R語言數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 哥格利·達羅剋茲 著，潘怡 譯

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 統計分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據可視化
• RStudio
• 數據處理
• 商業分析
• 科學計算

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111547952

版次：1

商品編碼：12047278

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據分析與決策技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：279

內容簡介

　　本書共分為14章，重點探討瞭數據預處理的方法，包括數據獲取、篩選、重構、建模、平滑以及降維，本書還介紹瞭分類和聚類等幾種主要的數據分析方法，zui後探討瞭網絡數據、時序數據、空間數據及社交媒體數據等一些特殊類型數據的分析處理。

目錄

譯者序
前言
第1章　你好，數據！ 1
1.1　導入一個大小閤適的文本文件 2
1.2　文本文件編譯測試平颱 5
1.3　導入文本文件的子集 6
1.4　從數據庫中導入數據 8
1.4.1　搭建測試環境 9
1.4.2　MySQL和MariaDB 11
1.4.3　PostgreSQL 15
1.4.4　Oracle數據庫 17
1.4.5　訪問ODBC數據庫 22
1.4.6　使用圖形化用戶麵連接數據庫 23
1.4.7　其他數據庫後颱 24
1.5　從其他統計係統導入數據 25
1.6　導入Excel電子錶格 26
1.7　小結 26
第2章　從Web獲取數據 28
2.1　從Internet導入數據集 29
2.2　其他流行的在綫數據格式 32
2.3　從HTML錶中讀取數據 37
2.4　從其他在綫來源獲取數據 39
2.5　使用R包與數據源API交互 42
2.5.1　Socrata的開源數據API 43
2.5.2　金融API 44
2.5.3　使用Quandl獲取時序數據 45
2.5.4　Google文檔和統計數據 46
2.5.5　在綫搜索的發展趨勢 47
2.5.6　天氣曆史數據 48
2.5.7　其他在綫數據源 49
2.6　小結 49
第3章　數據篩選和匯總 50
3.1　去掉多餘的數據 50
3.1.1　快速去掉多餘數據 52
3.1.2　快速去掉多餘數據的其他方法 53
3.2　聚集 54
3.2.1　使用基礎的R命令實現快速聚集 55
3.2.2　方便的輔助函數 56
3.2.3　高性能的輔助函數 57
3.2.4　使用data.table完成聚集 59
3.3　測試 59
3.4　匯總函數 62
3.5　小結 64
第4章　數據重構 65
4.1　矩陣轉置 65
4.2　基於字符串匹配實現數據篩選 66
4.3　數據重排序 67
4.4　dplyr包和data.table包的比較 70
4.5　創建新變量 70
4.5.1　內存使用分析 71
4.5.2　同時創建多個變量 72
4.5.3　采用dplyr包生成新變量 73
4.6　數據集閤並 74
4.7　靈活地實現數據整形 76
4.7.1　將寬錶轉換為長錶 77
4.7.2　將長錶轉換為寬錶 78
4.7.3　性能調整 80
4.8　reshape包的演變 80
4.9　小結 81
第5章　建模 82
5.1　多元模型的由來 83
5.2　綫性迴歸及連續預測變量 83
5.2.1　模型解釋 83
5.2.2　多元預測 85
5.3　模型假定 87
5.4　迴歸綫的擬閤效果 90
5.5　離散預測變量 92
5.6　小結 95
第6章　綫性趨勢直綫外的知識 96
6.1　工作流建模 96
6.2　邏輯迴歸 97
6.2.1　數據思考 100
6.2.2　模型擬閤的好處 101
6.2.3　模型比較 102
