R语言核心技术手册（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Joseph Adler（约瑟夫·阿德勒） 著，刘思喆，李舰，陈钢，邓一硕 译

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 统计计算
• 数据挖掘
• 机器学习
• 编程
• 技术手册
• 第2版
• 计算机
• 科学

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121237867

版次：2

商品编码：11520666

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：656

正文语种：中文

编辑推荐

　　

如果你打算用R进行统计计算和数据可视化，本书就是关于使用开源R语言（软件环境）快速解决上述问题的实用指导教程。通过本书，你将学会如何编写R函数以及借助R包进行数据预处理、可视化以及数据分析。作者用取自制医学、商业和体育领域的丰富案例对上述问题进行了讲解。
　　 √ 多达数百个实例的R教程，快速入门R语言
　　 √ 探索R语言的语法、对象和其他语言细节
　　 √ 在网站上可找到包括Bioconductor在内的数千个用户共享的R包
　　 √ 学习如何用R完成数据分析预处理
　　 √ 基于R graphics、lattice和ggplot2包 进行数据可视化
　　 √ 使用R语言计算概率分布、统计检验以及拟合模型
　　 √ 基于Hadoop并行编程提升大规模运算的效率
　　 √ 学习R语言的完整参考手册
　　 第二版的内容依据R 2.14和R 2.15进 行了更新，并新增了R高性能计算、基于ggplot2的数据可视化和利用Hadoop做并行运算等章节。
　　

内容简介

　　R 是一款优秀的开源统计应用语言，它直观、易用、低成本，而且还有庞大的社区支持，随着数据挖掘技术的兴起，R 语言得到了广泛的应用。本书介绍从安装R 软件到基本语法以及应用的全过程，可以帮助你全面地学习和使用R。《R语言核心技术手册（第2版）》共6部分，26 章，基本涵盖了R 语言的所有功能，而且提供了大量的实例说明运用R 语言绘图、分析数据以及拟合统计模型的过程。书中虽然涉及很多统计学理论和知识，但并不是本书的重点。
　　《R语言核心技术手册（第2版）》增加了一些处理数据的新章节，将绘图章节集中放在“可视化篇”，同时针对R 的版本变化做了一些升级。

作者简介

　　刘思喆，中国人民大学统计学院科班出身，国内资深R领域专家，拥有10年R语言使用经验，中国R语言会议联合发起人。《153分钟学会R》作者，《Rreferencecard》译者。“统计之都”理事会成员，R语言版版主；电信、互联网、彩票行业资深数据挖掘专家。CSDN大数据技术论坛、DATAWorldForum、中国人民大学数据挖掘中心特邀讲师。

内页插图

精彩书评

　　R是一种免费且功能强大的语言，但不易入门。本书是学习R语言的不二之选，是每个数据科学家必备的案头参考书。
　　——DJPatil
　　Greylock公司房产领域数据科学家

　　R迅速蹿红为数据分析的通用语言，本书堪称是学习R语言的入门书籍。它涵盖了包括数据可视化、时间序列分析等在内的数据科学能包罗的所有领域。
　　——AnthonyGoldbloom
　　Kaggle公司创始人兼CEO

