R語言核心技術手冊(第2版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

JosephAdler 著

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 統計計算
• 數據挖掘
• 機器學習
• 編程
• 技術手冊
• 第2版
• 計算機
• 科學計算

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121237867

商品編碼：1307016956

齣版時間：2014-07-01

作  者:Joseph Adler 著作 劉思喆 等 譯者 定  價:99 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2014年07月01日 頁  數:633 裝  幀:平裝 ISBN:9787121237867 ●暫無

內容簡介

暫無

R語言核心技術手冊（第2版） 簡介 在數據科學的浪潮席捲全球的今天，R語言以其強大的統計分析能力、豐富的可視化工具以及活躍的社區支持，已成為數據科學傢、統計學傢、科研人員及各領域數據愛好者的首選語言。本書《R語言核心技術手冊（第2版）》旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的R語言學習指南，從基礎概念到高級應用，係統性地梳理R語言的核心技術，幫助讀者掌握數據分析的全流程，駕馭海量數據，洞察數據背後的價值。 本書不僅適閤R語言初學者快速入門，更對有一定R語言基礎的讀者提供瞭進階的指引。我們將循序漸進地引導您理解R語言的底層機製，掌握高效的數據處理技巧，學習靈活的數據可視化方法，以及探索強大的統計建模和機器學習能力。我們力求本書的內容充實、邏輯清晰、實踐性強，讓每一位讀者都能在掌握R語言核心技術的同時，真正應用於解決實際問題。 內容概述 本書共分為以下幾個主要章節，全麵覆蓋瞭R語言的核心技術： 第一部分：R語言基礎與入門 R語言概述與安裝配置： 詳細介紹R語言的起源、發展及其在數據科學領域的重要地位。提供Windows、macOS和Linux等不同操作係統的R和RStudio安裝指南，確保讀者能夠順利搭建起自己的R開發環境。我們會重點介紹RStudio這一強大的集成開發環境（IDE），包括其界麵布局、基本操作、項目管理等，幫助讀者高效地進行R代碼的編寫、調試和管理。 R語言基礎語法與數據類型： 深入淺齣地講解R語言的基本語法規則，包括變量賦值、數據結構（嚮量、列錶、矩陣、數組、數據框、因子）的創建、訪問和操作。我們會詳細介紹R語言特有的數據類型，如邏輯型、數值型、字符型、復數型、原始型和函數型，並闡述不同數據類型在數據處理中的應用場景。 R語言基本操作與函數： 演示R語言中的常用基本操作，如算術運算、邏輯運算、集閤運算等。介紹R語言強大的函數式編程特性，講解函數的定義、調用、參數傳遞等核心概念，並通過豐富的示例展示內置函數的用法，如數學函數、字符串函數、日期時間函數等，為後續的數據處理和分析打下堅實基礎。 第二部分：高效數據處理與管理 數據導入與導齣： 講解如何從各種常見數據源導入數據到R中，包括CSV、Excel、JSON、XML、SQL數據庫等，並詳細介紹各種導入函數的參數和用法，例如 `read.csv()`, `readxl::read_excel()`, `jsonlite::fromJSON()`, `DBI` 等包的操作。同時，也會涵蓋將R中的數據導齣到不同格式文件的方法。 數據清洗與預處理： 這是數據分析中最耗時但至關重要的環節。本章將深入講解數據清洗的各種技術，包括缺失值處理（識彆、刪除、填充）、異常值檢測與處理、重復值識彆與刪除、數據類型轉換、字符串處理（匹配、替換、分割）、日期時間格式轉換等。我們將重點介紹tidyverse生態係統中的`dplyr` 和 `tidyr` 包，它們提供瞭極其高效和富有錶達力的函數來完成這些任務。 數據整理與重塑： 講解如何使用`dplyr` 等包進行數據篩選、排序、分組、匯總、連接等操作，以滿足不同的分析需求。同時，也會深入介紹數據重塑技術，包括數據框的“長”格式與“寬”格式之間的轉換，這對於後續的統計建模和可視化至關重要。 數據結構轉換與操作： 進一步探討各種數據結構之間的轉換，例如如何將列錶轉換為數據框，如何處理嚮量和因子。我們會講解如何高效地對大型數據集進行子集選擇、添加或刪除列、修改數據等操作。 第三部分：數據可視化探索 基礎繪圖係統（Base R Graphics）： 迴顧R語言內置的基礎繪圖函數，如`plot()`、`hist()`、`boxplot()`、`barplot()`等，幫助讀者理解R語言繪圖的基本原理和語法。雖然基礎繪圖係統功能強大，但其語法相對冗長。 ggplot2：圖形語法與高級應用： 本章是本書的重點之一。我們將詳細講解`ggplot2` 包所倡導的“圖形語法”，即通過“數據（data）”、“映射（aes）”、“幾何對象（geom）”、“統計變換（stat）”、“標度（scale）”、“坐標係（coord）”、“分麵（facet）”和“主題（theme）”等組件來構建圖形。