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出版者:机械工业出版社

作者:（美）Norman Matloff

出品人:

页数:303

译者:陈堰平

出版时间:2013-5

价格:69.00

装帧:平装

isbn号码:9787111423140

丛书系列:

图书标签:

R
数据分析
R语言
编程
数据挖掘
计算机
程序设计
统计
R语言
编程
数据科学
统计分析
机器学习
可视化
算法
实战
学习
编程艺术

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具体描述

【编辑推荐】

这本书涵盖了R语言编程的诸多方面，尤其在面向对象编程、程序调试、提升程序运行速度以及并行计算等方面，填补了同类图书的空白。关于程序调试的章节更是作者多年经验的总结。不管是初学者还是有一定编程经验的读者，阅读这本书都会有所收获。

——统计之都

【内容简介】

R语言是世界上最流行的用于数据处理和统计分析的脚本语言。考古学家用它来跟踪古代文明的传播，医药公司用它来探索哪种药物更安全、更有效，精算师用它评估金融风险以保证市场的平稳运行。总之，在大数据时代，统计数据、分析数据都离不开计算机软件的支持，在这方面R语言尤其出色。

本书将带领你踏上R语言软件开发之旅，从最基本的数据类型和数据结构开始，到闭包、递归和匿名函数等高级主题，由浅入深，讲解细腻，读者完全不需要统计学的知识，甚至不需要编程基础。而书中提到的很多高级编程技巧，都是作者多年编程经验的总结，对有经验的开发者也大有裨益。本书精选了44个扩展案例，这些案例都源自于作者亲身参与过的咨询项目，都是与数据分析相关的，生动展示了R语言在统计学中的高效应用。

本书核心内容：

 R语言的完整语法以及R语言的编程技巧

 创建精美图形来展示复杂数据和函数

 使用并行计算和向量化的方法编写更高效的代码

 使用R对C/C++和Python的接口来提高计算速度或增加功能

 文本分析、图像处理等领域新的R包

 使用高级调试技巧清除代码里恼人的错误

 包含许多“扩展案例”，展示完整的、特定用途的函数，并针对同一个问题讨论了不同的设计方案，以便分析高效准确的做法。

 在恰当的时候介绍R语言与其他语言的差异，给那些了解其他语言的开发人员提供参考。

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978-7-111-32572-7 时间序列分析及应用：R语言（原书第2版）

