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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Paul Teetor

出品人:

页数:436

译者:

出版时间:2011-3-22

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780596809157

丛书系列:O'Reilly Cookbook

图书标签:

R
统计
Statistics
编程
数据分析
数据挖掘
机器学习
Programming
R语言
编程
数据分析
统计学
机器学习
可视化
数据科学
开源软件
学习指南
实战教程

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具体描述

With more than 200 practical recipes, this book helps you perform data analysis with R quickly and efficiently. The R language provides everything you need to do statistical work, but its structure can be difficult to master. This collection of concise, task-oriented recipes makes you productive with R immediately, with solutions ranging from basic tasks to input and output, general statistics, graphics, and linear regression. Each recipe addresses a specific problem, with a discussion that explains the solution and offers insight into how it works. If you're a beginner, R Cookbook will help get you started. If you're an experienced data programmer, it will jog your memory and expand your horizons. You'll get the job done faster and learn more about R in the process. * Create vectors, handle variables, and perform other basic functions * Input and output data * Tackle data structures such as matrices, lists, factors, and data frames * Work with probability, probability distributions, and random variables * Calculate statistics and confidence intervals, and perform statistical tests * Create a variety of graphic displays * Build statistical models with linear regressions and analysis of variance (ANOVA) * Explore advanced statistical techniques, such as finding clusters in your data "Wonderfully readable, R Cookbook serves not only as a solutions manual of sorts, but as a truly enjoyable way to explore the R language-one practical example at a time." -Jeffrey Ryan, software consultant and R package author

