R in Action pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
R is a powerful tool for statistical computing and graphics. Unlike general purpose programming languages, R speaks the language of data analysis. It's perfect for business pros, social scientists, and researchers who need to make sense out of raw information. It runs on all important platforms and provides thousands of useful modules and utilities to solve the most common data-crunching tasks you'll face in your daily work.
R in Action, Second Edition presents both the R language and the examples that make it so useful for business developers. Focusing on practical solutions, the book offers a crash course in statistics and covers elegant methods for dealing with messy and incomplete data that are difficult to analyze using traditional methods. You'll also master R's extensive graphical capabilities for exploring and presenting data visually. And this totally-revised second edition includes new chapters on time series analysis, cluster analysis, and classification methodologies, including decisions trees, random forests, and support vector machines.
作者简介
Dr. Rob Kabacoff is a seasoned researcher who specializes in data analysis. He has taught graduate courses in statistical programming and manages the Quick-R website at statmethods.net.
目录信息
1. Introduction To R - FREE
2. Creating a Dataset - AVAILABLE
3. Getting started with graphs - AVAILABLE
4. Basic Data Management
5. Advanced data management
PART 2: BASIC METHODS
6. Basic Graphs
7. Basic Statistics
PART 3: INTERMEDIATE METHODS
8. Regression
9. Analysis of Variance
10. Power Analysis
11. Intermediate Graphs
12. Resampling statistics and bootstrapping
PART 4: ADVANCED METHODS
13. Generalized Linear Models
14. Principal Components and Factor Analysis
15. Time Series Analysis
16. Cluster Analysis
17. Classification Methods
18. Advanced methods for missing data
19. Advanced Graphs
20. Advanced R Programming
APPENDIXES:
A Graphic user interfaces
B Customizing the startup environment
C Exporting Data from R
D Creating publication-quality output
E Matrix Algebra in R
F Packages used in this book
G Working with large datasets
H Updating an R installation
· · · · · · (收起)
读后感
对R的基本概念，基本操作进行了大概的介绍，同时也大致介绍了R中统计学的基本操作，但是没有涉及太多统计学的原理，是初学R的必备书。书中代码不算多，并且网上有源代码，也有电子书，但是对于工具书，个人觉得还是买纸质书吧，可以多翻翻。在亚马逊上买的，书的质量也还不错。
评分这本书在R语言入门系列书里可以说很经典了，经常有人推荐，所以也是我最先看的几本R语言书之一。当时就跳着看的，现在研究完Tidyverse之后回过头来看，庆幸当时没有花太多时间和精力在这本书上。 原因很简单，就像标题上说的，这本书是基于Base R的，如果你接触过Tidyverse之后...
评分我喜欢这本书，喜欢R语言，相比较其他数据处理方式,R语言对数据导入方式之多，和网络抓取配合之好，是它最大的优势。对数据处理的高效也特别棒，按照作者的说法，4G的内存处理上亿条数据也不在话下，这真是很棒的利器。 manning系列的图书，强调实战，这本书也是...
评分决定学R语言，是因为自己对数据分析很感兴趣，又在工作中偶然认识了某咨询公司合作方妹子，所以请教了她。那时候我的Excel算很熟练了，Access也有一点基础。但公司电脑太慢、分析太粗糙。妹子说公司的人用R、Python、SPSS频率最高。 知乎对R的评价也很不错，于是先在广州图书馆...
