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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[美]Brian Dennis

出品人:

页数:272

译者:高敬雅

出版时间:2016-1-1

价格:49.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115407870

丛书系列:

图书标签:

R语言
编程
初学
技术
学习
R
R语言
统计分析
数据分析
编程入门
数据可视化
机器学习
数据科学
初学者
指南
RStudio

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具体描述

R是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，它提供了丰富多样的统计功能和强大的数据分析功能，在大数据和机器学习快速发展的今天，R已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。

《R语言初学指南》的内容涵盖R的基础知识，包括创建、运行以及调试R脚本；用户自定义R函数；用R绘制基本图形；R的循环语句和逻辑控制语句；二次函数、三角函数、指数函数、对数函数以及如何用R绘制这些函数图形；矩阵的基本运算和线性方程组的求解；概率分布与模拟；数据的拟和等。这些内容涉及多个领域的应用，有趣、生动、实用。

《R语言初学指南》通过大量与科学相关的应用，例如生态学、天文学、化学等学科的例子，深入浅出地介绍了R的基本使用方法，以及建立应用模型和求解这些模型的方法。不夸张地讲，本书是R入门的不二选择，读者只要具备高中代数知识，就能顺利读完本书。

《数据科学的基石：Python与机器学习入门》导言：拥抱数据驱动的未来在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动创新的核心资产。无论您身处金融、生物科技、市场营销还是科研领域，理解和驾驭数据的能力正迅速成为一项必备技能。然而，面对海量、复杂的原始数据，如何将其转化为具有洞察力的决策依据？答案在于掌握强大而灵活的数据科学工具。本书《数据科学的基石：Python与机器学习入门》旨在为渴望进入数据科学领域的学习者提供一条清晰、高效的路径。我们不侧重于统计学的深奥理论，而是专注于实践操作与快速应用。我们的目标是让您在最短的时间内，掌握Python这一业界首选语言的核心能力，并能熟练运用前沿的机器学习算法来解决实际问题。我们深知，初学者的痛点在于“代码晦涩难懂”和“理论脱离实际”。因此，本书的每一章都紧密围绕一个具体的应用场景展开，从数据获取、清洗、可视化，到模型训练与评估，全程采用项目驱动的方式进行教学，确保您在学习每一个新概念时，都能立即看到其在实际工作中的价值。第一部分：Python编程环境与核心库的构建（奠定基础）本部分是您数据科学之旅的起点，重点在于快速搭建一个高效的工作环境，并精通数据处理的“瑞士军刀”——Python及其核心库。第一章：环境搭建与Python基础速览我们将指导您安装Anaconda发行版，这是数据科学家的标准配置，确保您的Jupyter Notebook、Spyder等工具能够无缝协作。随后，我们不会陷入冗长的编程语言历史，而是直接切入数据科学所需的核心语法：变量、数据结构（列表、字典、元组）、控制流（条件语句与循环）以及函数的定义与使用。我们尤其强调列表推导式（List Comprehensions）的效率优势，这是编写简洁Python代码的关键技巧。第二章：Pandas——数据的魔术师 Pandas是处理表格化数据的核心利器。本章将彻底攻克`DataFrame`和`Series`这两个核心数据结构。我们将深入探讨：数据导入与导出：熟练处理CSV、Excel乃至JSON文件。索引与切片：精准定位数据，使用`.loc`和`.iloc`进行高效访问。数据清洗的艺术：缺失值（NaN）的处理策略（删除、插值、前向/后向填充），重复数据的识别与删除。数据重塑与合并：使用`merge`、`join`和`concat`组合来自不同来源的数据集，以及利用`pivot_table`进行灵活的数据透视分析。第三章：NumPy——高效的数值计算引擎虽然Pandas依赖于NumPy，但理解NumPy的多维数组（ndarray）及其向量化操作至关重要。