目录

前言 xvi
I 基础篇
第1 章获取和安装R
R 版本
R 的安装
Windows
Mac OS X
Linux 和UNIX 系统
第2 章R 的用户界面
R 的图形用户界面
Windows
Mac OS X
Linux 和UNIX 程序
R 控制台
命令行编辑
批处理模式
在Excel 中使用R
RStudio
其他运行R 的方式
第3 章简短的示例
基本操作
函数
变量
数据结构简介
对象和类
模型和公式
图表
获得帮助
第4 章R 包
R 包概览
列示本地库中的R 包
加载R 包
在Windows 和Linux 系统下加载R 包
在Mac OS X 系统下加载R 包
搜索R 包资源库
探索网络上的R 包资源库
基于R 界面搜寻和安装包
从其他资源库安装R 包
定制R 包
创建包目录
创建R 包
II 语言篇
第5 章R 语言概览
表达式
对象
符号
函数
在赋值语句中，对象会被复制
R 中一切皆为对象
特殊值
NA
Inf 和-Inf
NaN
NULL
强制转换
R 解释器
观察R 是如何工作的
第6 章R 语法
常量
数值向量
字符向量
符号
运算符
运算顺序
赋值操作
表达式
分离型表达式
括号
花括号
控制结构
条件语句
循环
访问数据结构
数据结构操作符
通过整数向量引用
通过逻辑向量引用
通过名字进行引用
R 编程标准
第7 章R 对象
基本对象类型
向量
列表
其他对象
矩阵
数组
因子
数据框
公式
时间序列
Shingle 对象
日期和时间对象
连接对象
属性
类
第8 章符号和环境
符号
环境
全局环境
环境和函数
调用堆栈
在不同的环境中对函数求值
向环境中添加对象
异常
提示错误
捕获错误
第9 章函数
函数的关键字
参数
返回值
函数参数
匿名函数
函数的属性
参数顺序和具名实参
副作用
改变其他环境
输入/输出
图形
第10 章面向对象编程
R 的面向对象编程概览
核心概念
实现的例子
R 的面向对象编程：S4
类的定义
对象的新建
槽的存取
对象的操作
创建强制转换方法
方法
方法的管理
基本类型
更多的帮助
守旧派的OOP：S3
S3 的类
S3 方法
在S4 的类中使用S3 的类
查找隐藏的S3 方法
III 数据篇
第11 章数据的存取和编辑
在R 中输入数据
用R 命令输入数据
用图形界面输入数据
保存和读入R 对象
用save 保存对象
从外部文件导入数据
文本文件
其他软件
导出数据
从数据库获取数据
导出然后导入
数据库连接包
RODBC
DBI
TSDBI
从Hadoop 中获取数据
第12 章准备数据
合并数据集
粘贴数据结构
通过共同字段合并数据
数据转换
变量重新赋值
转换函数
对对象的每个元素进行函数运算
数据分段
shingle
Cut
利用分组变量合并对象
子集
中括号索引的方式
subset 函数
随机抽样
汇总函数
tapply 与aggregate
用rowsum 聚合表格
计数
数据修整
数据清洗
查找和删除重复数据
排序
IV 可视化篇
第13 章图形
R Graphics 概述
散点图
时间序列
柱状图
饼图
分类数据绘图
三维数据
绘制分布图
箱线图
画图设备
自定义图形
绘图函数常见参数
图形参数
基本图形函数
第14 章Lattice 绘图
历史
lattice 包概述
lattice 的工作原理
例子
使用lattice 函数
定制面板函数
高级lattice 函数
单一的网格作图
二元网格作图
三元图
其他图形
定制lattice 图
lattice 函数的常用参数
trellisskeleton
指定如何绘制坐标轴
参数
plottrellis
stripdefault
simpleKey
低级函数
低级绘图函数
面板函数
第15 章ggplot2
一个简短的介绍
图形语法
一个更复杂的例子：医保数据
快速绘图
用ggplot2 绘图
更多信息
V 统计篇
第16 章数据分析
描述性统计
相关系数和协方差
主成分分析
因子分析
bootstrap 重抽样
第17 章概率分布
正态分布
常见分布的参数
分布函数族
第18 章统计检验
连续型数据
基于正态分布的检验
不依赖分布的检验
离散数据
比例检验
二项式检验
列联表检验
列联表非参数检验
第19 章功效检验
实验设计示例
t 检验实验设计
比例实验设计
方差分析设计
第20 章回归模型
简单的线性模型示例
拟合模型
指定模型的工具函数
获取模型信息
更新模型
lm 函数的详述
最小二乘回归的假设
稳健回归和阻力回归
子集选取和Shrinkage 回归
变量的逐步选取
岭回归
Lasso 和最小角回归
弹性网络
主成分回归和偏最小二乘回归
非线性模型
广义线性模型
glmnet 包
非线性最小二乘
生存模型
平滑
样条线
拟合多项式曲面
核平滑
回归的机器学习算法
回归树模型
MARS 算法
神经网络
投影寻踪回归
广义可加模型
支持向量机
第21 章分类模型
线性分类模型
logistic 回归
线性判别分析
对数线性模型
机器学习分类模型
k 近邻
分类树模型
神经网络
支持向量机
随机森林
第22 章机器学习
购物篮分析
聚类
距离度量
聚类算法
第23 章时间序列分析
自相关函数
时间序列模型
VI 其他主题
第24 章优化R 程序性能
R 程序性能的测量
时间测定
性能分析
监控内存的使用
内存性能分析
优化你的R 代码
使用向量操作
R 中查找的性能
使用数据库查询大数据集
内存预分配
清理内存
大数据集的函数
加速R 的其他方法
R 字节码编译器
高性能的R 版本
第25 章Bioconductor
例子
加载原始的表达数据
从GEO 读取数据
匹配表型数据
分析表达数据
关键的Bioconductor 包
数据结构
eSet
AssayData
AnnotatedDataFrame
MIAME
Bioconductor 包使用的其他类
如何进一步学习
Bioconductor 之外的资源
教程
课程
相关图书
第26 章R 和Hadoop
R 和Hadoop
Hadoop 简介
RHadoop
Hadoop streaming
了解更多
一些其他的用R 做并行计算的包
Segue
doMC
从哪里我们可以了解更多6
参考文献
索引

