構師 
“一般R語言問題與許多統計學問題的推薦閱讀參考。” 
——George Gaines，KYOS Systems公司首席運營官 

“語言易懂，示例真實，代碼清晰。” 
——Samuel D. McQuillin，休斯頓大學心理學院助理教授 

“為R語言初學者提供瞭柔和的學習麯綫。” 
——Indrajit Sen Gupta, 就職於Mu Sigma數據分析公司

促銷語

學懂分析 玩轉大數據 用R輕鬆實現數據挖掘 數據可視化 從實際數據分析齣發 全麵掌握R編程 新增預測性分析 簡化多變量數據等近200頁內容

探索數據世界的奧秘：一門關於洞察與創造的語言 在這個信息爆炸的時代，數據已然成為驅動決策、理解世界、塑造未來的關鍵要素。從商業分析到科學研究，從社會洞察到個人探索，駕馭數據的能力已不再是少數專業人士的專屬技能，而是人人皆需掌握的普適性能力。而在這片廣闊而充滿機遇的數據領域中，有一門強大的語言，它以其優雅的語法、豐富的生態和無與倫比的靈活性，為無數探索者打開瞭通往數據世界的大門，讓數據不再是冰冷的數字，而是充滿故事的寶藏。 這門語言，以其直觀的錶達方式和強大的數據處理能力，迅速成為全球數據科學傢、統計學傢、生物信息學傢、經濟學傢乃至各行各業分析師的首選工具。它不僅能夠讓你輕鬆地導入、清洗、轉換各種格式的數據，更能讓你在復雜的數據結構中遊刃有餘，發現隱藏的模式、揭示深層關聯，並通過富有洞察力的可視化圖錶，將抽象的數據轉化為直觀的理解。 想象一下，你手中握著一把解鎖數據秘密的鑰匙。這把鑰匙，能夠幫你快速地搭建起分析的骨架，設計齣嚴謹的統計模型，並對模型的結果進行深入的解讀。無論是探索變量之間的關係，預測未來的趨勢，還是評估乾預措施的效果，這門語言都能提供一套完整的解決方案，讓你從繁瑣的計算中解放齣來，將精力聚焦於數據的意義和業務的挑戰。 這門語言的魅力，不僅在於其強大的分析功能，更在於其蓬勃發展的生態係統。無數的開發者和研究者圍繞著它構建瞭海量的擴展包，這些擴展包如同精心雕琢的工具箱，涵蓋瞭從基礎的統計建模到前沿的機器學習算法，從復雜的文本分析到精密的地理信息係統處理，無所不包。無論你的需求多麼獨特，總有一款工具能夠助你一臂之力。你可以輕鬆地利用這些工具，進行深入的探索性數據分析（EDA），瞭解數據的分布、識彆異常值，並為後續的建模打下堅實的基礎。 更重要的是，這門語言鼓勵協作與分享。你可以輕鬆地將你的分析流程、代碼和結果整理成規範的報告，與同事、客戶甚至整個社區分享。這種透明度和可復現性，不僅提升瞭研究的嚴謹性，也加速瞭知識的傳播和創新。你不再是孤軍奮戰，而是置身於一個充滿活力的社群之中，在這裏，你可以學習他人的經驗，獲得靈感，甚至為這個生態係統的發展貢獻自己的力量。 那麼，這門神奇的語言究竟是什麼？它便是R。 R，一個名字簡單卻蘊含強大力量的編程語言和軟件環境，專為數據分析和圖形錶示而設計。它最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman在奧剋蘭大學開發，現已成為全球最受歡迎的統計計算和數據分析工具之一。R擁有一個龐大且活躍的社區，為用戶提供瞭豐富的資源，包括大量的文檔、教程、論壇和無數的開源包。 R究竟能為你帶來什麼？ 數據處理的強大能力： R擁有極其高效的數據結構和操作函數，能夠輕鬆處理從小型數據集到PB級彆的大規模數據。你可以高效地讀取CSV、Excel、JSON、XML、數據庫等多種格式的數據，並進行數據的清洗、轉換、閤並、拆分、重塑等操作，將原始數據轉化為可供分析的乾淨格式。例如，你可以利用 `dplyr` 包提供的簡潔語法，對數據進行篩選、排序、分組、聚閤等操作，將復雜的數據轉換過程變得如同描述語言般自然。 統計分析的全麵支持： R是為統計分析而生。它提供瞭從基本的描述性統計到復雜的推斷性統計，再到各種高級統計模型的全方位支持。你可以輕鬆地進行假設檢驗、方差分析、迴歸分析（綫性迴歸、邏輯迴歸、廣義綫性模型等）、時間序列分析、聚類分析、因子分析等等。更重要的是，R鼓勵你深入理解統計學的原理，並能夠根據具體問題選擇最閤適的統計方法。 精美絕倫的數據可視化： 一圖勝韆言。R在數據可視化方麵錶現尤為齣色。通過 `ggplot2` 等強大的可視化包，你可以創建齣令人驚嘆的、信息豐富的圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、熱力圖、地理空間圖等等。這些可視化圖錶不僅能夠直觀地展示數據中的模式和趨勢，更能幫助你發現隱藏的洞察，並有效地嚮他人傳達你的分析結果。你可以自由地定製圖錶的每一個細節，使其完美契閤你的錶達需求。 前沿的機器學習與人工智能： 隨著人工智能的飛速發展，R也緊跟時代步伐，提供瞭豐富的機器學習和深度學習工具。你可以利用 `caret`、`tidymodels` 等包來構建和評估機器學習模型，實現預測、分類、降維等任務。同時，R也提供瞭與Python等語言集成的方式，讓你能夠充分利用不同生態係統的優勢。 高度的靈活性與可擴展性： R的開源性質賦予瞭它極高的靈活性。你可以根據自己的需求，輕鬆地開發自定義函數和包，擴展R的功能。這種靈活性使得R能夠適應各種各樣的數據分析場景，無論是學術研究、商業智能、生物信息學、金融建模還是其他任何領域，R都能提供強大的支持。 活躍的社區與豐富的資源： R擁有一個龐大且充滿活力的全球社區。這意味著你可以輕鬆地找到大量的學習資源，包括官方文檔、教程、書籍、博客、在綫課程和論壇。遇到問題時，你也可以在社區中尋求幫助，並與其他R用戶交流經驗。 誰能從學習R中受益？ 數據分析師和科學傢： R是他們的核心工具，用於數據清洗、探索性分析、模型構建和結果可視化。 統計學專業人士： R提供瞭最全麵和靈活的統計分析工具，滿足從教學到研究的各種需求。 研究人員（各個學科）： 無論是生物學、醫學、經濟學、社會科學還是環境科學，R都能幫助他們分析實驗數據、模擬模型、揭示科學規律。 學生： 學習R為學生提供瞭寶貴的數據技能，為未來的職業生涯打下堅實基礎。 任何對數據感興趣並希望從中獲得洞察的個人： 即使你沒有編程背景，R的易學性也能讓你快速上手，開啓你的數據探索之旅。 這不僅僅是一門關於編程語言的介紹，更是一場關於如何用數據說話、如何從數據中發現真知的啓濛。掌握瞭這門語言，你將擁有洞察世界、解決問題的強大能力。你將不再是數據的被動接受者，而是數據的積極創造者和解讀者。 這是一次通往更深層理解的旅程，一次賦能未來的實踐。無論你是初次接觸數據分析，還是希望提升現有技能，這門語言都將是你不可或缺的夥伴。它將帶領你穿越數據的迷霧，抵達知識的彼岸，讓你在信息的海洋中，找到屬於自己的閃光點。

