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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JosephAdler 著

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• 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
• 科学计算

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121237867

商品编码：1307016956

出版时间：2014-07-01

作  者:Joseph Adler 著作 刘思喆 等 译者 定  价:99 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2014年07月01日 页  数:633 装  帧:平装 ISBN:9787121237867 ●暂无

内容简介

暂无

R语言核心技术手册（第2版） 简介 在数据科学的浪潮席卷全球的今天，R语言以其强大的统计分析能力、丰富的可视化工具以及活跃的社区支持，已成为数据科学家、统计学家、科研人员及各领域数据爱好者的首选语言。本书《R语言核心技术手册（第2版）》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的R语言学习指南，从基础概念到高级应用，系统性地梳理R语言的核心技术，帮助读者掌握数据分析的全流程，驾驭海量数据，洞察数据背后的价值。 本书不仅适合R语言初学者快速入门，更对有一定R语言基础的读者提供了进阶的指引。我们将循序渐进地引导您理解R语言的底层机制，掌握高效的数据处理技巧，学习灵活的数据可视化方法，以及探索强大的统计建模和机器学习能力。我们力求本书的内容充实、逻辑清晰、实践性强，让每一位读者都能在掌握R语言核心技术的同时，真正应用于解决实际问题。 内容概述 本书共分为以下几个主要章节，全面覆盖了R语言的核心技术： 第一部分：R语言基础与入门 R语言概述与安装配置： 详细介绍R语言的起源、发展及其在数据科学领域的重要地位。提供Windows、macOS和Linux等不同操作系统的R和RStudio安装指南，确保读者能够顺利搭建起自己的R开发环境。我们会重点介绍RStudio这一强大的集成开发环境（IDE），包括其界面布局、基本操作、项目管理等，帮助读者高效地进行R代码的编写、调试和管理。 R语言基础语法与数据类型： 深入浅出地讲解R语言的基本语法规则，包括变量赋值、数据结构（向量、列表、矩阵、数组、数据框、因子）的创建、访问和操作。我们会详细介绍R语言特有的数据类型，如逻辑型、数值型、字符型、复数型、原始型和函数型，并阐述不同数据类型在数据处理中的应用场景。 R语言基本操作与函数： 演示R语言中的常用基本操作，如算术运算、逻辑运算、集合运算等。介绍R语言强大的函数式编程特性，讲解函数的定义、调用、参数传递等核心概念，并通过丰富的示例展示内置函数的用法，如数学函数、字符串函数、日期时间函数等，为后续的数据处理和分析打下坚实基础。 第二部分：高效数据处理与管理 数据导入与导出： 讲解如何从各种常见数据源导入数据到R中，包括CSV、Excel、JSON、XML、SQL数据库等，并详细介绍各种导入函数的参数和用法，例如 `read.csv()`, `readxl::read_excel()`, `jsonlite::fromJSON()`, `DBI` 等包的操作。同时，也会涵盖将R中的数据导出到不同格式文件的方法。 数据清洗与预处理： 这是数据分析中最耗时但至关重要的环节。本章将深入讲解数据清洗的各种技术，包括缺失值处理（识别、删除、填充）、异常值检测与处理、重复值识别与删除、数据类型转换、字符串处理（匹配、替换、分割）、日期时间格式转换等。我们将重点介绍tidyverse生态系统中的`dplyr` 和 `tidyr` 包，它们提供了极其高效和富有表达力的函数来完成这些任务。 数据整理与重塑： 讲解如何使用`dplyr` 等包进行数据筛选、排序、分组、汇总、连接等操作，以满足不同的分析需求。同时，也会深入介绍数据重塑技术，包括数据框的“长”格式与“宽”格式之间的转换，这对于后续的统计建模和可视化至关重要。 数据结构转换与操作： 进一步探讨各种数据结构之间的转换，例如如何将列表转换为数据框，如何处理向量和因子。我们会讲解如何高效地对大型数据集进行子集选择、添加或删除列、修改数据等操作。 第三部分：数据可视化探索 基础绘图系统（Base R Graphics）： 回顾R语言内置的基础绘图函数，如`plot()`、`hist()`、`boxplot()`、`barplot()`等，帮助读者理解R语言绘图的基本原理和语法。虽然基础绘图系统功能强大，但其语法相对冗长。 ggplot2：图形语法与高级应用： 本章是本书的重点之一。我们将详细讲解`ggplot2` 包所倡导的“图形语法”，即通过“数据（data）”、“映射（aes）”、“几何对象（geom）”、“统计变换（stat）”、“标度（scale）”、“坐标系（coord）”、“分面（facet）”和“主题（theme）”等组件来构建图形。通过大量的实例，演示如何绘制各种精美的图表，包括散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、小提琴图、热力图、地图等。 交互式可视化： 介绍用于创建交互式图表的R包，如`plotly` 和 `shiny`。讲解如何将静态图表转化为可交互的、支持缩放、平移、悬停提示等功能的图表，以及如何构建简单的Web应用程序来展示数据和图表。 