本章重点在于展示如何通过避免Python的显式循环，利用NumPy的底层C实现，实现指数级的性能提升，特别是在处理大规模矩阵运算和线性代数操作时。第四章：数据可视化的力量：Matplotlib与Seaborn “一图胜千言”。本章聚焦于将枯燥的数字转化为直观的图形。我们将系统学习Matplotlib的基础绘图框架（Figure、Axes），并在此基础上，引入更高级、更美观的统计图形库Seaborn。我们不仅会绘制基础的折线图、柱状图，还会重点实践：探索性数据分析（EDA）图形：散点图矩阵（Pair Plot）、小提琴图（Violin Plot）和箱线图（Box Plot），用于快速理解数据分布和变量间关系。定制化主题：学会调整图表的颜色、标签和布局，以满足出版或报告的要求。第二部分：机器学习的核心算法与实践（构建模型）掌握了数据处理的技能后，我们进入数据科学的殿堂——构建预测模型。本部分完全基于Scikit-learn生态系统，确保所有实践都符合行业标准流程。第五章：Scikit-learn工作流程概览在深入具体算法前，我们必须掌握Scikit-learn的统一接口规范：导入模型、实例化、训练（`.fit()`）、预测（`.predict()`）和评估。本章还会详细介绍数据预处理的关键步骤：特征缩放（标准化与归一化）和独热编码（One-Hot Encoding），这些是模型训练前不可或缺的准备工作。第六章：监督学习I：线性模型与逻辑回归我们将从最基础、可解释性最强的模型开始：线性回归：探讨如何预测连续值，理解最小二乘法的原理，以及如何评估模型的拟合优度（R-squared, MSE）。逻辑回归：尽管名字带有“回归”，但它是处理二分类问题的核心工具。我们将解释Sigmoid函数的作用，并引入分类阈值对模型输出的意义。第七章：监督学习II：决策树与集成学习决策树因其直观的“如果-那么”结构而广受欢迎。本章将深入剖析决策树的构建过程（如信息增益、基尼不纯度）。随后，我们将进阶到性能更强大的集成学习（Ensemble Methods）：随机森林（Random Forest）：解释Bagging的思想，以及如何通过构建多棵树来降低方差。梯度提升机（GBM / XGBoost基础）：介绍Boosting的基本概念，理解模型如何迭代地关注前一个模型的残差。第八章：模型评估与调优——避免过拟合的艺术一个模型训练完成只是第一步，如何知道它是否“好用”才是关键。本章侧重于模型验证的科学方法：交叉验证（Cross-Validation）：学习K折交叉验证如何提供更稳健的性能估计。性能指标精讲：对于分类问题，深入理解混淆矩阵、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的权衡。超参数调优：实践网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search），寻找最佳的模型配置。第三部分：探索无监督学习与未来展望（拓展视野）数据科学不仅仅是预测，还包括发现隐藏的结构。第九章：无监督学习：聚类分析本章将介绍如何处理没有标签的数据集，以发现内在的分组结构。 K-均值（K-Means）：掌握其工作原理、如何选择最优K值（肘部法则），以及其局限性。层次聚类（Hierarchical Clustering）：了解自下而上的合并过程，以及如何通过树状图（Dendrogram）解释聚类结果。第十章：实战案例与进阶路线图在全书的最后，我们将整合前九章所学知识，完成一个端到端的真实世界项目（例如，泰坦尼克号生存预测或房价预测）。项目完成后，本书将提供清晰的未来学习路线图，引导您下一步可以深入学习自然语言处理（NLP）、深度学习（TensorFlow/PyTorch）或是更专业的时序分析技术，确保您的学习旅程可以持续向前。本书特色：为什么选择它？ 1. 代码优先，理论辅助：每段理论介绍后，立即跟进可运行的代码块，强调“动手就是学习”。 2. 注重实践性库的深度应用：聚焦Pandas、NumPy和Scikit-learn的实际操作技巧，而非仅仅停留在概念层面。 3. 强调“为什么”而非“怎么做”：不仅告诉您使用哪个函数，更解释了该函数背后的模型选择逻辑和评估标准。掌握了《数据科学的基石》，您将不再是数据的旁观者，而是能够利用Python和机器学习技术，主动从数据中提取价值的实践者。