評分☆☆☆☆☆

在學習任何一門新的技術時，我最看重的就是其學習麯綫的平緩程度以及社區支持的活躍度。對於R語言，之前我有所耳聞，但一直猶豫不決，總覺得它的學習門檻會比較高，而且可能更偏嚮於學術研究。然而，這本《R語言實戰（第二版）》完全打破瞭我的顧慮。從最基礎的R語言環境的搭建，到數據對象的創建和操作，再到常用的數據處理函數，書中都進行瞭非常詳盡和循序漸進的介紹。我感覺這本書的作者非常有經驗，他們知道學習者在不同階段可能會遇到的睏惑，並提前給齣瞭解決方案。而且，書中大量的代碼片段都是可以直接復製粘貼使用的，這極大地降低瞭學習的實踐成本。更重要的是，當我遇到一些書中沒有明確提及的問題時，我發現書中提供的參考資料和關鍵詞，能夠很方便地引導我去R語言的官方文檔或者Stack Overflow等社區尋找答案。這讓我意識到，R語言之所以如此受歡迎，很大程度上得益於其強大的社區支持。這本書就像一座橋梁，它不僅教會瞭我R語言的技能，更讓我看到瞭如何融入R語言的整個生態係統，這對於我未來更深入的學習和應用，提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在統計學領域摸爬滾打多年的研究者，我深知模型的選擇和應用的恰當與否，直接關係到研究結論的可靠性。在傳統統計軟件的使用過程中，雖然也能完成一些基本的模型構建，但總感覺不夠靈活，尤其是在處理一些復雜的、非綫性的數據關係時，顯得力不從心。這本《R語言實戰（第二版）》的齣現，徹底改變瞭我的看法。它不僅覆蓋瞭從綫性迴歸、邏輯迴歸等經典模型，還詳細講解瞭廣義綫性模型、混閤效應模型，甚至還涉及到一些機器學習的入門級模型。書中對模型原理的講解，雖然深入，但卻通俗易懂，並且能夠與R語言的實現緊密結閤。讓我印象深刻的是，書中並沒有止步於模型的“如何使用”，而是更側重於“如何理解和評估”模型。例如，在講解模型診斷時，它會詳細介紹殘差分析、影響點分析等方法，並結閤R語言的函數演示如何進行操作。這對於我們理解模型的假設是否被滿足，以及模型的解釋力有多大，至關重要。我最近在處理一個項目數據時，就嘗試應用瞭書中講解的某個混閤效應模型，在R語言的幫助下，我能夠更靈活地設置模型結構，並得到更精確的結果，這讓我對R語言在復雜統計建模方麵的能力有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都在尋找一本能夠深入淺齣地講解R語言數據分析的書籍，市麵上林林總總的書籍讓我眼花繚亂，但總感覺要麼過於理論化，要麼過於碎片化，難以形成係統的認知。直到我偶然翻閱瞭這本《R語言實戰（第二版）》，纔仿佛找到瞭久違的知音。這本書給我最深刻的印象便是它那極其接地氣的語言風格和生動形象的案例。它不像某些“高高在上”的學術著作，而是真正站在學習者的角度，用最直白的語言解釋最復雜的概念。每一章都圍繞著一個具體的數據分析任務展開，從數據導入、清洗、可視化到模型構建和結果解釋，邏輯清晰，環環相扣。我尤其欣賞書中對實際應用場景的模擬，比如商業數據分析、生物統計學應用等等，這些都讓我能夠更直觀地理解R語言在真實世界中的強大作用。而且，書中提供的代碼示例不僅完整，而且注釋詳盡，即使是初學者也能輕鬆跟上。我常常會在學習完某個章節後，嘗試著去復現書中的例子，或者根據自己的數據集進行修改，每一次的實踐都讓我對R語言的掌握更上一層樓。這本書就像一位循循善誘的良師益友，它不會強迫你記住那些枯燥的語法，而是通過實際操作引導你逐步掌握R語言的精髓。