精彩书摘

　　从我首次接触R 算起来，已经有10 年的光景。那时我还是DoubleClick 公司一名年轻的产品研发经理，我们公司出售用于管理网络广告销售的软件，而我当时主要负责库存预测，根据给定的搜索词、网页或者人口特征来估计广告的点击次数。我想自己独立地分析数据，但是我们买不起SAS 或者MATLAB 这样昂贵的软件。我尝试着去寻找一个开源的统计软件包，很快R 进入了我的视野。相比现在，那时的R 还是有些稚嫩，很多的功能（如统计函数、绚丽的绘图）都还不具备。但是，它很直观、易用，我入迷了。从那时起，我一直利用R 来处理各种各样的问题：估计信贷风险，分析棒球比赛统计数据，或者寻找互联网安全威胁的来源。从数据中我学习到了很多，并慢慢成长为一名经验丰富的数据分析师。
　　在过去的10 年中，R 同样也成熟了许多。如今世界上最大的科技公司（包括谷歌、微软和Facebook），最大的制药公司（包括强生、默克和辉瑞）以及其他数以百计的公司都在使用R。同时，它也被世界各地大学的统计专业的学生，以及乐于尝试新技术和算法的统计研究人员所使用。
　　为什么写这本书
　　这本书可以看作R 的一个简明指南，它并不是关于统计的书，也不是关于R 的大全书。在本书中，我尽力列出R 可以完成的所有事情，并且用实例来说明其处理过程。这本书可以用作一本很好的随身参考书。
　　写这本书是因为我喜欢R。R 是有趣而直观的，这是其他解决方案都没有的特点。只需要几行R 代码就能够完成Excel 几个小时的工作，同样，几行的R 代码还能够完成几页Java 代码做的事情。市面上有很多优秀的R 语言方面的书籍，但是我找不到一本不太贵而且能全面讲述R 的书。希望这本可以帮助你来学习和使用R。
　　什么时候使用R
　　我认为R 是一款强大的软件，但是它不一定是解决所有问题最好的工具。显然，用R 来写一个视频游戏是可笑的。甚至对于与数据相关的问题，它也不见得就是最好的工具。
　　R 擅长绘图、分析数据以及利用数据来拟合统计模型。它并不擅长存储复杂的数据结构，也不擅长高效地查询数据，或者处理超过内存能力的数据。通常情况下，在使用R 前，我使用Perl、Python 或者Ruby 等脚本语言来预处理大文件（如果文件很大，我就会使用Pig）。R 也可以逐行读取文件以及正则表达式来处理这些问题，但是它的效率略差。对于大数据，我通常使用Hadoop，有时候我也使用一些数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite或者Oracle（如果有人愿意为我提供正版Oracel 的话）。
　　第2 版有什么新内容
　　这个第2 版并不是对第1 版的重写。但是我从很多方面改善了这本书的内容，包括：
　　增加了关于ggplot2，以及在Hadoop 中使用R 的新章节。
　　对代码的版式及样式做了修改，更便于阅读。
　　对章节顺序做了微调，把介绍绘图的几个章节放在了一起。
　　针对R 2.14 到R 2.15 的版本变化，做了一些细微的升级。
　　增加了一些处理数据的新章节，比如plyr 和reshape。
　　修正了一些错误。
　　R 许可条款
　　R 是一个开源软件包，在GNU 通用公共许可下授权。注1这意味着，你可以在所有的台式机和服务器上免费安装R 软件（同类的商业软件包售价上百或者上千美元）。如果R 无法替代商业软件包的功能，它可能没有什么吸引力。不过，我认为R 在许多方面都优于那些商业软件。
　　扩展性
　　在R 中，你可以找到数百（甚至上千）的统计和数据分析的算法实现。没有哪一个商业软件包能像它这样通过CRAN（Comprehensive R Archive Network）提供这么多功能。
　　社区
　　目前世界范围内有数以十万计（也可能是百万计）的R 用户。使用R，能保证你和同事使用的是相同的软件。