作者简介

作者:[美]Brian Dennis(布莱恩·丹尼斯) 译者:高敬雅刘波

作者简介：

Brian Dennis是爱达荷大学鱼类与野生动物科学系、统计科学系联合任命的教授。他在宾夕法尼亚州立大学获得统计学硕士学位和生态学博士学位。他曾撰写超过70篇科学论文，这些论文涉及统计学和数学建模在生态学和自然资源管理中的应用。在十几年的教学和科研工作中，他一直使用R。

译者简介：

高敬雅，首都经济贸易大学统计学院硕士毕业，目前为北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院统计学教师，主要研究兴趣为金融时间序列分析、多元统计分析及临床实验设计等。在校期间多次参与北京市自然科学基金项目课题，亦曾多次获得国家和省部级数学建模竞赛奖励和youxiu论文奖。

刘波，重庆大学计算机学院博士毕业，目前为重庆工商大学计算科学与信息工程学院教师，主要从事机器学习、计算机视觉、优化技术以及Spark平台下分布式计算的研究，同时爱好Linux平台的编程和Oracle数据库的开发。现已发表论文10余篇，翻译3本计算机相关书籍，编写Oracle教材1本，承担国家自然科学青年基金研究项目1项，承担重庆市科委和重庆市教委研究项目3项。