《数据结构与算法实战指南》内容简介在信息技术飞速发展的今天，无论是软件开发、数据分析还是人工智能领域，扎实的数据结构与算法基础都是构建高效、可靠系统的基石。《数据结构与算法实战指南》正是这样一本旨在弥补理论与实践鸿沟的权威著作。本书并非停留在枯燥的理论推导，而是聚焦于如何将经典算法和抽象数据结构转化为解决实际问题的利器。本书的核心目标是帮助读者建立清晰的计算思维，掌握在不同场景下选择和设计最优算法的能力，并能用现代主流编程语言（如 C++、Java 和 Python）高效地实现这些方案。全书内容结构严谨，循序渐进，涵盖了从基础概念到高级主题的完整体系。我们深知，理解算法的关键在于“动手做”，因此，书中包含了大量的代码示例和精心设计的实战案例，确保读者能够真正消化吸收。 --- 第一部分：夯实基础——数据结构的核心构建模块本部分致力于为读者打下坚实的数据结构基础，这是后续复杂算法设计的前提。第一章：复杂度分析与时间效率的度量本章首先引入算法分析的基石——渐近符号（大O、Ω、Θ）。我们详细剖析了如何通过最坏情况、最好情况和平均情况分析来评估算法的性能。通过对比线性搜索、二分查找等常见操作的复杂度，读者将建立起对“效率”的直观认识。此外，本章还探讨了递归算法的复杂性分析方法，特别是主定理的应用，为后续的树和图算法分析做好铺垫。我们强调，性能优化始于准确的度量。第二章：线性结构——数组、链表与栈本章深入探讨最基础的线性数据结构。我们将详细比较静态数组和动态数组（如 C++ 的 `std::vector` 或 Java 的 `ArrayList`）的内存管理和访问效率差异。接着，重点解析了单向链表、双向链表和循环链表的内部构造和操作（插入、删除、遍历）的复杂度。对于栈（Stack），我们不仅讨论其 LIFO（后进先出）特性，还通过实际应用案例，如表达式求值、函数调用栈的模拟，展示其在程序执行流程中的核心作用。第三章：非线性结构的基石——树树结构是处理层次化数据的核心工具。本章从基础的树的定义和术语入手，随后深入研究二叉树，包括前序、中序和后序遍历的实现及其在表达式解析中的应用。重点内容包括：二叉搜索树（BST）：详细阐述其插入、删除和查找的平均与最坏情况性能，并探讨性能退化问题。平衡树的引入：为解决 BST 性能退化问题，本章首次引入 AVL 树和红黑树（Red-Black Tree）的概念，解析旋转操作如何维持树的平衡，确保对数时间复杂度的操作效率。堆（Heap）结构：作为一种特殊的树，我们详细讲解最大堆和最小堆的构建、上浮（sift-up）和下沉（sift-down）操作，这是实现优先队列（Priority Queue）的关键。第四章：高效查找与存储——哈希表哈希表是实现近乎 O(1) 查找效率的关键。本章详尽解析了哈希函数的原理，包括除法法、平方取中法等。更重要的是，我们重点讨论了冲突解决策略：链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列），并分析了装填因子（Load Factor）对性能的决定性影响。 --- 第二部分：核心算法与精妙设计本部分聚焦于对计算效率产生决定性影响的核心算法，并引入了高级的设计范式。第五章：排序艺术——从简单到高效排序是算法学习的“试金石”。本章系统地介绍了所有关键的比较排序算法：冒泡排序、插入排序和选择排序（O(n²））。随后，重点讲解了分治思想在排序中的应用，如快速排序（QuickSort）的原理、枢轴（Pivot）的选择策略及其对性能的影响，以及归并排序（MergeSort）的稳定性保证。最后，我们讨论了线性时间排序的特殊情况，如计数排序（Counting Sort）、基数排序（Radical Sort）和桶排序（Bucket Sort）。第六章：图论基础与遍历图（Graph）是建模复杂关系（如社交网络、地图路径）的终极工具。本章首先定义了图的表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析了它们在不同稀疏度图中的优劣。接着，深入讲解了两种基本的图遍历算法：广度优先搜索（BFS）：利用队列实现，适用于寻找最短路径（无权图）。深度优先搜索（DFS）：利用栈（或递归）实现，适用于连通性判断、拓扑排序和查找生成树。第七章：最短路径与最小生成树这是图算法的高级应用。我们详细剖析了解决单源最短路径问题的经典算法： Dijkstra 算法：如何利用优先队列优化，在非负权图中找到最短路径。 Bellman-Ford 算法：处理包含负权边的图，并能有效检测负权环。对于无向连通图，本章还讲解了构建最小生成树的贪心算法：Prim 算法和 Kruskal 算法，并对比了它们在不同图结构下的性能表现。第八章：设计范式——动态规划与贪心算法本章引入了两种强大的算法设计思想：贪心算法（Greedy Algorithms）：强调局部最优选择如何导致全局最优解，通过活动选择问题、零一背包问题（简化版）等案例进行说明。动态规划（Dynamic Programming, DP）：解决重叠子问题和最优子结构。我们详细拆解了斐波那契数列的优化、最长公共子序列（LCS）和 0/1 背包问题的 DP 状态转移方程，强调自底向上（Bottom-Up）与自顶向下（Top-Down，带记忆化搜索）的实现技巧。 --- 第三部分：实战优化与高级主题本部分将理论知识推向应用前沿，侧重于算法在现代计算环境中的优化和扩展。第九章：高级搜索与回溯法本章聚焦于状态空间搜索。我们深入探讨了回溯法（Backtracking）在解决约束满足问题中的应用，如 N 后问题、数独求解器和组合生成。此外，还引入了分支限界法（Branch and Bound）作为一种改进的回溯策略，通过界定函数（Bounding Function）来剪枝搜索树，极大地提高了效率，特别是在旅行商问题（TSP）的近似求解中。第十章：字符串匹配与高级数据结构本章将焦点转向文本处理。我们详细解析了高效的字符串搜索算法： KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法：通过预处理模式串构建 LPS 数组，避免不必要的字符回溯。 Rabin-Karp 算法：利用滚动哈希技术实现快速匹配。同时，本章简要介绍了用于高性能检索和前缀匹配的高级结构，如 Trie 树（前缀树）和后缀数组的基础概念，为处理大规模文本数据打下基础。第十一章：并发与并行计算中的算法考量随着多核处理器的普及，算法的并行化成为关键。本章探讨了算法在并发环境下的挑战，如锁的竞争与死锁问题。我们简要介绍了并行排序（如并行归并排序）的基本思想，以及如何利用无锁数据结构（Lock-Free Data Structures）来设计更具扩展性的系统组件。 --- 面向读者群体本书适合计算机科学专业的本科生、研究生，以及所有希望系统性提升编程能力和系统设计能力的软件工程师、数据科学家。无需深厚的数学背景，但要求具备基本的编程经验。通过本书的学习，读者将能够自信地应对技术面试中的算法挑战，并在实际工作中构建出性能卓越的软件解决方案。我们相信，掌握了这些工具，您就掌握了解决未来计算难题的金钥匙。