　　性能
　　R 的性能可以媲美甚至优于大多数的商业分析软件包。R 需要你在预处理时，把数据集加载到内存中。如果你有足够的内存来处理数据，R的执行非常快。幸运的是，内存很便宜。购买一个32 GB的服务器内存比买一个桌面版的商业统计软件包要便宜得多。
　　例子
　　本书提供了许多实用的R 代码。我有意新增了一些例子，而并未全部使用R 自带的数据集。并不是说R 自带的实例不够好，它们都不错，只是我希望能为读者们提供更多的实例。它们都比较短小而且简单，也并未提供全部的源代码下载。但是我把实例所用到的数据和稍长一些的实例代码放在nutshell R 包中了，可以通过CRAN 得到。要加载nutshell 包，可以通过在R 控制台输入下面的命令：
　　> install.packages（”“nutshell”“）
　　注1 关于GPL 授权的软件，以及GPL 对于公司用户的含义，目前还存在一些争议。有些用户担心他们编写的R 代码会受GPL 的限制，如果你不打算为R 编写扩展包，就不需要担心这一点。R 是一种解释器，不能仅仅因为某个程序使用了基于GPL 的解释器而这个程序就适用GPL。
　　如果你打算为R 编写扩展包，它们可能会受GPL 的限制。更多信息可参阅： http：//www.gnu.org/licenses/gplfaq。如果你想得到确切的答案，可咨询律师。
　　本书的结构
　　我将本书分为6 个部分：
　　？ I“基础篇”介绍关于安装和运行R 的基础知识。如果你是R 新用户，它旨在帮助你运行R，以及帮助你了解R 的功能。
　　？ II“语言篇”介绍第1 部分中没有涵盖的内容，详细介绍R 语言。
　　？ III“数据篇”包括使用R 进行数据预处理：加载数据、数据变换和汇总数据。
　　？ IV“可视化篇”介绍如何使用R 绘图。
　　？ V“统计篇”介绍用R 进行统计检验和建模。
　　？ VI“其他主题”包含一些不太常见的主题，如R 程序调优，编写并行的R 程序，以及Bioconductor 基础知识。
　　如果你是一个R 的新用户，可以从第3章开始学习安装R，然后阅读第5章学习一些R 语言的规则。如果你使用R 来绘图，统计检验或者统计建模，可自行选择合适的章节来阅读。不要跳过每章的头几节，因为通常这些节都提供对所有相关的函数的概述（如，在阅读第471页的“回归的随机森林算法”一节之前，要先阅读第422页的“简单的线性模型示例”一节）。
　　本书的一些约定
　　本书中的字体遵循如下约定：
　　斜体（Italic）
　　表示新术语、网址、电子邮件地址、文件名和文件扩展名。
　　等宽体（Constant width）
　　表示程序清单，以及正文中引用的程序元素，如变量名或函数名、数据库、数据类型、环境变量、语句和关键字。（在R 的控制台显示输入和输出时，我用等宽体文本显示提示符以及R 解释器生成的其他信息。）
　　等宽粗体（Constant width bold）
　　表示应该由用户自行输入的命令或其他文本。（在R 的控制台显示输入和输出时，我用等宽粗体显示我输入的内容，包括注释。）
　　等宽斜体（Constant width italic）
　　表示应该用用户提供的值替换或由上下文确定的值。
　　代表此处是一个小技巧、建议或者一般性提示。
　　代表此处是一个警告或注意事项。
　　在本书中，有时显示的是我在自己机器的操作系统中输入的命令（如Linux的bash shell），有时显示的是我在R 控制台中输入的命令。对于前者，在书中用$ 代表命令提示符，而对于后者，用> 或+ 代表提示符。（不管哪种情况，都无须输入这些提示符。）
　　使用代码示例
　　本书旨在帮助你完成你的工作。总的来说，可以在程序和文档中使用本书的代码。如果你使用了本书大部分的代码，那么就需要联系我们获得许可。
　　……