目录信息

第1章介绍：开始使用R 1
1.1 R教程 1
1.2 向量 3
1.3 图形 6
1.4 实际案例 7
1.5 本章小结 10
1.6 计算任务 12
1.7 参考文献 15
第2章 R脚本 17
2.1 创建与保存R脚本 17
2.2 运行R脚本 18
2.3 找到R脚本中的错误 19
2.4 利用注释使脚本明了 21
2.5 实际案例 22
2.6 本章小结 25
2.7 计算任务 30
2.8 参考文献 33
第3章函数 35
3.1 在R中建立新函数 37
3.2 关于R中自定义函数的更多内容 38
3.3 实际案例 39
3.4 本章小结 41
3.5 计算任务 42
3.6 补充说明：案例短评 43
3.7 参考文献 44
第4章基本绘图 45
4.1 实际案例 45
4.2 单变量绘图 49
4.2.1 带状图 49
4.2.2 直方图 49
4.2.3 茎叶图 51
4.2.4 箱线图 51
4.2.5 时序图 52
4.3 双变量绘图 53
4.3.1 散点图 53
4.3.2 并列箱线图 55
4.3.3 条形图与饼图 55
4.3.4　条形图与饼图的数据展示 56
4.4 本章小结 59
4.5 计算任务 61
4.6 补充说明 62
第5章数据输入与输出 63
5.1 R中的数据框 66
5.2 本章小结 71
5.3 计算任务 73
5.4 补充说明 74
第6章循环 75
6.1 建立for循环 76
6.2 检查循环 77
6.3 好吧，斐波那契先生……那又怎样呢？ 77
6.4 实际案例 78
6.5 本章小结 82
6.6 计算任务 82
6.7 参考文献 84
第7章逻辑与控制 85
7.1　逻辑比较运算及逻辑向量 85
7.2　布尔运算 86
7.3　缺失数据 88
7.4　索引及其相关内容 89
7.5　条件语句 91
7.6　实际案例 95
7.7　本章小结 100
7.8　计算任务 103
7.9　补充说明 103
7.10　参考文献 104
第8章二次函数 105
8.1 实际案例 110
8.2 本章小结 113
8.3 计算任务 116
8.4 参考文献 116
第9章三角函数 117
9.1 直角三角形 117
9.2 三角函数 118
9.3 直角三角形，圆形与弧 119
9.4 三角函数的特性 123
9.5 极坐标 124
9.6 距离的三角测量 126
9.7 实际案例 127
9.7.1 太阳系附近恒星的距离 127
9.7.2 抛体运动 127
9.7.3 天体轨道 129
9.8 本章小结 130
9.9 计算任务 132
9.10 补充说明 132
第10章指数函数与对数函数 133
10.1 实数指数幂 133
10.2 特殊的数字e 135
10.3 数字e的应用 137
10.4 指数函数 138
10.5 指数增长 139
10.6 对数函数 140
10.7 对数尺度 143
10.7.1 里氏震级 143
10.7.2 pH值 143
10.7.3 恒星等级 144
10.8 实际案例 145
10.8.1 放射性衰变 145
10.8.2 种群增长的极限 147
10.8.3 石油顶峰 150
10.9 本章小结 151
10.10 计算与代数任务 153
10.11 参考文献 156
第11章矩阵运算 157
11.1 向量相乘的另一种方式 157
11.2 矩阵乘法 158