評分☆☆☆☆☆

我是一名非計算機專業的學生，數據分析對我來說，更像是一門需要掌握的實用工具，而不是一個純粹的學術研究。因此，我一直期待著一本能夠將復雜的分析技術與實際應用相結閤的書籍。這本《R語言實戰（第二版）》正是滿足瞭我這一需求。它並沒有過多地糾纏於抽象的理論，而是聚焦於如何利用R語言解決實際問題。書中通過大量的案例，展示瞭R語言在不同領域的應用，比如市場營銷、金融分析、生物信息學等等，這些案例都非常貼近現實生活，讓我能夠清晰地看到R語言在這些領域是如何發揮作用的。我尤其喜歡書中對每一個分析步驟的詳細解釋，從問題的提齣，到數據的準備，再到模型的選擇和結果的解讀，都進行得有條不紊。而且，書中提供的解決方案並不是唯一的，它還會鼓勵讀者去思考其他的可能性，並提供一些優化的建議。這讓我覺得，學習R語言不僅僅是學習一套工具，更是在學習一種解決問題的思維方式。這本書的語言風格非常友好，即使是像我這樣沒有太多編程基礎的讀者，也能很快地理解和掌握。它讓我對數據分析産生瞭濃厚的興趣，也讓我更加自信地去麵對未來的學習和工作中的數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

接觸R語言的時間算不上短，也斷斷續續地學習過一些相關的資源，但始終覺得在數據可視化方麵，自己總是停留在基礎的“畫圖”階段，離能夠用圖錶清晰、有說服力地錶達數據背後的故事還有很大差距。這本《R語言實戰（第二版）》在這方麵給瞭我極大的啓發。它並沒有簡單地羅列ggplot2的各種函數，而是深入剖析瞭圖形語法（Grammar of Graphics）的核心思想，從數據、映射、幾何對象、標度、主題等多個維度，幫助我理解如何構建一個優雅而有效的圖形。書中大量的圖錶示例，從簡單的散點圖、摺綫圖，到復雜的箱綫圖、小提琴圖，再到多層麵的分組、分麵等高級技巧，都展示瞭R語言在數據可視化上的強大能力。更重要的是，它教會我如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶類型，以及如何通過調整圖形的細節來優化信息傳達的效率和美感。我特彆喜歡書中關於“如何講好一個數據故事”的部分，它不僅僅是技術層麵的講解，更是上升到瞭思維和錶達層麵，讓我意識到數據可視化不僅僅是技術活，更是一門藝術。經過一段時間的學習和實踐，我感覺自己現在看問題的角度也發生瞭變化，更能敏銳地捕捉到數據中隱藏的模式和趨勢，並嘗試用更具錶現力的方式將其呈現齣來。

評分☆☆☆☆☆

超級好書！

評分☆☆☆☆☆

還不錯，支持京東

評分☆☆☆☆☆

書很好，價格也能接受。

評分☆☆☆☆☆

學習R語言必備

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

發票沒有收到！

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基礎。

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書的內容很好，很期待，下次再買

評分☆☆☆☆☆

史上最慢快遞，2016年下單，2017年到貨，曆時10天！