6.3　計數模型 102
6.3.1　泊鬆迴歸 103
6.3.2　負二項迴歸 107
6.3.3　多元非綫性模型 107
6.4　小結 115
第7章　非結構化數據 116
7.1　導入語料庫 116
7.2　清洗語料庫 118
7.3　展示語料庫的高頻詞 121
7.4　深度清洗 121
7.4.1　詞乾提取 122
7.4.2　詞形還原 124
7.5　詞條關聯說明 124
7.6　其他一些度量 125
7.7　文檔分段 126
7.8　小結 128
第8章　數據平滑 129
8.1　缺失值的類型和來源 129
8.2　確定缺失值 130
8.3　忽略缺失值 131
8.4　去掉缺失值 134
8.5　在分析前或分析中篩選缺失值 136
8.6　填補缺失值 136
8.6.1　缺失值建模 138
8.6.2　不同填補方法的比較 140
8.6.3　不處理缺失值 141
8.6.4　多重填補 141
8.7　異常值和孤立點 141
8.8　使用模糊方法 144
8.9　小結 146
第9章　從大數據到小數據 147
9.1　充分性測試 148
9.1.1　正態性 148
9.1.2　多元變量正態性 149
9.1.3　變量間的依賴關係 152
9.1.4　KMO和Barlett檢驗 154
9.2　主成分分析 157
9.2.1　PCA算法 158
9.2.2　確定成分數 159
9.2.3　成分解釋 161
9.2.4　鏇轉方法 164
9.2.5　使用PCA檢測孤立點 167
9.3　因子分析 170
9.4　主成分分析和因子分析 172
9.5　多維尺度分析 173
9.6　小結 176
第10章　分類和聚類 177
10.1　聚類分析 178
10.1.1　層次聚類 178
10.1.2　確定簇的理想個數 181
10.1.3　k均值聚類 183
10.1.4　可視化聚類 185
10.2　潛類彆模型 186
10.2.1　潛類彆分析 187
10.2.2　LCR模型 189
10.3　判彆分析 189
10.4　邏輯迴歸 192
10.5　機器學習算法 194
10.5.1　k近鄰算法 195
10.5.2　分類樹 197
10.5.3　隨機森林 200
10.5.4　其他算法 201
10.6　小結 203
第11章　基於R的社會網絡分析 204
11.1　裝載網絡數據 204
11.2　網絡中心性度量 206
11.3　網絡數據的展現 207
11.3.1　交互網絡圖 210
11.3.2　繪製層次圖 211
11.3.3　使用R包來解釋包的依賴關係 212
11.4　更多網絡分析資源 212
11.5　小結 213
第12章　時序數據分析 214
12.1　創建時序對象 214
12.2　展現時序數據 215
12.3　季節性分解 217
12.4　Holt-Winters篩選 218
12.5　自迴歸積分滑動平均模型 220
12.6　孤立點檢測 221
12.7　更復雜的時序對象 224
12.8　高級時序數據分析 225
12.9　小結 225
第13章　我們身邊的數據 226
13.1　地理編碼 226
13.2　在空間中展示數據點 228
13.3　找齣數據點的多邊形重疊區域 230
13.4　繪製主題圖 232
13.5　圍繞數據點繪製多邊形 233
13.5.1　等高綫 234
13.5.2　馮洛諾伊圖 236
13.6　衛星圖 237
13.7　交互圖 238
13.7.1　查詢Google地圖 238
13.7.2　Java腳本地圖庫 240
13.8　其他繪圖方法 242
13.9　空間數據分析 244
13.10　小結 246
第14章　分析R社區 247
14.1　R創始團隊的成員 247
14.2　R開發包的維護人員 249
14.3　R-help郵件列錶 253
14.3.1　R-help郵件列錶的規模 256
14.3.2　預測未來的郵件規模 258
14.4　分析用戶列錶的重疊部分 260
14.5　社交媒體內的R用戶數 262
14.6　社交媒體中與R相關的貼子 263
14.7　小結 266
附錄 267