11.3 矩阵的加减运算 161
11.4 将数据文件读取为矩阵 162
11.5 实际案例 162
11.6 本章小结 165
11.7 计算任务 166
11.8 补充说明 167
11.9 参考文献 167
第12章线性方程组 169
12.1 矩阵表示 169
12.2 矩阵的逆 170
12.3 R中的矩阵求逆和方程组的解 172
12.4 现实中的例子 174
12.4.1　老忠实泉 174
12.4.2 一个不远的星系 180
12.5 本章小结 183
12.6 计算任务 184
12.7 补充说明 186
12.8 参考文献 187
第13章高级绘图 189
13.1 绘制二维图形 189
13.2 符号、线与坐标轴风格的选项 190
13.2.1 数据符号类型 190
13.2.2 连接线类型 190
13.2.3 曲线类型 191
13.2.4 坐标轴的限制 191
13.2.5 刻度线 191
13.2.6 坐标轴标签 191
13.2.7 不显示坐标轴 191
13.2.8 符号与标签的大小、线与坐标轴的宽度 192
13.3 其他自定义功能 192
13.3.1 添加点 192
13.3.2 添加线 192
13.3.3 增加文本 193
13.3.4 标题和副标题 194
13.3.5 图例 194
13.3.6 新图形窗口 194
13.3.7 全局性与局部性 195
13.4 多屏图 195
13.5 三维图 197
13.6 颜色 200
13.7 本章小结 201
13.8 计算任务 202
13.9 参考文献 203
第14章概率与模拟 205
14.1 随机变量 205
14.2 概率 206
14.3 离散概率分布 208
14.4 连续概率分布 212
14.4.1 均匀分布 212
14.4.2 正态分布 214
14.5 实际案例 218
14.6 计算任务 223
14.7 补充说明 224
14.8 参考文献 224
第15章拟合数据模型 225
15.1 随机变量 225
15.2 多元预测变量 228
15.3 非线性统计方法 230
15.4 本章小结 235
15.5 计算任务 239
15.6 补充说明 241
15.7 参考文献 242
第16章结论——你不需要成为一名火箭学家 243
16.1 真实的太阳系的例子 243
16.2 问题 243
16.3 概念 244
16.4 速度的变化 245
16.5 移动地球 246
16.6 组织整理 247
16.7 计算地球轨迹的R脚本构思 247
16.8 R脚本 249
16.9 计算任务 251
16.10 补充说明 252
16.10.1 微积分和圆锥曲线 252
16.10.2 Feynman最后的讲座 252
16.10.3 三体问题 253
16.10.4 海王星 253
16.10.5 误差的传播 253
16.10.6 阿波菲斯 253
16.10.7 混乱的冥王星轨道 254
16.10.8 忽略质量 254
16.10.9 水星运动轨道和广义相对论 254
16.10.10 测量单位 254
16.11 参考文献 255
附录A 安装R 257
附录B 获得帮助 259
附录C R的常用命令和选项 261
译后记 273
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