前言/序言

《数据分析实战：R语言与统计建模》 内容简介 在当今数据驱动的时代，理解和驾驭海量数据已成为各行各业的核心竞争力。从商业洞察到科学研究，从市场预测到风险评估，统计建模和数据分析扮演着越来越重要的角色。《数据分析实战：R语言与统计建模》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践性的学习平台，帮助您掌握利用R语言进行高效数据分析和统计建模的关键技能。本书不同于理论的堆砌，而是以解决实际问题为导向，将统计理论与R语言的强大功能相结合，引导您一步步构建、评估和优化各种统计模型，从而从数据中提取有价值的见解。 本书内容涵盖了从数据准备与探索性分析，到各种经典和现代统计模型的构建与应用，再到模型评估与解释的全过程。我们不会止步于介绍R语言的基础语法，而是将重点放在如何运用R语言的丰富生态系统和特定包来完成真实世界的数据分析任务。 第一部分：数据处理与探索性分析 在任何数据分析项目之初，有效的数据处理和细致的探索性分析是至关重要的。本部分将带领您掌握R语言在数据导入、清洗、转换和预处理方面的核心技巧。您将学会如何处理缺失值、异常值，如何进行数据格式转换，如何合并、拆分数据集，以及如何使用tidyverse生态系统（包括dplyr, tidyr, readr等包）来高效地进行数据操作。 接着，我们将深入数据探索的艺术。通过可视化和汇总统计，理解数据的分布、识别变量间的关系，以及发现潜在的模式和异常。我们将学习使用ggplot2创建各种高质量的统计图表，如散点图、箱线图、直方图、密度图、热力图等，并学会如何通过图表来直观地理解数据的特征。同时，也将涵盖如何计算描述性统计量，进行相关性分析，以及使用维度约简技术（如主成分分析PCA）来探索高维数据的结构。 第二部分：统计推断与假设检验 统计推断是数据分析的基石，它允许我们根据样本数据对总体特征做出推论。本部分将系统介绍统计推断的基本概念，包括参数估计（点估计和区间估计）和假设检验。您将学习如何使用R语言进行单样本、双样本和多样本的t检验、z检验、卡方检验以及F检验。我们将深入理解各种检验背后的统计原理，以及如何正确解释检验结果（p值、置信区间）。 此外，本部分还将探讨非参数检验方法，当数据不满足参数检验的假设时，这些方法将提供重要的替代方案，例如Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。我们将学习如何在R中灵活运用这些检验，并理解它们适用的场景。 第三部分：回归分析：揭示变量间的关系 回归分析是统计建模中最强大和最广泛应用的工具之一，它用于量化一个或多个自变量如何影响一个因变量。本部分将从最基础的简单线性回归开始，逐步深入到多元线性回归。您将学习如何使用R语言构建线性回归模型，如何理解模型的系数、R方、调整R方等统计指标，以及如何进行模型诊断，检查模型假设（如线性关系、误差独立性、同方差性、误差正态性）。 我们还将介绍广义线性模型（GLMs），这是线性回归的强大扩展，可以处理非正态分布的因变量，如二项分布（逻辑回归，用于分类问题）、泊松分布（用于计数数据）等。您将学会如何使用R语言中的glm函数来构建和解释这些模型，并在实际案例中应用它们，例如预测客户流失、疾病发生率等。 第四部分：时间序列分析：理解和预测趋势 许多现实世界的数据都具有时间依赖性，如股票价格、气温、销售额等。本部分将专注于时间序列数据的分析和建模。您将学习如何识别和处理时间序列数据的各种特征，如趋势、季节性、周期性和随机波动。我们将介绍ARIMA模型及其变种，并展示如何使用R语言中的forecast包来拟合、诊断和预测时间序列。 此外，本部分还将探讨更现代的时间序列模型，如指数平滑法（ETS模型），以及如何使用Prophet等工具来处理具有明显节假日效应和趋势变化的时间序列数据。通过真实的时间序列数据集，您将学会如何构建能够准确预测未来趋势的模型。 第五部分：分类模型：将数据分门别类 分类是数据分析中的另一项重要任务，它旨在将观测值分配到预定义的类别中。本部分将深入探讨各种常用的分类模型。除了前面提到的逻辑回归，我们还将介绍决策树，一种直观且易于解释的模型，以及如何使用C5.0、rpart等包在R中构建决策树。 我们还将深入集成学习技术，如随机森林和梯度提升树（XGBoost, LightGBM）。这些模型通过组合多个弱学习器来达到更高的预测精度和鲁棒性。您将学习如何使用caret或tidymodels等框架来方便地训练和评估这些复杂的模型。 