R 数据分析实战指南本书并非一本关于烹饪食谱的指南，而是一本专注于使用 R 语言进行数据分析的实战手册。无论您是数据分析新手，还是希望提升 R 语言应用能力的专业人士，本书都将为您提供一套系统、高效且贴近实际需求的数据分析解决方案。本书内容涵盖：数据准备与清洗：导入与导出数据：涵盖 CSV, Excel, JSON, SQL 数据库等多种常见数据源的导入与导出技巧，确保数据读取的便捷性与准确性。数据格式转换：学习如何处理日期、时间、文本、因子等不同数据类型，并进行高效的转换，为后续分析奠定基础。缺失值处理：掌握多种策略来识别、评估和填充缺失值，包括删除、均值/中位数填充、插补法等，确保数据完整性。异常值检测与处理：学习如何使用统计方法和可视化技术识别潜在的异常值，并根据具体情况进行移除或修正。数据重塑与转换：熟悉 `tidyr` 等包提供的 `pivot_longer()` 和 `pivot_wider()` 等函数，将数据从长格式转换为宽格式，或反之，以适应不同的分析需求。字符串处理：掌握强大的字符串操作函数，用于模式匹配、文本替换、分割、合并等，有效处理非结构化文本数据。数据合并与连接：学习 `dplyr` 提供的 `left_join()`, `inner_join()`, `full_join()` 等函数，高效地合并来自不同数据源的数据。数据探索与可视化：描述性统计：快速计算均值、中位数、标准差、四分位数等关键统计量，深入理解数据的分布特征。数据分组与汇总：使用 `dplyr` 的 `group_by()` 和 `summarise()` 函数，按需对数据进行分组，并计算各类汇总统计量，挖掘分组间的差异。散点图、折线图、柱状图、箱线图等基础图表：运用 `ggplot2` 库，创建专业、美观的静态图表，直观展示变量间的关系与分布。高级可视化技术：探索热力图、密度图、小提琴图、地理空间图等，以及如何利用 faceting 功能创建多面板图，全面展示多维数据。交互式可视化：了解如何使用 `plotly` 或 `shiny` 创建交互式图表，允许用户探索数据，发现隐藏的模式。主题与风格定制：学习如何调整图表的颜色、字体、坐标轴等元素，使其更具可读性和视觉吸引力。统计分析与建模：假设检验：掌握 t 检验、卡方检验、ANOVA 等常见假设检验方法，用于验证数据间的统计显著性。回归分析：从简单线性回归到多元线性回归，学习如何构建模型，解释回归系数，并评估模型拟合优度。广义线性模型（GLMs）：探讨逻辑回归、泊松回归等，适用于分析非正态分布的因变量。时间序列分析：学习ARIMA模型等，用于预测时间序列数据的发展趋势。聚类分析：应用 K-Means 等算法，对数据进行分组，发现潜在的群体特征。分类模型：介绍决策树、随机森林等，用于构建预测分类的算法。模型评估与选择：学习交叉验证、RMSE、R-squared 等指标，评估模型的性能，并进行模型选择。报告与自动化： R Markdown 报告：学习使用 R Markdown 结合代码、文本和图表，生成动态、可重复的分析报告，支持多种输出格式（HTML, PDF, Word）。报告模板定制：掌握如何利用 R Markdown 创建个性化的报告模板，提升报告的专业性。代码重用与函数编写：学习如何编写自定义函数，封装常用的数据处理和分析流程，提高代码的可维护性和效率。自动化工作流程：探讨如何将零散的分析步骤整合成一个自动化的脚本，实现一次运行，即可完成数据处理、分析和报告生成。本书的特点：注重实战：每一章节都配有清晰的代码示例和详细的操作步骤，力求让读者能够立即上手，将所学知识应用到实际工作中。循序渐进：内容组织从基础到进阶，逐步引导读者掌握 R 语言在数据分析中的各项能力。高效工具：聚焦于 `tidyverse` 系列包（如 `dplyr`, `tidyr`, `ggplot2`）和 `rmarkdown` 等高效、现代化的 R 语言工具，提供更简洁、易读的代码编写体验。解决实际问题：涵盖数据分析过程中常见的难点和痛点，提供切实可行的解决方案，帮助读者克服挑战。面向未来：鼓励读者掌握自动化和可重复性分析的理念，为构建更 robust 的数据分析流程打下基础。通过本书的学习，您将能够熟练运用 R 语言高效地处理、分析和可视化数据，从中提取有价值的洞察，并清晰地呈现您的分析结果。本书将是您在数据科学领域不断探索和进步的得力助手。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书讲的比较全面，讲解清晰，适用于有些R经验的读者直接选择自己需要的部分来查阅。初学者不妨先看看the art of R programming，因为the art of R programming 更为注重R programmming 里的基础部分，特别是数据结构。 R cookbook 里面 time series 讲的很好。如果需要用R ...

