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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
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• 实战教程

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。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

涉及很多与R有关的案例，可以当作手册来查询，但案例比较简单，想要深入理解并灵活运用的话，还是要查看涉及到的函数的文档，多多练习。另外，在学习R的过程中，一个体会就是如果统计学功底扎实的话，上手很快，也很容易从一本书过渡到另外一本书。

评分☆☆☆☆☆

涉及很多与R有关的案例，可以当作手册来查询，但案例比较简单，想要深入理解并灵活运用的话，还是要查看涉及到的函数的文档，多多练习。另外，在学习R的过程中，一个体会就是如果统计学功底扎实的话，上手很快，也很容易从一本书过渡到另外一本书。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

这种cookbook本来就很难从头到尾读完吧 要学R还是去coursera上面跟课为好

评分☆☆☆☆☆

大而全

评分☆☆☆☆☆

过了一遍，基本类似于问题解决手册，可以直接切入有疑问的地方

评分☆☆☆☆☆

语法手册

评分☆☆☆☆☆

很不错的一本书，感觉比PYTHON COOKBOOK好很多