前言/序言

　　Preface 前　　言　　自20多年前發源於學術界以來，R語言已經成為統計分析的通用語言，活躍於眾多産業領域。目前，越來越多的商業項目開始使用R，兼之R用戶開發瞭數以韆計易於上手的開發包，都使得R成為數據分析工程師及科學傢最常用的工具。 　　本書將幫助讀者熟悉R語言這一開源生態係統，並介紹一些基本的統計背景知識，以及一小部分相關的數學知識。我們將著重探討使用R語言解決實際的問題。 　　由於數據科學傢在數據的采集、清洗及重構上將耗費大量時間，因此本書首先將通過第一手實例來重點探討從文件、數據庫以及在綫資源中導入數據的方法，然後再介紹數據的重構和清洗——不包含實際的數據分析，最後幾章將對一些特殊的數據類型以及經典的統計模型和部分機器學習算法進行說明。 　　本書主要內容第1章從與所有數據相關項目都有關的關鍵性的第一步——從文本文件和數據庫中導入數據開始。重點探討使用優化的CSV分析器把數據載入R，預篩選數據，並對不同數據庫後颱對R的支持能力進行比較。 　　第2章介紹如何使用麵嚮Web服務和API通信的包實現數據的導入，包括如何從主頁上整理和抽取數據。還將對處理XML和JSON格式數據進行概括性說明。 　　第3章繼續介紹基礎的數據處理知識，包括多種數據篩選和聚集，並對data.table和dplyr這兩個常見開發包在性能和使用語法方麵進行比較。 　　第4章介紹更多有關復雜數據類型的轉換方法，相關函數包括處理數據子集、數據閤並、長寬錶數據格式到適閤用戶需要的工作流源數據格式之間的轉換等。 　　第5章開始介紹真實的統計模型，包括迴歸的概念、常用迴歸模型等。這一章篇幅不長，還介紹瞭模型測試的方法以及基於真實數據集如何解釋某個多元綫性迴歸模型結果。 　　第6章在前述章節的基礎上，探討瞭預測變量的非綫性關聯，以及諸如邏輯迴歸和泊鬆迴歸等廣義綫性模型的樣例。 　　第7章介紹一些新的非結構化數據類型，讀者將通過實踐文本挖掘算法及對結果的可視化處理，瞭解使用統計模型來處理類似這樣一些非結構化數據的方法。 　　第8章探討有關原始數據集的另一個常見問題。大多數時候，數據科學傢需要處理髒數據，包括去掉錯誤數據、孤立點以及其他不正確的值，同時又要將缺失值帶來的影響降到最低。 　　第9章介紹如何從大數據中進行特徵提取，假設我們已經裝載瞭一個乾淨的數據集，並且完成瞭格式轉換，當我們開始處理高維變量時，需要采用一些統計方法來進行降維以及其他包括主成分分析、因子分析和多維尺度分析等方法完成連續變量的轉換。 　　第10章討論使用監督及非監督統計和機器學習方法來處理樣本分組問題。這些方法包括層次聚類、k均值聚類、潛類彆模型、判彆分析、邏輯迴歸和k近鄰算法，以及分類樹和迴歸樹。 　　第11章重點探討一類特殊的數據結構，包括其基本概念以及可視化網絡分析技術，igraph包是該章的重點。 　　第12章展示如何通過平滑、季節性分解以及ARIMA等方法處理分析時間-日期數據及其相關值，同時還將討論有關預測和孤立點檢測等技術。 　　第13章探討一類重要的數據維度——空間維，重點會放在通過主題圖、交互圖、等高綫和馮洛諾伊圖完成空間數據的可視化。 　　第14章提供瞭一個更完整的樣例，該樣例中包含瞭很多前述章節中提到的方法來幫助讀者復習這本書所學習到的主要內容，以及應對未來工作中可能遇到的問題和睏難。 　　附錄給齣瞭R語言的幫助索引，以及對前述章節中涉及內容的補充閱讀。 　　閱讀準備本書所展示的代碼都應該在R控製颱內運行，讀者需要事先安裝好R，可以從http://r-project.org下載免費軟件以及為所有主流操作係統準備的安裝指南。 　　本書並不會探討其他更深入的內容，例如在集成開發環境（Integrated Development Environment IDE）下使用R的方法，盡管IDE為諸如Emacs、Eclipse、vi、NotePad++都提供瞭非常棒的插件和擴展。當然，我們還是建議讀者能夠使用RStudio，這是一個為R開發的開源免費IDE，訪問地址為https://www.rstudio.com/products/RStudio。 　　除瞭基礎的R包，我們還會使用到部分用戶自己提供的R包，它們大多都可以很容易地從R綜閤典藏網（Comprehensive R Archive Network，CRAN）處下載安裝。附錄中列齣瞭本書用到的開發包以及多個版本。 　　如果要從CRAN安裝包，讀者要確保網絡通暢。假如要下載二進製文件，可以在R控製颱調用install.packages命令： 　　本書中所提到的部分包在CRAN上下載不瞭，但也許可以從Bitbucket或者GitHub處找到安裝文件，然後再通過調用devtools包的install_bitbucket和install_github函數完成安裝。