作者简介

Norman Matloff 著名计算机科学家兼统计学家，美国加州大学戴维斯分校计算机科学系教授，曾是该校统计专业的创建者之一，并担任过统计学教授。对并行编程、网络流量、数据挖掘、磁盘系统性能等方面的技术都有深入的研究。乐于分享，撰写了多部广受欢迎的关于软件开发的在线教程，多次为《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《福布斯杂志》以及《洛杉矶时报》撰写文章，同时他还是《The Art of Debugging》的作者之一。

目录信息

译者序
前　言
致　谢
第1章　快速入门
1.1　怎样运行R
1.1.1　交互模式
1.1.2　批处理模式
1.2　第一个R会话
1.3　函数入门
1.3.1　变量的作用域
1.3.2　默认参数
1.4　R语言中一些重要的数据结构
1.4.1　向量，R语言中的战斗机
1.4.2　字符串
1.4.3　矩阵
1.4.4　列表
1.4.5　数据框
1.4.6　类
1.5　扩展案例：考试成绩的回归分析
1.6　启动和关闭R
1.7　获取帮助
1.7.1　help()函数
1.7.2　example()函数
1.7.3　如果你不太清楚要查找什么
1.7.4　其他主题的帮助
1.7.5　批处理模式的帮助
1.7.6　互联网资源
第2章　向量
2.1　标量、向量、数组与矩阵
2.1.1　添加或删除向量元素
2.1.2　获取向量长度
2.1.3　作为向量的矩阵和数组
2.2　声明
2.3　循环补齐
2.4　常用的向量运算
2.4.1　向量运算和逻辑运算
2.4.2　向量索引
2.4.3　用：运算符创建向量
2.4.4　使用seq()创建向量
2.4.5　使用rep()重复向量常数
2.5　使用all()和any()
2.5.1　扩展案例：寻找连续出现1的游程
2.5.2　扩展案例：预测离散值时间序列
2.6　向量化运算符
2.6.1　向量输入，向量输出
2.6.2　向量输入，矩阵输出
2.7　NA与NULL值
2.7.1　NA的使用
2.7.2　NULL的使用
2.8　筛选
2.8.1　生成筛选索引
2.8.2　使用subset()函数筛选
2.8.3　选择函数which()
2.9　向量化的ifelse()函数
2.9.1　扩展案例：度量相关性
2.9.2　扩展案例：对鲍鱼数据集重新编码
2.10　测试向量相等
2.11　向量元素的名称
2.12　关于c()的更多内容
第3章　矩阵和数组
3.1　创建矩阵
3.2　一般矩阵运算
3.2.1　线性代数运算
3.2.2　矩阵索引
3.2.3　扩展案例：图像操作
3.2.4　矩阵元素筛选
3.2.5　扩展案例：生成协方差矩阵
3.3　对矩阵的行和列调用函数
3.3.1　使用apply()函数
3.3.2　扩展案例：寻找异常值
3.4　增加或删除矩阵的行或列
3.4.1　改变矩阵的大小
3.4.2　扩展案例：找到图中距离最近的一对端点
3.5　向量与矩阵的差异
3.6　避免意外降维
3.7　矩阵的行和列的命名问题
3.8　高维数组
第4章　列表
4.1　创建列表
4.2　列表的常规操作
4.2.1　列表索引
4.2.2　增加或删除列表元素
4.2.3　获取列表长度
4.2.4　扩展案例：文本词汇索引
4.3　访问列表元素和值
4.4　在列表上使用apply系列函数
4.4.1　lapply()和sapply()的使用
4.4.2　扩展案例：文本词汇索引（续）
4.4.3　扩展案例：鲍鱼数据
4.5　递归型列表
第5章　数据框
5.1　创建数据框
5.1.1　访问数据框
5.1.2　扩展案例：考试成绩的回归分析（续）
5.2　其他矩阵式操作
5.2.1　提取子数据框
5.2.2　缺失值的处理
5.2.3　使用rbind()和cbind()等函数
5.2.4　使用apply()
5.2.5　扩展案例：工资研究
5.3　合并数据框
5.4　应用于数据框的函数
5.4.1　在数据框上应用lapply()和sapply()函数
5.4.2　扩展案例：应用Logistic模型