专题可视化： 针对特定的分析场景，介绍相应的可视化方法。例如，如何可视化网络数据、地理空间数据、时间序列数据等。 第四部分：统计分析与建模 描述性统计： 讲解如何计算和解释各种描述性统计量，如均值、中位数、方差、标准差、四分位数、偏度、峰度等。介绍`summary()`函数和`psych`包等工具。 推断性统计： 深入讲解假设检验的基本原理，包括t检验、卡方检验、F检验等，并展示如何在R中实现这些检验。讲解置信区间的计算与解释。 线性回归模型： 详细介绍简单线性回归和多元线性回归模型的构建、拟合、诊断与解释。讲解模型的假设、残差分析、变量选择等重要内容。 广义线性模型（GLM）： 介绍泊松回归、逻辑回归等广义线性模型，适用于非正态分布的响应变量，并在R中进行实现。 时间序列分析： 讲解时间序列数据的特点、平稳性检验、自相关与偏自相关分析，以及ARIMA模型等常用时间序列模型的构建与应用。 聚类分析与降维： 介绍K-means聚类、层次聚类等聚类方法，用于发现数据中的模式和分组。讲解主成分分析（PCA）等降维技术，用于减少数据维度同时保留关键信息。 第五部分：机器学习入门 机器学习基本概念： 介绍监督学习、无监督学习、模型训练、过拟合与欠拟合、交叉验证等基本概念。 分类算法： 演示逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等常用分类算法在R中的实现和应用。 回归算法： 介绍线性回归、岭回归、Lasso回归等用于预测连续变量的回归算法。 模型评估与选择： 讲解常用的模型评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、RMSE、R-squared等，并介绍如何选择最佳模型。 第六部分：R语言高级应用与最佳实践 R包开发基础： 介绍如何创建自己的R包，包括包的结构、文档编写、代码组织等，方便代码的复用和分享。 性能优化与并行计算： 讲解如何识别R代码的性能瓶颈，并介绍使用`profvis`等工具进行性能剖析。探讨并行计算技术，利用多核CPU加速计算过程，提高处理大规模数据的效率。 R与数据库交互： 深入讲解如何使用`DBI` 等包与各种数据库（如MySQL、PostgreSQL、SQLite）进行连接、数据查询、数据写入等操作，实现R与外部数据库的数据无缝对接。 自动化报告生成： 介绍如何使用`rmarkdown` 包结合Markdown语言，创建包含代码、文本、图表和公式的动态报告，并可以导出为HTML、PDF、Word等多种格式，实现报告的自动化生成。 代码规范与版本控制： 强调编写高质量、可读性强的R代码的重要性，并介绍Google R Style Guide等代码风格指南。讲解版本控制工具Git在R项目开发中的应用，以及如何使用GitHub等平台进行代码托管和协作。 结语 《R语言核心技术手册（第2版）》以其全面、深入、实用的内容，旨在成为您在R语言数据科学之旅中不可或缺的伴侣。我们相信，通过学习本书，您将能够熟练掌握R语言的核心技术，自信地应对各种数据挑战，发掘数据中的深层洞察，并在您的专业领域取得更大的成就。从数据的获取、清洗、处理，到可视化、统计建模、机器学习，本书将为您提供一条清晰的学习路径，让您在R语言的世界里游刃有余。 本书的编写秉持着“实践出真知”的理念，每个概念和技术都辅以大量的代码示例和练习，鼓励读者动手实践，在实践中巩固所学。我们不仅关注“怎么做”，更关注“为什么这么做”，力求让读者理解R语言背后的原理和逻辑，从而能够灵活运用所学知识解决更复杂的问题。 我们期待本书能够帮助更多的读者掌握R语言这一强大的工具，为数据科学的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对数据可视化有较高追求的 R 用户，经常需要制作复杂、交互式的图表。在接触《R语言核心技术手册(第2版)》之前，我主要依赖 `ggplot2`，也尝试过一些其他的可视化包，但总觉得在细节上不够灵活，或者在性能上存在不足。这本书中关于可视化技术的部分，给我带来了很大的启发。它不仅仅是介绍 `ggplot2` 的高级用法，还深入讲解了图形的底层原理，比如图层的构建、映射的美学调整等，让我能够更自由地控制图表的每一个细节。更重要的是，书中还介绍了一些其他强大的可视化工具，比如 `plotly` 和 `shiny`，让我能够创建出令人惊叹的交互式图表和 Web 应用。我尝试着用书中的方法制作了一些仪表盘，效果非常棒，受到了同事的一致好评。这本书让我意识到，R 语言在数据可视化领域的能力远不止于此，它为我打开了新的创作空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期阅读体验中的一匹黑马！我之前在 R 语言的学习过程中，一直感觉自己停留在“会用”的层面，但总感觉抓不住精髓，优化代码、处理复杂数据时总是磕磕绊绊。朋友推荐了这本《R语言核心技术手册(第2版)》，当时抱着试试看的心态，没想到打开了一个新世界。它不像那些入门书籍一样，上来就讲一大堆基础语法，而是直接切入 R 语言的核心概念和高级技巧。比如，它对数据结构（列表、环境等）的讲解，让我终于理解了 R 语言内部是如何运作的，很多看似奇怪的 R 行为都有了合理解释。还有关于函数式编程的章节，我之前对此望而却步，但书中通过大量的实例，让我逐渐领悟到其简洁高效的魅力，现在写起一些迭代操作，感觉效率提升了好几个档次。最让我惊喜的是，书中还深入探讨了性能优化和内存管理，这对我平时处理大型数据集时遇到的瓶颈提供了非常实用的解决方案。这本书的优点在于，它既有理论深度，又有实践指导，不会让你觉得纸上谈兵，而是能立即应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