Windows用戶則需首先從https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools處安裝rtools包。 　　安裝完畢後，我們應該在使用包之前先將其裝載到R會話中，附錄中列齣瞭所有包的目錄，而每一章的一開始則對相關的源碼和R命令做瞭介紹： 　　我們極力建議讀者下載安裝本書的樣例源碼（可以參考前言的“樣例源碼下載”小節），這樣讀者就可以在R控製颱很容易地復製和粘貼相關命令，而不需要再按照書中文字輸入代碼。 　　如果讀者之前沒用過R語言，最好能夠先從R主頁上閱讀一些免費的介紹性文章和幫助手冊，本書附錄中也列齣瞭一些推薦閱讀材料。 　　讀者人群如果你是數據科學傢或者是R開發人員，希望更多地瞭解有關R的高級功能及工具，那麼這本書就是為你而寫。本書希望讀者已經具備基礎的R語言知識，瞭解數據庫的邏輯。如果你是數據科學傢、工程師或分析師，希望提高自己對R語言的開發能力，那麼這本書也適閤你。盡管需要掌握一些基本的R知識，本書還是為你提供瞭相關參考文檔，能夠幫助你快速進入角色並掌握相關技術。 　　本書約定本書中任何將在R控製颱輸入或輸齣的命令行將采用如下格式： 　　符號“>”有提示的意思，指此處R控製颱正在等待要輸入執行的命令。如果命令長度超過一行，則第一行還是用“>”開頭，但剩下的其餘行都要在行首添加符號“+”，代錶該行不是一個完整的命令（例如，缺圓括號或引號）。命令的輸齣不需要增加任何首字母，字體采用和輸入文本相同的等寬字體。 　　新齣現的術語和重要的文字將用粗體錶示。 　　警告或重要提示將跟在這樣的符號後麵。 　　小竅門或訣竅將跟在這樣的符號後麵。 　　樣例源碼下載你可以從http://www.packtpub.com通過個人賬號下載你所購買書籍的樣例源碼。如果你是從其他途徑購買的，可以訪問http://www.packtpub.com/support，完成賬號注冊，就可以直接通過郵件方式獲得相關文件。 　　你也可以訪問華章圖書官網：http://www.hzbook.com，通過注冊並登錄個人賬號，下載本書的源代碼。 　　下載書中彩圖我們還為讀者準備瞭一個PDF文件，該文件包含瞭本書所有截圖和樣圖，可以更好地幫助讀者理解輸齣的變化。你可以從以下地址下載： 　　http://www.packtpub.com/sites/default/files/downloads/1234OT_ColorImages.pdf 　　The Translator’s Words?譯　者　序R語言在數據分析與機器學習領域已經成為一款重要的工具，根據Tiobe、PyPL以及Redmonk等編程語言的人氣排名結果顯示，它所受到的關注程度正在快速提升，並成為統計領域最具人氣的語言選項。瞭解並掌握R語言的編程開發，也就意味著我們能夠更高效地分析和處理數據。 　　位於英國伯明翰的Packt公司是世界上發展最快、産品最豐富的技術書籍齣版商之一，本書是Packt公司近年推齣的又一本技術力作，全書一共分為14章，重點探討瞭數據預處理的方法，包括數據獲取、篩選、重構、建模、平滑以及降維，本書還介紹瞭分類和聚類等幾種主要的數據分析方法，以及網絡數據、時序數據、空間數據及社交媒體數據等一些特殊類型數據的分析處理。本書以數據科學傢、R開發人員和具備基礎R語言知識的工程師為目標讀者，通過閱讀本書，讀者能夠更多地瞭解有關R的高級功能及工具，同時提高R語言的開發能力。為瞭照顧初學者，盡管作者沒有過多地介紹R語言的基本知識，但依然很貼心地提供瞭相關的參考資料，以幫助讀者快速進入角色並掌握相關技術。 　　本書作者蓋爾蓋伊?道羅齊（Gergely Daróczi）是一位狂熱的R用戶及開發人員，也是rapporter.net網站的創始人及CTO，現就職於洛杉磯的www.card.com網站，擔任首席R語言開發及研究的數據專傢。受作者自身的研究背景影響，本書花瞭相當多的篇幅分析在數據預處理環節開發人員可能遇到的各類問題，並給齣瞭多種經過實踐證明的解決方案。書中所有源代碼和實驗數據在華章網站（www.hzbook.com）上都可以免費下載，相信閱讀完本書並親自動手實踐完成所有案例方法後，讀者將對在數據科學領域應用R語言有更深入的瞭解，也將對數據處理及分析有更多的領悟及體會。 　　本書能夠得以齣版，要感謝機械工業齣版社的繆傑和何欣陽編輯，他們在翻譯過程中給予瞭我很多建設性的指導意見。其次，還要感謝吳怡編輯，是她讓我與機械工業齣版社結緣。 　　由於教學科研需要，譯者很早就已經接觸瞭R語言，之前翻譯《機器學習與R語言實戰》一書，也讓我獲益匪淺，但由於學科發展速度日新月異，在翻譯過程中我仍然遇到瞭一些問題，盡管在此期間我查閱瞭大量的文獻及網絡資源，並逐字逐句地對譯稿進行瞭反復推敲和琢磨，但還是不可避免地存在錯誤和疏漏之處，還望各位讀者不吝指正。 　　潘怡2016年8月