5.4.3　扩展案例：学习中文方言的辅助工具
第6章　因子和表
6.1　因子与水平
6.2　因子的常用函数
6.2.1　tapply函数
6.2.2　split()函数
6.2.3　by()函数
6.3　表的操作
6.3.1　表中有关矩阵和类似数组的操作
6.3.2　扩展案例：提取子表
6.3.3　扩展案例：在表中寻找频数最大的单元格
6.4　其他与因子和表有关的函数
6.4.1　aggregate()函数
6.4.2　cut()函数
第7章　R语言编程结构
7.1　控制语句
7.1.1　循环
7.1.2　对非向量集合的循环
7.1.3　if-else结构
7.2　算术和逻辑运算符及数值
7.3　参数的默认值
7.4　返回值
7.4.1　决定是否显式调用return ()
7.4.2　返回复杂对象
7.5　函数都是对象
7.6　环境和变量作用域的问题
7.6.1　顶层环境
7.6.2　变量作用域的层次
7.6.3　关于ls()的进一步讨论
7.6.4　函数（几乎）没有副作用
7.6.5　扩展案例：显示调用框的函数
7.7　R语言中没有指针
7.8　向上级层次进行写操作
7.8.1　利用超赋值运算符对非局部变量进行写操作
7.8.2　用assign()函数对非局部变量进行写操作
7.8.3　扩展案例：用R语言实现离散事件仿真
7.8.4　什么时候使用全局变量
7.8.5　闭包
7.9　递归
7.9.1　Quicksort的具体实现
7.9.2　拓展举例：二叉查找树
7.10　置换函数
7.10.1　什么是置换函数
7.10.2　扩展案例：可记录元素修改次数的向量类
7.11　写函数代码的工具
7.11.1　文本编辑器和集成开发环境
7.11.2　edit()函数
7.12　创建自己的二元运算符
7.13　匿名函数
第8章　数学运算与模拟
8.1　数学函数
8.1.1　扩展例子：计算概率
8.1.2　累积和与累积乘积
8.1.3　最小值和最大值
8.1.4　微积分
8.2　统计分布函数
8.3　排序
8.4　向量和矩阵的线性代数运算
8.4.1　扩展示例：向量叉积
8.4.2　扩展示例：确定马尔科夫链的平稳分布
8.5　集合运算
8.6　用R做模拟
8.6.1　内置的随机变量发生器
8.6.2　重复运行时获得相同的随机数流
8.6.3　扩展案例：组合的模拟
第9章　面向对象的编程
9.1　S3类
9.1.1　S3泛型函数
9.1.2　实例：线性模型函数lm()中的OOP
9.1.3　寻找泛型函数的实现方法
9.1.4　编写S3类
9.1.5　使用继承
9.1.6　扩展示例：用于存储上三角矩阵的类
9.1.7　扩展示例：多项式回归程序
9.2　S4类
9.2.1　编写S4类
9.2.2　在S4类上实现泛型函数
9.3　S3类和S4类的对比
9.4　对象的管理
9.4.1　用ls()函数列出所有对象
9.4.2　用rm()函数删除特定对象
9.4.3　用save()函数保存对象集合
9.4.4　查看对象内部结构
9.4.5　exists()函数
第10章　输入与输出
10.1　连接键盘与显示器
10.1.1　使用scan()函数
10.1.2　使用readline()函数
10.1.3　输出到显示器
10.2　读写文件
10.2.1　从文件中读取数据框或矩阵
10.2.2　读取文本文件
10.2.3　连接的介绍
10.2.4　扩展案例：读取PUMS普查数据
10.2.5　通过URL在远程计算机上访问文件
10.2.6　写文件
10.2.7　获取文件和目录信息
10.2.8　扩展案例：多个文件内容的和
10.3　访问互联网
10.3.1　TCP/IP概述
10.3.2　R中的socket
10.3.3　扩展案例：实现R的并行计算
第11章　字符串操作
11.1　字符串操作函数概述
11.1.1　grep()
11.1.2　nchar()
11.1.3　paste()
11.1.4　sprintf()
11.1.5　substr()
11.1.6　strsplit()
11.1.7　regexpr()
11.1.8　gregexpr()
11.2　正则表达式