拿到《R语言核心技术手册(第2版)》的时候，我本来只是想找一本字典式的参考书，方便遇到问题时快速查阅。毕竟 R 语言的包实在太多太杂，很多时候我只是知道有某个函数，但不知道如何正确高效地使用。这本书的结构设计就非常符合我的需求，它按主题划分，逻辑清晰，查找起来非常方便。我特别喜欢其中关于“字符串处理”、“日期时间操作”以及“文件 I/O”的章节，这些都是日常数据分析中经常会遇到的痛点，书中提供的技巧和最佳实践，比我之前自己摸索出来的方法要省时省力得多。比如，它详细介绍了 `stringr` 和 `lubridate` 包的各种高级用法，让我能够轻松应对各种复杂的文本和时间格式问题。而且，这本书的例子非常贴切，很多都是我实际工作中会遇到的场景，读起来就很有代入感。虽然我不是从零开始学 R，但这本书确实填补了我知识体系中的不少空白，让我对 R 语言的理解更加系统和深入。

评分☆☆☆☆☆

《R语言核心技术手册(第2版)》这本书，怎么说呢，它更像是一本“内功心法”秘籍，而不是那种“招式大全”。我一开始拿到手，觉得它可能有点晦涩，因为它讲的不是怎么用某个函数，而是为什么这个函数是这样设计的，以及背后的逻辑是什么。比如，书中关于 R 的环境（environment）和作用域（scope）的讲解，一开始我只是模模糊糊有点概念，读了这本书之后，我才真正理解了 R 变量查找的机制，这对调试那些匪夷所思的 bug 简直是立竿见影。还有关于 R 的面向对象系统（S3, S4, R6）的介绍，虽然我平时不怎么写包，但了解这些能帮助我更好地理解和使用其他人开发的复杂包。这本书的价值在于，它让你从“知其然”提升到“知其所以然”，掌握了这些核心技术，你才能真正驾驭 R 语言，而不是被 R 语言所限制。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个经常需要在 R 中进行数据建模和统计分析的用户，《R语言核心技术手册(第2版)》的帮助是实实在在的。书中关于模型评估、参数调优、以及模型解释的章节，给了我很多新的思路。它不只是罗列一些常用的模型函数，而是深入分析了各种模型的优缺点，以及在不同场景下如何选择合适的模型。我特别喜欢它关于“模型的可解释性”的探讨，这在当下非常重要，书中提供的可视化方法和量化指标，让我的模型解读更加严谨和有说服力。此外，书中还涉及了一些高级统计概念和机器学习的入门知识，这对我拓展研究方向非常有益。虽然我对其中的一些高级算法还未完全消化，但这本书已经为我打下了坚实的基础，让我有信心去探索更复杂的建模任务。这本书的严谨性和前瞻性，是我非常欣赏的。

评分☆☆☆☆☆

书很好，很专业，需要一定知识储备

评分☆☆☆☆☆

书很满意，好评

评分☆☆☆☆☆

r语言，这本有深度

评分☆☆☆☆☆

nice

评分☆☆☆☆☆

东西不错！！！

评分☆☆☆☆☆

书收到了，非常的快。

评分☆☆☆☆☆

东西不错！！！

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

好书。经典。