评分对R的基本概念，基本操作进行了大概的介绍，同时也大致介绍了R中统计学的基本操作，但是没有涉及太多统计学的原理，是初学R的必备书。书中代码不算多，并且网上有源代码，也有电子书，但是对于工具书，个人觉得还是买纸质书吧，可以多翻翻。在亚马逊上买的，书的质量也还不错。
用户评价
我发现这本书最独特的地方在于其对“可重复性研究”的强调，这在当前数据科学界越来越受到重视。作者花了大量篇幅介绍如何使用R Markdown等工具来整合代码、结果和叙述文字，真正实现了“报告即代码，代码即报告”的理念。在我过去的项目中，常常因为报告和实际运行的代码版本不一致而引发混乱，自从学习并应用了书中的方法后，我的项目管理效率得到了质的飞跃，每一次的分析都可以被清晰地追溯和验证。这种实践导向的教学方法，将R语言从一个单纯的计算工具，提升到了一个科学交流和协作的平台。它不仅仅是教你如何“计算”，更是教你如何“沟通”你的计算结果。这本书的价值在于它构建了一个完整的、面向工业标准的分析闭环，让读者能够以最专业、最可靠的方式交付数据产品。对于任何渴望在职业生涯中走得更远的人来说，这本书是不可或缺的基石。
评分作为一名资深的数据分析师，我阅读过市面上大量的R语言参考资料，但很少有能像这本书一样，在保持技术严谨性的同时，还能兼顾到用户体验的。它的排版清晰、注释详尽，即便是面对一些晦涩难懂的概率分布推导，作者也能用非常形象的比喻来辅助理解，这对于需要频繁查阅和回顾的专业人士来说，无疑是一个巨大的加分项。我经常在遇到棘手的统计问题时，直接翻到书中对应的章节进行参考，很多时候，作者对一个特定方法的局限性和适用场景的讨论，比官方文档更加中肯和实用。这本书更像是一个可以随时咨询的“虚拟导师”，而不是一本冷冰冰的工具书。它教会我的不仅仅是如何输入正确的代码，更是如何批判性地评估模型输出的合理性，这才是真正区分“码农”和“数据科学家”的关键所在。我把它放在手边，随时准备进行“复盘”和“精进”。
评分说实话，我一开始对这本书抱有很大期望，毕竟名气摆在那里，但实际阅读体验比我想象的还要惊艳。它的行文风格非常接地气，没有那种高高在上的学术腔调，更像是经验丰富的前辈在手把手地教你实战技巧。特别是关于数据可视化那一块，作者对于`ggplot2`包的讲解简直是教科书级别的——不仅告诉你怎么画图，更告诉你为什么这么画出来的图更具说服力，如何通过微调参数来突出数据背后的故事。我过去做报告时，图表总是显得平淡无奇，自从采纳了书中的一些设计原则后，我的演示文稿质量直线飙升，同事们都说我的分析报告看起来专业多了。此外，书中对R生态系统的介绍也非常到位，提到了许多我之前闻所未闻但极其实用的包，极大地拓宽了我解决问题的工具箱。对于我这种偏爱动手实践的人来说，这本书提供的代码示例都是可以直接复制粘贴运行的，这大大加快了我的学习曲线，真正做到了理论与实践的无缝对接。
评分这本书的结构安排非常合理，它就像一个精心规划的攀登路线图，每一步都为你打下了坚实的基础，确保你在迈向更高难度挑战之前，已经完全掌握了脚下的每块岩石。我个人最欣赏的是它对“数据工作流”的系统性梳理。在很多教材中，数据处理、模型构建和结果报告往往是割裂的，但这本书将整个流程串联了起来，让你明白每一步操作对最终结果的影响。例如，它会详细分析数据预处理中的一个细微偏差，如何通过一个复杂的回归模型被放大，这种对细节的关注，体现了作者深厚的行业经验。更令人称赞的是，它并没有止步于传统的统计方法，而是及时跟进了计算统计和现代数据挖掘的前沿进展，让读者始终站在技术浪潮的前沿。这本书的厚度让人望而生畏，但一旦你沉浸进去，就会发现每一页都有其不可替代的价值，它需要的不是快速翻阅，而是耐心的消化和反复的实践。
评分这本书简直是数据分析领域的百科全书，我用了这么久，感觉自己对R语言的理解又上了一个新的台阶。它不仅仅是罗列函数和语法，更深入地探讨了统计学背后的逻辑，这对于我们这些需要扎实理论基础的从业者来说至关重要。我尤其欣赏作者在讲解复杂模型时那种化繁为简的能力，通过大量的实例和清晰的图表，即便是初学者也能逐步构建起对高级统计方法的直观认识。我记得有一次处理一个时间序列问题，卡在了季节性分解上，翻阅这本书的相应章节后，茅塞顿开，原来关键在于对平稳性假设的重新审视。这本书的深度和广度都无可挑剔，从基础的数据清洗、可视化，到高级的机器学习和报告生成，它提供了一个非常全面的路线图，让读者能够自信地驾驭R语言处理各种实际业务场景。它不像某些教程那样浮于表面，而是真正地教你“思考”如何用数据解决问题，这种思维层面的提升，是金钱难以衡量的宝贵财富。我强烈推荐给所有希望从“会用R”提升到“精通R”的严肃学习者。
评分啃了一个多月终于啃完了，非常好的入门书籍，系统的讲述了各种实用操作，十分推荐！
评分娓娓道来的惬意感，个性十足的语言，时不时令人莞尔的吐槽，最关键的是实用。懒人拖延症如我，也只有这种有趣、操作性强的书能抓住我的心……
评分娓娓道来的惬意感，个性十足的语言，时不时令人莞尔的吐槽，最关键的是实用。懒人拖延症如我，也只有这种有趣、操作性强的书能抓住我的心……
评分2nd edition
评分@2015-11-07 00:35:02
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