11.2.1　扩展案例：检测文件名的后缀
11.2.2　扩展案例：生成文件名
11.3　在调试工具edtdbg中使用字符串工具
第12章　绘图
12.1　创建图形
12.1.1　基础图形系统的核心：plot()函数
12.1.2　添加线条：abline()函数
12.1.3　在保持现有图形的基础上新增一个绘图窗口
12.1.4　扩展案例：在一张图中绘制两条密度曲线
12.1.5　扩展案例：进一步考察多项式回归
12.1.6　添加点：points()函数
12.1.7　添加图例：legend()函数
12.1.8　添加文字：text()函数
12.1.9　精确定位：locator()函数
12.1.10　保存图形
12.2　定制图形
12.2.1　改变字符大小：cex选项
12.2.2　改变坐标轴的范围：xlim和ylim选项
12.2.3　添加多边形：polygon()函数
12.2.4　平滑散点：lowess()和loess()函数
12.2.5　绘制具有显式表达式的函数
12.2.6　扩展案例：放大曲线的一部分
12.3　将图形保存到文件
12.3.1　R图形设备
12.3.2　保存已显示的图形
12.3.3　关闭R图形设备
12.4　创建三维图形
第13章　调试
13.1　调试的基本原则
13.1.1　调试的本质：确认原则
13.1.2　从小处着手
13.1.3　模块化的、自顶向下的调试风格
13.1.4　反漏洞
13.2　为什么要使用调试工具
13.3　使用R的调试工具
13.3.1　利用debug()和browser()函数进行逐步调试
13.3.2　使用浏览器命令
13.3.3　设置断点
13.3.4　使用trace()函数进行追踪
13.3.5　使用traceback()和debugger()函数对崩溃的程序进行检查
13.3.6　扩展案例：两个完整的调试会话
13.4　更方便的调试工具
13.5　在调试模拟数据的代码时请确保一致性
13.6　语法和运行时错误
13.7　在R上运行GDB
第14章　性能提升：速度和内存
14.1　编写快速的R代码
14.2　可怕的for循环
14.2.1　用向量化提升速度
14.2.2　扩展案例：在蒙特卡罗模拟中获得更快的速度
14.2.3　扩展案例：生成幂次矩阵
14.3　函数式编程和内存问题
14.3.1　向量赋值问题
14.3.2　改变时拷贝
14.3.3　扩展案例：避免内存拷贝
14.4　利用Rprof()来寻找代码的瓶颈
14.4.1　利用Rprof()来进行监视
14.4.2　Rprof()的工作原理
14.5　字节码编译
14.6　内存无法装下数据怎么办
14.6.1　分块
14.6.2　利用R软件包来进行内存管理
第15章　R与其他语言的接口
15.1　编写能被R调用的C/C++函数
15.1.1　R与C/C++交互的预备知识
15.1.2　例子：提取方阵的次对角线元素
15.1.3　编译和运行程序
15.1.4　调试R/C程序
15.1.5　扩展案例：预测离散取值的时间序列
15.2　从Python调用R
15.2.1　安装RPy
15.2.2　RPy语法
第16章　R语言并行计算
16.1　共同外链问题
16.2　snow包简介
16.2.1　运行snow代码
16.2.2　分析snow代码
16.2.3　可以获得多少倍的加速
16.2.4　扩展案例：K均值聚类
16.3　借助于C
16.3.1　利用多核机器
16.3.2　扩展案例：利用OpenMP解决共同外链问题
16.3.3　运行OpenMP代码
16.3.4　OpenMP代码分析
16.3.5　其他OpenMP指令
16.3.6　GPU编程
16.4　普遍的性能考虑
16.4.1　开销的来源
16.4.2　简单并行程序，以及那些不简单的
16.4.3　静态和动态任务分配
16.4.4　软件炼金术：将一般的问题转化为简单并行问题
16.5　调试R语言并行计算的代码
附录A　安装R
附录B　安装和使用包
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