通過大量的實例，演示如何繪製各種精美的圖錶，包括散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖、小提琴圖、熱力圖、地圖等。 交互式可視化： 介紹用於創建交互式圖錶的R包，如`plotly` 和 `shiny`。講解如何將靜態圖錶轉化為可交互的、支持縮放、平移、懸停提示等功能的圖錶，以及如何構建簡單的Web應用程序來展示數據和圖錶。 專題可視化： 針對特定的分析場景，介紹相應的可視化方法。例如，如何可視化網絡數據、地理空間數據、時間序列數據等。 第四部分：統計分析與建模 描述性統計： 講解如何計算和解釋各種描述性統計量，如均值、中位數、方差、標準差、四分位數、偏度、峰度等。介紹`summary()`函數和`psych`包等工具。 推斷性統計： 深入講解假設檢驗的基本原理，包括t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等，並展示如何在R中實現這些檢驗。講解置信區間的計算與解釋。 綫性迴歸模型： 詳細介紹簡單綫性迴歸和多元綫性迴歸模型的構建、擬閤、診斷與解釋。講解模型的假設、殘差分析、變量選擇等重要內容。 廣義綫性模型（GLM）： 介紹泊鬆迴歸、邏輯迴歸等廣義綫性模型，適用於非正態分布的響應變量，並在R中進行實現。 時間序列分析： 講解時間序列數據的特點、平穩性檢驗、自相關與偏自相關分析，以及ARIMA模型等常用時間序列模型的構建與應用。 聚類分析與降維： 介紹K-means聚類、層次聚類等聚類方法，用於發現數據中的模式和分組。講解主成分分析（PCA）等降維技術，用於減少數據維度同時保留關鍵信息。 第五部分：機器學習入門 機器學習基本概念： 介紹監督學習、無監督學習、模型訓練、過擬閤與欠擬閤、交叉驗證等基本概念。 分類算法： 演示邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、隨機森林等常用分類算法在R中的實現和應用。 迴歸算法： 介紹綫性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸等用於預測連續變量的迴歸算法。 模型評估與選擇： 講解常用的模型評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、RMSE、R-squared等，並介紹如何選擇最佳模型。 第六部分：R語言高級應用與最佳實踐 R包開發基礎： 介紹如何創建自己的R包，包括包的結構、文檔編寫、代碼組織等，方便代碼的復用和分享。 性能優化與並行計算： 講解如何識彆R代碼的性能瓶頸，並介紹使用`profvis`等工具進行性能剖析。探討並行計算技術，利用多核CPU加速計算過程，提高處理大規模數據的效率。 R與數據庫交互： 深入講解如何使用`DBI` 等包與各種數據庫（如MySQL、PostgreSQL、SQLite）進行連接、數據查詢、數據寫入等操作，實現R與外部數據庫的數據無縫對接。 自動化報告生成： 介紹如何使用`rmarkdown` 包結閤Markdown語言，創建包含代碼、文本、圖錶和公式的動態報告，並可以導齣為HTML、PDF、Word等多種格式，實現報告的自動化生成。 代碼規範與版本控製： 強調編寫高質量、可讀性強的R代碼的重要性，並介紹Google R Style Guide等代碼風格指南。講解版本控製工具Git在R項目開發中的應用，以及如何使用GitHub等平颱進行代碼托管和協作。 結語 《R語言核心技術手冊（第2版）》以其全麵、深入、實用的內容，旨在成為您在R語言數據科學之旅中不可或缺的伴侶。我們相信，通過學習本書，您將能夠熟練掌握R語言的核心技術，自信地應對各種數據挑戰，發掘數據中的深層洞察，並在您的專業領域取得更大的成就。從數據的獲取、清洗、處理，到可視化、統計建模、機器學習，本書將為您提供一條清晰的學習路徑，讓您在R語言的世界裏遊刃有餘。 本書的編寫秉持著“實踐齣真知”的理念，每個概念和技術都輔以大量的代碼示例和練習，鼓勵讀者動手實踐，在實踐中鞏固所學。我們不僅關注“怎麼做”，更關注“為什麼這麼做”，力求讓讀者理解R語言背後的原理和邏輯，從而能夠靈活運用所學知識解決更復雜的問題。 我們期待本書能夠幫助更多的讀者掌握R語言這一強大的工具，為數據科學的發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對數據可視化有較高追求的 R 用戶，經常需要製作復雜、交互式的圖錶。在接觸《R語言核心技術手冊(第2版)》之前，我主要依賴 `ggplot2`，也嘗試過一些其他的可視化包，但總覺得在細節上不夠靈活，或者在性能上存在不足。這本書中關於可視化技術的部分，給我帶來瞭很大的啓發。它不僅僅是介紹 `ggplot2` 的高級用法，還深入講解瞭圖形的底層原理，比如圖層的構建、映射的美學調整等，讓我能夠更自由地控製圖錶的每一個細節。更重要的是，書中還介紹瞭一些其他強大的可視化工具，比如 `plotly` 和 `shiny`，讓我能夠創建齣令人驚嘆的交互式圖錶和 Web 應用。我嘗試著用書中的方法製作瞭一些儀錶盤，效果非常棒，受到瞭同事的一緻好評。這本書讓我意識到，R 語言在數據可視化領域的能力遠不止於此，它為我打開瞭新的創作空間。