跨越鴻溝：數據科學的深度探索與實踐指南 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、預測趨勢、優化運營的核心要素。掌握數據分析的技能，如同獲得一把解鎖時代密碼的金鑰匙。然而，數據分析的領域廣闊且日新月異，從基礎的數據清洗、探索性分析，到復雜的建模預測、可視化呈現，再到機器學習的應用，每一步都需要紮實的理論基礎和豐富的實戰經驗。本書旨在為讀者構建一套完整、係統且麵嚮實踐的數據科學知識體係，幫助您從數據的新手蛻變為遊刃有餘的數據分析師，甚至未來的數據科學傢。 本書並非簡單羅列技術工具，而是深入剖析數據分析的思維方式和核心流程。我們將從最根本的“問題定義”齣發，教會您如何將現實世界中的商業或科學問題轉化為可供數據分析解決的明確目標。一個模糊的問題往往會導緻無效的分析，而清晰的問題定義則是精準分析的基石。我們會引導您思考“我們想從數據中瞭解什麼？”“這個問題是否有數據可以支撐？”“成功的衡量標準是什麼？”等關鍵問題，幫助您在分析之初就錨定方嚮。 接著，我們將進入數據獲取與準備的階段。真實世界的數據往往是雜亂、不完整、格式不一的。數據清洗是數據分析中最耗時但也至關重要的一環。本書將詳細介紹如何識彆和處理缺失值、異常值，如何進行數據格式的統一與轉換，如何閤並、拆分、重塑數據集，以確保數據的準確性和可用性。我們將演示多種實用的技巧，例如正則錶達式在文本數據處理中的妙用，以及高效的數據聚閤與分組方法，讓您能夠輕鬆駕馭各種規模和復雜度的原始數據。 在數據準備就緒後，探索性數據分析（EDA）將成為您理解數據、發現潛在規律的利器。EDA不僅僅是看看數據長什麼樣子，更是通過可視化和統計方法，深入挖掘數據中的信息。本書將引導您掌握多種可視化技術，從直觀的直方圖、散點圖、箱綫圖，到揭示變量間關係的二維圖、三維圖，再到更高級的交互式可視化，幫助您以最直接的方式洞察數據的分布、趨勢、相關性以及潛在的模式。我們會結閤具體的案例，演示如何利用EDA發現數據中的異常點、聚類、離群值，以及哪些變量可能對目標變量産生影響，為後續的建模工作提供有力的支撐。 數據可視化不僅是EDA的手段，更是結果呈現的關鍵。一個好的可視化圖錶能夠清晰、準確地傳達復雜的分析結果，讓非技術背景的聽眾也能快速理解。本書將深入講解如何選擇閤適的可視化類型來展示不同類型的數據和分析目標，如何設計美觀且信息量豐富的圖錶，以及如何利用交互式技術增強觀海的體驗。我們將探索如何利用各種繪圖庫，創建齣具有專業水準的數據報告和儀錶盤，將您的分析成果轉化為具有說服力的故事。 數據的價值最終體現在其預測能力上。本書將帶領您係統地學習常用的統計建模與機器學習算法。我們會從綫性迴歸、邏輯迴歸等基礎模型講起，逐步深入到決策樹、隨機森林、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等更強大的模型。對於每一種模型，我們不僅會介紹其基本原理，還會詳細講解其在實際應用中的注意事項，例如特徵工程、模型選擇、參數調優、過擬閤與欠擬閤的解決方法等。我們強調“理解”而非“死記硬背”，力求讓您掌握模型的內在邏輯，從而在麵對不同問題時能夠選擇最閤適的模型，並對其進行有效的解釋。 在模型構建過程中，模型的評估與選擇至關重要。本書將詳細介紹各種模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值等，並教會您如何根據不同的業務場景選擇最閤適的評估方法。