从翻译错误到代码小错误，有的小错误不容易发现，代码就总是运行不出来。有点儿英文基础看着还行，毕竟原著在代码中写了比较详尽的英文注释。这本书真心不值得买，每一章都有错误，练好英语去找原著看吧，不然就选点儿经典入门教材。

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容设计得非常巧妙，它能够满足不同层次读者的需求。对于像我这样初次接触R语言的学员来说，它提供了一个非常平缓的学习曲线，每一个概念都得到了充分的解释，每一个例子都贴合实际。然而，它又不只是停留在最基础的层面。随着学习的深入，你会发现书中也开始涉及一些更高级的主题，比如基础的统计建模和一些常用的可视化库。我印象深刻的是关于线性回归的介绍，书中并没有直接给出复杂的公式推导，而是通过一个简单的例子，讲解了如何使用R语言进行线性回归的拟合，如何解读回归系数，以及如何评估模型的拟合优度。这对于我理解统计模型有了初步的认知。此外，书中还介绍了一些进阶的数据可视化技术，不仅仅是简单的散点图和柱状图，还包括一些更具表现力的图表，例如箱线图（box plot）和热力图（heatmap），这让我能够更深入地从视觉上理解数据的分布和关系。作者在讲解这些高级内容时，仍然保持了清晰的逻辑和易懂的语言，让我能够逐步掌握更复杂的分析方法。这种循序渐进的设计，让我在掌握基础的同时，也能对R语言的更广阔应用领域有一个初步的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计得非常合理，它能够有效地引导初学者一步步掌握R语言。从最基础的环境设置，到数据的录入和初步处理，再到基础的可视化和统计分析，每一个章节都为读者打下了坚实的基础。我特别喜欢书中关于数据框（data frame）操作的讲解，它详细介绍了如何进行数据的筛选、排序、分组、汇总等，这些都是数据分析中非常基本也是最重要的操作。书中提供的案例都非常贴近实际应用，让我能够迅速将学到的知识运用到实际的数据处理中。例如，在讲解如何处理缺失值时，书中提供了多种方法，并根据不同的情况给出了相应的建议，这让我能够灵活地应对各种数据问题。此外，书中还对一些常用的R语言包进行了介绍，例如`dplyr`和`tidyr`，它们极大地提高了数据处理的效率。通过学习这些包，我能够用更简洁的代码完成复杂的数据操作，这让我觉得R语言的学习过程充满了乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过一些编程语言的学习，但总是浅尝辄止，要么是因为语法过于晦涩，要么是因为缺乏清晰的学习路径。《R语言初学指南》则给了我截然不同的体验。它以一种非常人性化的方式，将R语言的强大功能呈现在读者面前。书中并没有一开始就抛出复杂的算法或模型，而是从最贴近实际应用场景的方面入手，例如如何导入不同格式的数据文件（CSV, Excel等），如何对数据进行基本操作，如数据的排序、筛选、合并等。这些操作对于任何进行数据分析的人来说都是必不可少的“基本功”。我特别欣赏书中关于数据清洗的章节，作者通过具体的案例，详细讲解了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据类型的转换，以及如何创建新的变量。这些步骤虽然看似简单，但在实际数据分析中往往是耗时且关键的。书中还提供了一些常用的数据处理包（package）的介绍和使用方法，比如`dplyr`和`tidyr`，它们极大地简化了数据操作的流程，让我能更专注于数据分析本身，而不是纠结于繁琐的代码细节。通过这些工具，我能够快速地进行数据的转换、汇总和重塑，这让我觉得R语言的学习变得高效且充满乐趣。书中对这些包的讲解，也充分考虑了初学者的接受程度，用最直观的方式展示了它们的功能。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据分析这个领域充满好奇，但苦于没有入门的指引，总是感觉无从下手。《R语言初学指南》就像是一盏明灯，照亮了我前行的道路。这本书的内容组织得非常好，从最基础的R语言环境搭建，到数据的导入、清洗、整理，再到初步的数据可视化和统计分析，每一个环节都讲解得详尽而易懂。我尤其喜欢书中关于数据框（data frame）的操作讲解，它详细介绍了如何进行数据的筛选、排序、分组、汇总等，这些都是数据分析中最基本也是最重要的操作。书中提供的案例都非常贴近实际应用，让我能够迅速将学到的知识运用到实际的数据处理中。例如，在讲解如何处理缺失值时，书中提供了多种方法，并根据不同的情况给出了相应的建议，这让我能够灵活地应对各种数据问题。此外，书中还对一些常用的R语言包进行了介绍，例如`dplyr`和`tidyr`，它们极大地提高了数据处理的效率。通过学习这些包，我能够用更简洁的代码完成复杂的数据操作，这让我觉得R语言的学习过程充满了乐趣和成就感。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《R语言初学指南》不仅仅是一本书，更像是一个循循善诱的老师。它以一种非常耐心和细致的方式，将R语言的各个方面展现在我眼前。我之前对编程的理解非常有限，总是觉得代码就像天书一样难以理解，但是这本书的讲解风格非常亲切，它通过大量的实例，将抽象的概念变得生动具体。我印象最深刻的是关于数据框（data frame）操作的部分，作者不仅仅列出了各种函数的用法，更重要的是解释了这些函数背后的逻辑，以及它们在实际数据分析中的应用场景。例如，在讲解如何进行数据合并时，作者详细介绍了内连接、左连接、右连接的区别，并用图示的方式进行了说明，这让我能够清晰地理解不同连接方式带来的结果差异。此外，书中还涉及了一些基础的统计检验方法，比如t检验和卡方检验，并讲解了如何使用R语言进行这些检验，以及如何解读检验结果。这对于我理解统计学的基本原理，并将其应用到实际数据分析中，起到了非常重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