評分☆☆☆☆☆

《R語言核心技術手冊(第2版)》這本書，怎麼說呢，它更像是一本“內功心法”秘籍，而不是那種“招式大全”。我一開始拿到手，覺得它可能有點晦澀，因為它講的不是怎麼用某個函數，而是為什麼這個函數是這樣設計的，以及背後的邏輯是什麼。比如，書中關於 R 的環境（environment）和作用域（scope）的講解，一開始我隻是模模糊糊有點概念，讀瞭這本書之後，我纔真正理解瞭 R 變量查找的機製，這對調試那些匪夷所思的 bug 簡直是立竿見影。還有關於 R 的麵嚮對象係統（S3, S4, R6）的介紹，雖然我平時不怎麼寫包，但瞭解這些能幫助我更好地理解和使用其他人開發的復雜包。這本書的價值在於，它讓你從“知其然”提升到“知其所以然”，掌握瞭這些核心技術，你纔能真正駕馭 R 語言，而不是被 R 語言所限製。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期閱讀體驗中的一匹黑馬！我之前在 R 語言的學習過程中，一直感覺自己停留在“會用”的層麵，但總感覺抓不住精髓，優化代碼、處理復雜數據時總是磕磕絆絆。朋友推薦瞭這本《R語言核心技術手冊(第2版)》，當時抱著試試看的心態，沒想到打開瞭一個新世界。它不像那些入門書籍一樣，上來就講一大堆基礎語法，而是直接切入 R 語言的核心概念和高級技巧。比如，它對數據結構（列錶、環境等）的講解，讓我終於理解瞭 R 語言內部是如何運作的，很多看似奇怪的 R 行為都有瞭閤理解釋。還有關於函數式編程的章節，我之前對此望而卻步，但書中通過大量的實例，讓我逐漸領悟到其簡潔高效的魅力，現在寫起一些迭代操作，感覺效率提升瞭好幾個檔次。最讓我驚喜的是，書中還深入探討瞭性能優化和內存管理，這對我平時處理大型數據集時遇到的瓶頸提供瞭非常實用的解決方案。這本書的優點在於，它既有理論深度，又有實踐指導，不會讓你覺得紙上談兵，而是能立即應用到實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一個經常需要在 R 中進行數據建模和統計分析的用戶，《R語言核心技術手冊(第2版)》的幫助是實實在在的。書中關於模型評估、參數調優、以及模型解釋的章節，給瞭我很多新的思路。它不隻是羅列一些常用的模型函數，而是深入分析瞭各種模型的優缺點，以及在不同場景下如何選擇閤適的模型。我特彆喜歡它關於“模型的可解釋性”的探討，這在當下非常重要，書中提供的可視化方法和量化指標，讓我的模型解讀更加嚴謹和有說服力。此外，書中還涉及瞭一些高級統計概念和機器學習的入門知識，這對我拓展研究方嚮非常有益。雖然我對其中的一些高級算法還未完全消化，但這本書已經為我打下瞭堅實的基礎，讓我有信心去探索更復雜的建模任務。這本書的嚴謹性和前瞻性，是我非常欣賞的。

評分☆☆☆☆☆

拿到《R語言核心技術手冊(第2版)》的時候，我本來隻是想找一本字典式的參考書，方便遇到問題時快速查閱。畢竟 R 語言的包實在太多太雜，很多時候我隻是知道有某個函數，但不知道如何正確高效地使用。這本書的結構設計就非常符閤我的需求，它按主題劃分，邏輯清晰，查找起來非常方便。我特彆喜歡其中關於“字符串處理”、“日期時間操作”以及“文件 I/O”的章節，這些都是日常數據分析中經常會遇到的痛點，書中提供的技巧和最佳實踐，比我之前自己摸索齣來的方法要省時省力得多。比如，它詳細介紹瞭 `stringr` 和 `lubridate` 包的各種高級用法，讓我能夠輕鬆應對各種復雜的文本和時間格式問題。而且，這本書的例子非常貼切，很多都是我實際工作中會遇到的場景，讀起來就很有代入感。雖然我不是從零開始學 R，但這本書確實填補瞭我知識體係中的不少空白，讓我對 R 語言的理解更加係統和深入。

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

東西不錯！！！

評分☆☆☆☆☆

書很滿意，好評

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

非常好的工具書，很有用，贊贊贊！

評分☆☆☆☆☆

好書。經典。

評分☆☆☆☆☆

非常好的工具書，很有用，贊贊贊！

評分☆☆☆☆☆

r語言，這本有深度

評分☆☆☆☆☆

書很滿意，好評