评分☆☆☆☆☆

O'Reilly出的类似这种Cookbook的参考书，我还买过C#和Actionscript两种语言的。风格大体相似，都是选用一些使用中会碰到的问题，然后提出解决方案。谈不上有多深，但是非常实用。尤其是对初学者，往往书中的一个例子，会让你少走半天弯路。但是不推荐作为最开始的入门教程。...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够真正帮助我提升R语言技能的书籍，一本不像教科书那样枯燥，但又能提供扎实知识的书。《R Cookbook》这个名字恰好击中了我的需求。我设想这本书会像一本秘籍，里面充满了各种解决实际问题的“配方”，让我能够快速应对数据分析中的各种场景。我希望这本书能够覆盖R语言的常用包，例如dplyr、ggplot2、tidyr等等，并提供一系列如何利用这些包高效完成任务的示例。我期待书中能够有关于数据可视化的一些篇章，因为我一直觉得，一个好的可视化能够极大地提升数据的传达效率，而R语言在这方面有着巨大的潜力。此外，如果书中能有一些关于模型构建和评估的实用技巧，那就更完美了。我不想只是学习语法，更希望能够学习到如何用R来解决真实世界的问题，让我的数据分析工作更加得心应手。

评分☆☆☆☆☆

这本《R Cookbook》我真是期待了很久！拿到手的时候，沉甸甸的纸质和封面设计就让我眼前一亮，感觉非常扎实。我一直觉得R语言是个宝藏，但有时候又觉得它像个黑盒子，总有些操作我能用，却说不清为什么。这本书的题目就很有吸引力，"Cookbook"这个词本身就暗示着一种实用、直观、能快速解决问题的方式，这正是许多像我一样，更偏向于应用而非深入理论的学习者所需要的。我希望这本书能为我提供一系列清晰、可操作的“菜谱”，让我能够高效地处理各种数据分析任务，比如数据清洗、可视化、模型构建等等。我特别期待书中能够包含一些常见问题的解决方案，就像做菜需要食谱一样，我可以按图索骥，快速找到我需要的“配方”，从而节省大量的摸索时间。如果能有一些进阶的技巧，能够帮助我把R语言用得更溜，那更是锦上添花了。总而言之，我希望这本书能成为我R语言学习路上的得力助手，让我能更自信、更熟练地运用R进行数据分析。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期与数据打交道的人，我深知掌握一款强大的数据分析工具的重要性。《R Cookbook》这个书名，在我看来，就已经传递出了一种非常明确的信号：实用、高效、解决实际问题。我非常期待这本书能够提供一系列清晰、明确的“食谱”，就像烹饪书籍一样，让我能够轻松上手，快速解决我在数据处理和分析过程中遇到的各种挑战。我希望书中能够涵盖从基础的数据操作，如数据导入、清洗、转换，到更复杂的统计建模和可视化技术。更重要的是，我希望这本书能够提供一些“窍门”和“技巧”，让我能够事半功倍地完成工作，而不是花费大量时间去钻研那些晦涩难懂的理论。例如，如果我需要进行时间序列分析，我希望书中能有专门的章节，提供一整套可执行的代码和详细的解释，让我能够快速应用到我的工作中。我希望这本书能够成为我工作台上的必备参考，随时翻阅，找到我需要的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

收到《R Cookbook》这本书，我的第一感觉就是它充满了解决问题的力量。作为一名在数据分析领域摸爬滚打多年的实践者，我深知理论与实践之间的鸿沟。很多时候，我们需要的不是高深的理论推导，而是一套行之有效的“操作指南”。这本书的“Cookbook”定位，恰好满足了我的这种需求。我非常期待书中能提供一系列可以直接应用的代码示例，涵盖数据预处理、探索性数据分析、统计建模以及结果呈现等各个环节。我希望它能像一本工具箱，在我遇到棘手的分析难题时，能够迅速找到对应的“工具”和“方法”。例如，如果我需要处理缺失值，我希望书中能提供几种不同的处理策略，并给出相应的R代码。同样，对于数据可视化，我希望书中能提供多种图表的绘制方法，并附带对不同图表适用场景的解释。我相信，这本书能够极大地提升我的R语言应用效率，让我能够更专注于数据本身，而不是被技术细节所困扰。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对R语言的学习经历有些坎坷。一方面，网络上的教程碎片化严重，质量参差不齐，很难找到一套连贯且实用的学习路径。另一方面，很多教程过于侧重理论，让我感觉像是要啃一本厚厚的学术著作，而不是学习一个工具。所以，当我知道《R Cookbook》这本书要出版的时候，我立刻就有了强烈的兴趣。我理解的“Cookbook”就应该是那种，打开就能用，遇到问题就能找到答案的风格。我希望能在这本书里看到很多实际的例子，这些例子最好能涵盖数据分析的各个环节，从数据导入、清理、转换，到统计分析、机器学习，再到结果的呈现和报告。更重要的是，我希望它能提供一些“捷径”，让我能够快速地实现一些复杂的功能，而不需要深入理解其底层原理。比如，如果我想做一组漂亮的统计图表，我希望书中有一个章节专门讲如何用R做到这一点，提供几个可以直接套用的代码片段，并附带简单的解释。这种“即插即用”的学习方式，对我这样时间有限的从业者来说，简直是福音。

评分☆☆☆☆☆

就编程而言，菜谱真是比所谓的教程好用多了

评分☆☆☆☆☆

Cookbook系列都超好用哇！

评分☆☆☆☆☆

语法手册

评分☆☆☆☆☆

入门不错就是有点太罗嗦

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本书，感觉比PYTHON COOKBOOK好很多