这是我所读的R系列中的最佳读本！

评分☆☆☆☆☆

数据挖掘入门到精通—R语言视频教程课程观看地址：http://www.xuetuwuyou.com/course/59 课程介绍一、课程所用软件：R 3.2.2（64位） RStudio 二、课程涉及到的技术点： 1）R语言的基本语法、函数 2）R中实用性很强的包 3）模式识别、分类预测算法原理及其实现三、课程学...

评分☆☆☆☆☆

这本书适用于各阶段的读者，尤其是会一点R然后搞不清楚 data structures之间区别的读者（其实就是我！）没系统学习data structures 之前总是出现莫名其妙的bug，其实只需要给factor 加上as.numeric 就能转化成数字了，然后进行数字运算。讲解易懂，简洁，是本好书。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的阅读体验非常“沉浸式”。作者采用了大量的图示和流程图来辅助解释复杂的算法流程，这比单纯的文字描述要直观和高效得多。我特别喜欢它对“统计建模”部分的讲解，作者并没有直接抛出公式，而是先通过一个实际问题情景，层层递进地构建出模型，最后才用R代码进行实现。这种“问题驱动”的学习路径，使得每一个代码块的出现都显得顺理成章，而不是突兀的命令堆砌。它巧妙地平衡了理论的严谨性与实践的可操作性，让你既理解了“为什么”要这样做，也清楚了“如何”去实现。对于希望将R语言应用于严肃科学研究，或需要为复杂决策提供数据支持的读者来说，这本书提供的理论深度和工具集成度是无与伦比的。读完之后，我感觉自己对数据背后的规律有了更深刻的洞察力，而不仅仅是停留在数据处理的表层操作上。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格非常独特，它没有采用那种枯燥乏味的技术手册腔调，反而像是一位经验丰富的前辈在耐心地与你对话。作者在解释那些晦涩难懂的统计学原理时，总是能用最生活化的比喻来打通你的认知壁ட்ட，让你豁然开朗。我记得有一次我被一个关于贝叶斯推断的概念卡住了好几天，翻阅了许多资料都不得要领，直到看到书里关于“疑犯审判”的比喻，我立刻就明白了其核心思想。更让我惊喜的是，书中对R语言底层机制的探讨，虽然篇幅不算多，但每一点都非常精辟，它没有把R语言当成一个黑箱子，而是鼓励读者去理解它的运行机制，这对于提升代码的健壮性和性能优化至关重要。读这本书的过程，与其说是学习一门语言，不如说是在进行一场思维模式的重塑，它教会我的不仅仅是如何写出能运行的代码，更是如何像一个真正的“程序员”那样去思考问题，去设计解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织结构，简直是教科书级别的典范。每一章的开头都会清晰地列出本章的学习目标，让人清楚地知道阅读完后将掌握哪些能力。而章节结尾的“反思与提升”环节，更是巧妙地设置了开放性的思考题，迫使读者将所学知识融会贯通，而不是简单地机械模仿。我个人特别欣赏作者在处理“错误与调试”这一节时的态度。它没有回避编程中必然会遇到的挫折，反而将调试视为一种创造性的过程，并提供了一套系统性的错误排查流程。这对于新手来说，极大地缓解了面对报错信息时的焦虑感。此外，书中对版本控制工具（如Git）在R项目中的应用也进行了适度的介绍，这体现了作者对现代软件工程实践的深刻理解，将编程学习提升到了项目管理的维度。这种全景式的教学视角，让我感觉自己不仅在学一门技术，更是在学习如何构建一个专业的、可持续的开发环境。