我之所以选择《R语言初学指南》，是因为我听说R语言在数据科学领域非常重要，而这本书的标题直接点明了其受众群体。阅读过程中，我发现这本书确实非常适合初学者。它最大的优点在于其清晰的结构和丰富的案例。从环境配置到基本的数据操作，再到初步的数据可视化，每一个部分都衔接得非常自然。我特别喜欢书中关于数据导入和导出的部分，它详细介绍了如何处理不同数据格式，以及如何将R中的数据保存到本地，这对于需要将分析结果与其他软件进行交互的我来说，非常实用。书中还穿插了一些关于R语言编程思想的讲解，比如向量化操作的优势，以及如何利用函数来提高代码的复用性。这让我不仅仅是学会了如何写代码，更重要的是理解了R语言的设计理念。例如，在讲解函数定义时，作者通过一个简单的例子，清晰地展示了如何创建一个自定义函数，以及如何给函数传递参数，这让我对编写自己的小程序有了信心。而且，书中还涉及了一些基础的数据统计分析方法，比如对数据进行分组聚合，计算不同组的均值和方差等，这让我能直接将学到的知识应用到实际的数据分析场景中。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！我之前对编程一直有着莫名的恐惧感，总觉得那是高智商人群的专利。但是《R语言初学指南》完全打破了我的固有印象。作者用一种非常友好且有耐心的口吻，将R语言的魅力一点点展现在我面前。我尤其喜欢书中关于数据框（data frame）操作的讲解，它把原本枯燥的数据处理变得生动有趣。比如，如何利用`filter`函数筛选出符合条件的行，如何用`select`函数选取特定的列，以及如何利用`mutate`函数添加新的计算列。这些操作在实际工作中太常用了，掌握了它们，处理数据效率能提升好几个档次。更让我惊喜的是，书中还讲解了如何使用`ggplot2`这个强大的可视化包。之前看到别人用R画出的精美图表，总觉得遥不可及，但这本书让我发现，原来只需要一些基础的语法，就能绘制出如此漂亮的图形。作者详细讲解了图层的概念，如何添加坐标轴、标题、标签，以及如何调整颜色和形状，这些都让我受益匪浅。我尝试着将自己收集的一些数据导入R，然后按照书中的方法进行可视化，生成的数据图表不仅美观，而且信息传达清晰，这让我非常有成就感。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个对数据分析充满热情但缺乏专业知识背景的人来说，《R语言初学指南》无异于一次及时雨。它以一种非常友好的姿态，将R语言这个强大的工具介绍给了我。书中的内容安排得当，从搭建R语言环境开始，到最基础的数据类型、变量的创建，再到数据框（data frame）的操作，每一个步骤都解释得非常详细。我尤其欣赏书中关于数据清洗和整理的部分，它详细讲解了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据类型的转换，以及如何创建新的变量。这些步骤看似简单，但在实际数据分析中往往是耗时且关键的。书中还提供了一些常用的数据处理包（package）的介绍和使用方法，比如`dplyr`和`tidyr`，它们极大地简化了数据操作的流程，让我能更专注于数据分析本身，而不是纠结于繁琐的代码细节。通过这些工具，我能够快速地进行数据的转换、汇总和重塑，这让我觉得R语言的学习变得高效且充满乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过一些数据分析软件的学习，但总觉得界面复杂，操作繁琐。《R语言初学指南》则给了我全新的体验。它以一种非常直观的方式，将R语言的功能展现在我面前。我非常喜欢书中关于数据可视化部分的讲解，特别是`ggplot2`包的应用。作者详细介绍了如何使用这个强大的包来创建各种精美的图表，例如散点图、柱状图、折线图、箱线图等，并重点讲解了如何通过添加图层来丰富图表信息，如何调整图表的颜色、形状和坐标轴。这些讲解让我能够轻松地将抽象的数据转化为直观的视觉信息，从而更深入地理解数据的分布和关系。此外，书中还涉及了一些基础的统计建模方法，例如线性回归，并详细讲解了如何使用R语言进行模型的拟合、参数的估计以及模型的评估。这些内容对于我理解数据分析的核心方法，并将其应用到实际问题中，起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像打开了一扇通往数据分析世界的新大门，作为一个完全的“小白”，我之前对编程和统计分析几乎一无所知，看到密密麻麻的代码和各种统计术语就头疼。但《R语言初学指南》的出现，彻底改变了我的看法。作者的讲解循序渐进，从最基础的环境搭建、数据类型、变量的创建开始，一步步引导读者熟悉R语言的基本语法和常用函数。书中大量的图示和生动的例子，将抽象的概念具象化，让我能清晰地理解每一个操作背后的逻辑。我印象最深的是关于数据框（data frame）的讲解，它不仅仅是罗列了创建和修改数据框的方法，更重要的是教会了我如何去思考数据的结构，如何进行数据的清洗和整理，这对于后续的数据分析至关重要。书中还涉及了一些基础的统计图表绘制，比如散点图、柱状图、折线图等，通过简单的几行代码就能生成专业级的可视化图表，这让我非常有成就感，也激发了我进一步探索数据可视化的兴趣。我特别喜欢书中关于数据框子集选取的部分，它清晰地解释了如何通过行、列的条件筛选出需要的数据，这在实际工作中处理海量数据时简直是福音。此外，书中对一些常用统计函数的介绍，比如求均值、中位数、标准差等，也让我能够快速上手进行初步的数据描述性分析。总而言之，这本书为我打下了坚实的基础，让我不再畏惧R语言，而是充满了学习和探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

作为R语言入门来说，更适合高中生

评分☆☆☆☆☆

我不知道他们说的是不是真的，就是一本工具书，适合没有编程基础直接阅读的。自己大概翻了一下，属于了解类型的！

评分☆☆☆☆☆

太基础了，章节划分也不合理。

评分☆☆☆☆☆

我不知道他们说的是不是真的，就是一本工具书，适合没有编程基础直接阅读的。自己大概翻了一下，属于了解类型的！

评分☆☆☆☆☆

烂书一本。基本没有收获。一个二次方程求解都能讲一章，还用R来做，你这是侮辱我们智商。经过知识的不断更新和迭代，算是能分清一些书籍的良莠了。