我們會講解交叉驗證等技術，以確保模型的泛化能力，避免過早地對模型下結論。同時，我們還將探討模型的可解釋性問題，尤其是在一些“黑箱”模型中，如何嘗試去理解模型的決策過程，這對於建立對模型的信任和進行業務解釋至關重要。 除瞭傳統的統計建模，本書還將涉及更前沿的機器學習技術。您將學習如何構建和訓練深度學習模型，理解捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆中的應用，以及循環神經網絡（RNN）在序列數據處理中的威力。我們會結閤具體的應用場景，例如文本情感分析、圖像分類、推薦係統等，展示如何將這些高級技術應用於解決實際問題。 在整個學習過程中，我們注重理論與實踐的結閤。本書將提供大量的代碼示例和數據集，供讀者動手實踐。這些示例涵蓋瞭從數據清洗到模型部署的整個流程，讓您在學習理論知識的同時，能夠立刻將其轉化為可執行的代碼，並觀察結果。我們鼓勵讀者積極思考，嘗試修改代碼，探索不同的參數設置，從而加深對算法和模型的理解。 本書還將涵蓋數據分析過程中的一些重要實踐。例如，版本控製在團隊協作和項目管理中的作用，如何使用Git等工具來管理您的代碼和數據。此外，我們還會討論如何構建可復現的數據分析流程，以及如何撰寫清晰、規範的數據分析報告，以便於與他人溝通和分享您的工作成果。 最後，本書還將展望數據科學的未來發展方嚮，例如大數據處理技術、實時數據分析、自然語言處理的最新進展，以及數據倫理和隱私保護的重要性。我們希望通過本書的學習，您不僅能夠掌握當前最主流的數據分析技能，更能對未來的發展趨勢有所瞭解，為您的職業發展打下堅實的基礎。 本書的學習對象廣泛，無論您是初次接觸數據分析的在校學生，還是希望提升專業技能的職場人士，亦或是渴望利用數據解決實際問題的研究人員，都能從中獲益。我們相信，通過本書的係統學習和反復實踐，您將能夠掌握數據分析的精髓，自信地應對各種數據挑戰，並在日益重要的數據驅動型世界中找到屬於自己的位置。讓我們一起踏上這場精彩的數據探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫《R語言數據分析》，我拿到這本書已經有一段時間瞭，每天都會抽齣時間來翻閱和學習。這本書的整體設計非常人性化，紙張的觸感很舒服，排版也清晰明瞭，即使是初學者也能快速上手。我尤其欣賞的是書中對基礎概念的講解，作者並沒有直接跳到復雜的算法，而是循序漸進地帶領我們理解R語言的數據結構、基本語法以及各種常用函數的作用。例如，書中在介紹數據框（data frame）時，不僅給齣瞭清晰的定義，還通過一係列生動的例子展示瞭如何創建、讀取、篩選和修改數據框，這對於我這個之前對編程完全沒有概念的人來說，簡直是福音。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是關於R語言的語法和函數，更重要的是它傳授瞭一種數據分析的思維方式。作者在講解每一個分析方法時，都會先解釋其背後的原理和適用場景，然後再通過R語言的具體實現來加深理解。我尤其贊賞書中對於統計建模部分的闡述，例如綫性迴歸、邏輯迴歸等，作者不僅清晰地解釋瞭模型的假設和解釋，還展示瞭如何在R中進行模型的構建、評估和診斷。這讓我能夠更深入地理解數據背後的規律，而不僅僅是停留在錶麵數據的操作。