第六部分：聚类分析：发现隐藏的群体 聚类分析是一种无监督学习技术，旨在将数据点分组，使得同一组内的点相似度较高，而不同组内的点相似度较低。本部分将介绍两种主要的聚类方法：基于划分的聚类（如K-Means）和层次聚类。 您将学习如何选择合适的距离度量，如何使用R语言实现K-Means算法，并讨论如何确定最优的簇数量（例如使用肘部法则、轮廓系数）。对于层次聚类，我们将学习如何构建聚类树状图，并从中解释聚类结果。聚类分析在客户细分、生物信息学、图像分析等领域有着广泛的应用。 第七部分：模型评估与优化 构建模型只是第一步，如何准确评估模型的性能并进行优化同样至关重要。本部分将详细介绍各种模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值（对于分类模型），以及均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等（对于回归模型）。 我们将深入讲解交叉验证技术，这是一种强大的模型评估方法，可以减少模型在未见过的数据上的过拟合风险。此外，还会探讨正则化技术（如Lasso, Ridge）在防止过拟合和提高模型泛化能力中的作用。您将学习如何通过调整模型参数和选择合适的评估指标来获得最佳的模型表现。 第八部分：高级主题与应用 在掌握了基础和核心的统计建模技术后，本部分将触及一些更高级的主题和实际应用。我们将简要介绍主成分分析（PCA）和因子分析在降维和探索潜在因子方面的应用。 此外，还会探讨生存分析，用于分析事件发生的时间（如患者的生存时间），以及面板数据分析，用于处理跨时间、跨个体的观测数据。这些高级主题将帮助您扩展分析的视野，应对更复杂的实际问题。 本书特色 实践导向： 每一章都配有大量经过精心设计的R语言代码示例，直接来源于真实或模拟的数据集，让您在实践中学习和巩固知识。 理论与实践并重： 在介绍统计概念的同时，着重讲解如何在R语言中实现这些概念，并强调对结果的解释。 循序渐进： 内容从基础的 R 数据处理和统计推断，逐步深入到复杂的回归模型、时间序列和集成学习，适合不同水平的读者。 丰富的包支持： 广泛运用 R 语言中最流行和最强大的数据分析包，如 tidyverse (dplyr, ggplot2, tidyr), caret, forecast, lme4, partykit, xgboost 等。 案例驱动： 每一个统计模型和技术都通过具体的应用场景进行阐述，帮助您理解其价值和适用性。 无论您是统计学、计算机科学、经济学、生物学、社会学等领域的学生，还是希望提升数据分析能力的从业者，本书都将成为您不可多得的学习伙伴。通过本书的学习，您将能够自信地运用R语言应对各种数据挑战，构建精确的统计模型，并从中提取有价值的洞察，为决策提供科学支持。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我不是一个“死读书”的人，很多技术书我都是看看目录，找找自己需要的部分，然后大概浏览一下。但是《R语言核心技术手册（第2版）》却让我沉下心来，一字一句地读了进去。它不是那种“教你如何做”的书，而是“教你为什么这么做”的书。书中对 R 语言的各种“黑魔法”都有非常详细和严谨的解释，比如 R 的惰性求值机制，以及它在函数传递和变量作用域上的处理方式。这些内容对于初学者来说可能有些枯燥，但对于那些已经有一定 R 使用经验，并且想深入理解 R 语言本身的人来说，这本书简直是无价之宝。我从中学习到了如何更有效地组织我的代码，如何避免一些常见的陷阱，以及如何写出更具可读性和可维护性的 R 程序。这本书改变了我对待 R 的态度，让我从一个“R 用户”变成了一个“R 开发者”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质量真的没得说，印刷精美，纸张也很好，拿在手里很有分量。更重要的是内容。我平时工作中经常需要处理一些复杂的数据问题，有时候 R 的一些行为让我非常困惑。比如为什么我明明修改了一个变量，另一个变量却跟着变了？为什么有些函数运行得特别慢，我怎么优化都无济于事？《R语言核心技术手册（第2版）》就像我的“私人医生”，它一一解答了我这些困惑。书中对 R 的对象引用、拷贝行为、以及环境的深入讲解，让我茅塞顿开。它并没有直接告诉你“这样写代码”，而是告诉你“R 的底层是怎么处理的”，然后你自己就能推导出更好的代码写法。这种“授人以渔”的方式，比直接给你一堆代码模板要有用得多。我强烈推荐给所有在 R 领域深耕的开发者和研究人员。