评分☆☆☆☆☆

我手里也收藏了不少关于数据分析和统计学的书籍，但这本书在“艺术性”的体现上，绝对是佼佼者。它对于编程规范的强调，简直到了近乎苛刻的地步，但正是这种坚持，让我的代码库从一开始就保持了极高的可读性和维护性。作者反复强调命名规范、函数封装的必要性，并给出了一系列极具前瞻性的建议，这在许多速成类的教程中是绝对看不到的。另外，书中对R语言生态系统的介绍非常全面，它引导读者跳出了基础包的舒适区，去探索那些能够极大提升生产力的专业工具集。例如，它对如何利用特定的扩展包进行高效并行计算的阐述，就为我解决了处理大规模数据集时的性能瓶颈。总而言之，这本书更像是一份职业生涯的“投资指南”，它培养的不仅仅是技能，更是一种对高质量产出的追求，这种理念的植入，其价值远超书本本身的定价。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当有品味，深邃的蓝色背景配上简洁的字体，让人一眼就能感受到它蕴含的专业与深度。我刚拿到手的时候，首先被它严谨的排版吸引了，每一章节的逻辑衔接都非常自然流畅，阅读起来毫无阻碍。作者似乎非常懂得如何引导初学者，从最基础的概念入手，然后逐步深入到更复杂的应用场景，这种循序渐进的教学方式，极大地降低了学习曲线。特别是它在数据可视化方面的讲解，不仅仅停留在代码的堆砌，而是深入剖析了如何通过图表来讲述数据背后的故事，这一点对于我这种需要经常做报告的人来说，简直是如获至宝。书中提供的案例都非常贴近实际工作中的痛点，跟着书本一步步敲代码，很快就能看到成果，成就感油然而生。对于任何想要系统学习编程思维，而不仅仅是记住几个函数名的人来说，这本书无疑是一个极好的起点。它的内容深度和广度都拿捏得恰到好处，既能满足入门者的需求，也能让有一定基础的读者找到新的启发。

评分☆☆☆☆☆

查漏补缺来的。比较适合想了解R的计算机专业人士入门学习，书中更多是介绍语言本身，涉及统计知识比较少；如果是统计学专业，对编程语言了解比较少的，更建议先读R语言实战，然后再浏览这本书，或者混着看吧。总之是基础知识了。| 笔记做完了，080201。

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我还是得找个东西亲手做做才上手得快啊

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: TP312/5423

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入门来说优于 r in action

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数据结构讲解清楚应该是最大的优点，最后几章超棒——少有的中文R相关资料——第二大优点。中译版提供的勘误和code弥补了英文版的相关不足：https://github.com/cosname/art-r-translation 作为一本语言书，已经很赞了。