評分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過一些其他的數據分析書籍，但總覺得不夠係統或者不夠深入。《R語言數據分析》這本書的齣版，無疑填補瞭我在學習R語言數據分析過程中的一個重要空白。它內容詳實，邏輯清晰，案例豐富，並且緊跟最新的R語言發展趨勢。對於我這樣希望在數據分析領域有所建樹的讀者來說，這本書不僅是一本學習工具，更是一位循循善誘的良師益友，幫助我一步步構建起紮實的數據分析能力。

評分☆☆☆☆☆

在進行實際的數據分析項目時，常常會遇到數據清洗和預處理的問題，而《R語言數據分析》在這方麵提供瞭非常實用的指導。書中花瞭大量篇幅講解如何處理缺失值、異常值，如何進行數據轉換、閤並、拆分等操作。我印象深刻的是書中介紹的dplyr包，它以一種非常直觀和簡潔的方式實現瞭數據操作，比如使用`filter()`、`select()`、`mutate()`、`arrange()`和`summarise()`等函數，讓原本繁瑣的數據處理過程變得輕鬆愉快。通過書中的案例，我學會瞭如何高效地將不同來源的數據整閤在一起，並為後續的分析做好準備。

評分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一本能夠係統性地學習數據可視化方法的書籍，而《R語言數據分析》在這方麵給我帶來瞭驚喜。書中詳細介紹瞭ggplot2這個強大的可視化包，從最基礎的散點圖、柱狀圖，到更復雜的箱綫圖、密度圖，再到多圖組閤和主題定製，幾乎涵蓋瞭數據分析中所有常見的可視化需求。我特彆喜歡書中關於圖層疊加的講解，以及如何通過調整映射（mapping）和幾何對象（geometries）來實現數據的多維度展示。通過書中的例子，我學會瞭如何為圖錶添加清晰的標簽、標題、圖例，以及如何利用顔色、形狀和大小來突齣數據的關鍵信息，這極大地提升瞭我解讀和呈現數據的能力。

評分☆☆☆☆☆

活動滿減買的，慢慢看書！不錯的書籍

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不錯的學習用書，慢慢看。

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先看看， 包裝是完整的。

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書還是比較經典，我比較喜歡

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

沒看呢，還不清楚

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最近正好能用上R語言，買本來學習學習。另外我隻想說：滿減我隻服京東！

評分☆☆☆☆☆

挺好的一本書

評分☆☆☆☆☆

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