评分☆☆☆☆☆

这本书我真是爱不释手！当初买它的时候，是被“核心技术”这几个字吸引的，想着能系统地梳理一下 R 的内功心法。拿到手后，果然没让我失望。它不像有些书那样浮光掠影，而是深入浅出地讲解了很多 R 的底层原理，比如内存管理、对象系统、函数式编程的思想在 R 中的体现等等。读完之后，感觉自己对 R 的理解上升了一个档次，很多之前模模糊糊的概念都豁然开朗。尤其是关于 R 的性能优化，书中给出的建议和实操技巧，真的让我受益匪浅。我之前写的一些代码，优化之后速度提升了不止一倍！而且，这本书的例子非常贴切，不是那种脱离实际的理论堆砌，而是能直接应用到日常的数据分析工作中的。作者在讲解过程中，会不时穿插一些“为什么”的解释，这对于想知其然更想知其所以然的读者来说，简直是福音。每次遇到 R 中奇怪的行为，翻翻这本书，总能找到答案。真心推荐给所有想把 R 学得更透彻的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始对这本书的期望值是比较低的，抱着“万一有用呢”的心态买的。因为之前看过不少 R 的入门和进阶书，感觉讲来讲去都是那几个包，套路也差不多。但是《R语言核心技术手册（第2版）》给了我巨大的惊喜。它不侧重于介绍某个特定的分析方法，而是把 R 这门语言本身作为研究对象，从更深层次揭示了它的设计理念和实现机制。我尤其喜欢书中对 R 的面向对象特性以及函数式编程范式的详细阐述，这让我对 R 的数据结构和函数调用有了全新的认识。很多时候，我们只是机械地调用函数，却不知道背后的逻辑。这本书填补了我的这个知识空白。它就像一个“解剖师”，把 R 的骨骼、肌肉、甚至神经系统都展现得淋漓尽致。读完后，我感觉自己不再是被动的使用 R，而是能够主动地去驾驭它，甚至能够根据自己的需求去扩展或修改 R 的行为。

评分☆☆☆☆☆

我不是 R 语言的科班出身，之前学习 R 主要依靠网上的零散资料和一些入门书籍，总感觉对 R 的理解停留在“会用”的层面，缺乏深入的认识。偶然的机会，朋友推荐了《R语言核心技术手册（第2版）》，抱着试试看的心态入手。没想到，这本书彻底颠覆了我对 R 的认知。它不是一本讲算法或统计方法的书，而是一本彻头彻尾的 R 语言“内幕揭秘”。书中对 R 的数据结构、函数执行流程、内存管理等方面都有非常详尽的讲解。比如，我之前一直不太理解 R 的一些奇奇怪怪的错误提示，读了这本书之后，很多问题都能迎刃而解。它让我明白了 R 的“哲学”，也让我学会了如何“像 R 一样思考”。这本书让我感觉自己对 R 的掌控力大大增强，写代码时也更加自信和得心应手了。

评分☆☆☆☆☆

纸张发黄 很薄 很像盗版图书用纸 已经这名字没法退了 大家注意下 第一次觉得这么像盗版

评分☆☆☆☆☆

我读这本书等于我读了其他很多本r的书，r书里面最好的一本，没有之一

评分☆☆☆☆☆

东西很好，很棒

评分☆☆☆☆☆

。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

书不错

评分☆☆☆☆☆

很好啊

评分☆☆☆☆☆

值得一看，不是那些抄来抄去的图书。

评分☆☆☆☆☆

看了几章，讲得还不错。

评分☆☆☆☆☆

ok