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出版者:Manning Publications

作者:Robert Kabacoff

出品人:

页数:472

译者:

出版时间:2011-8-27

价格:USD 59.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781935182399

丛书系列:

图书标签:

• R
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《R语言实战：数据科学的基石》 在当今数据爆炸的时代，掌握数据分析和可视化的技能已成为各行各业不可或缺的核心竞争力。本书旨在为读者提供一套系统、全面且实用的R语言学习指南，帮助您从零基础快速掌握R语言的核心功能，并将其应用于实际的数据科学项目。 本书内容涵盖了R语言的基础语法、数据结构、数据操作、统计分析、机器学习以及数据可视化等关键领域。我们不只是罗列枯燥的函数和概念，而是通过大量贴近实际的应用场景和案例，引导读者深入理解R语言的强大之处。 第一部分：R语言入门与数据基础 R语言环境搭建与基础语法： 从安装R及RStudio开始，介绍变量、数据类型、运算符、控制流（条件语句、循环）等基本概念，让您快速上手编写R代码。 数据结构与管理： 深入讲解向量、列表、矩阵、数组、数据框等R语言特有的数据结构，以及如何进行数据的导入、导出、清洗、转换和整理，这是任何数据分析工作的基础。我们将详细介绍`dplyr`和`tidyr`等强大的数据处理包，让数据整理过程变得高效且富有条理。 第二部分：数据分析的核心工具 描述性统计与数据探索： 学习如何利用R进行描述性统计分析，包括均值、中位数、方差、标准差等，以及如何进行频率分析、交叉分析等，为深入挖掘数据提供清晰的视角。 推断性统计与假设检验： 掌握t检验、卡方检验、ANOVA等常用的统计检验方法，理解P值、置信区间等统计概念，并学习如何用R进行参数估计和假设检验，从而对数据做出严谨的推断。 回归分析： 涵盖线性回归、逻辑回归等核心回归模型，讲解模型的构建、评估和解释。您将学会如何选择合适的回归模型，并利用R进行实际的回归分析，预测变量之间的关系。 第三部分：数据可视化与洞察 基础绘图系统： 学习R内置的绘图函数，创建散点图、折线图、柱状图、饼图等基础图表，了解图表的元素和定制化。 ggplot2的强大魅力： 深入探索`ggplot2`这一革命性的可视化包。我们将从图形语法（Grammar of Graphics）的角度出发，引导您构建复杂、美观且信息丰富的统计图形，如分面图、分组图、热力图等，让数据“说话”。 交互式可视化： 介绍如何使用`plotly`、`shiny`等工具创建交互式图表和Web应用，让数据分析结果更加生动和易于分享。 第四部分：进阶数据科学应用 机器学习基础： 引入监督学习和无监督学习的基本概念，学习决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K-means聚类等常用机器学习算法，并展示如何在R中实现这些算法。 时间序列分析： 学习处理和分析时间序列数据的方法，包括平稳性检验、ARIMA模型等，适用于金融、经济、气象等领域的数据分析。 文本挖掘与自然语言处理（NLP）： 探索如何使用R进行文本数据的预处理、情感分析、主题建模等，解锁文本数据中蕴含的价值。 大数据处理与高性能计算： 简要介绍使用`data.table`、`sparklyr`等工具处理大规模数据集的技巧，以及如何利用R的并行计算能力提升分析效率。 本书特色： 实践导向： 每一章都配有丰富的代码示例和练习题，鼓励读者动手实践，巩固所学知识。 案例驱动： 案例取材于实际生活和工作场景，覆盖金融、医疗、营销、科学研究等多个领域，让学习过程更具针对性和趣味性。 循序渐进： 内容结构清晰，从基础到进阶，难度逐步提升，适合不同阶段的读者。 前沿技术： 关注R语言在数据科学领域的最新发展，介绍当前主流的数据分析工具和方法。 易于理解： 语言通俗易懂，避免过多专业术语，力求让每一位读者都能轻松掌握。 无论您是学生、研究人员、数据分析师，还是希望提升自身数据技能的任何专业人士，本书都将是您踏入数据科学世界的得力助手。通过学习本书，您将能够独立完成数据采集、清洗、探索、建模、可视化和报告的全流程数据分析工作，成为一名合格的数据科学家。

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☆☆☆☆☆

我是2014年买的第一版，断断续续看了一些。这次刚好遇到图灵出了第二版，遂买来收藏一番。考虑到《R语言实战（第2版）》比第一版贵了20RMB，厚了近200页，想搞个大新闻，故拿两本书比较一番。 优点 1、第二版在前14章与第一版相差无异。主要是基本的R安装、数据导入、初级数据...  

评分☆☆☆☆☆

很少涉及复杂的统计学原理，适合不想理会底层统计学原理的人学习，或者暂时不想理会统计学的人快速上手R。目前那在手头上，偶尔当作命令手册来翻阅。买这本书之前翻过几本其它的R语言学习教程，这本是个人认为最适合无统计学基础的人学习使用R的。用语方面，一如其它的外文书籍...  

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常顺畅，每一页都充满了作者的智慧和经验。作者在讲解如何使用R语言进行文本分析时，所展示的那些方法，都非常实用和高效。我曾经对文本分析感到非常头疼，但是读了这本书之后，我能够轻松地从大量的文本数据中提取出有用的信息。我特别欣赏作者在介绍词频统计和文本聚类时，所使用的那些例子。它让我能够理解如何应用这些技术来解决实际问题，并且能够得到有意义的分析结果。而且，作者还分享了一些关于如何进行情感分析和主题建模的技巧，这些技巧对于理解文本数据中的深层含义至关重要。我常常在工作中需要分析用户评论和社交媒体数据，而书中介绍的这些方法，能够帮助我更有效地洞察用户的情感和需求。这本书还让我认识到，R语言在自然语言处理领域的强大能力。它不仅仅能够进行简单的文本处理，更能够进行复杂的文本理解和生成。我对我能够使用R语言来解决这些问题感到非常自豪。

评分☆☆☆☆☆

这本书的每一个例子都经过精心设计，能够有效地帮助读者理解抽象的概念。作者在书中对如何使用R语言进行高级数据可视化进行了非常深入的讲解。他不仅仅是介绍了如何绘制静态图表，更是深入到如何创建交互式图表和动态图表。我特别喜欢作者在介绍使用`plotly`和`shiny`包进行交互式可视化时，所展示的那些例子。它让我能够创建出能够吸引用户注意力的图表，并且能够让用户自由地探索数据。而且，作者还分享了一些关于如何设计用户友好的交互界面的技巧，这些技巧对于提升用户体验至关重要。我常常在工作中需要创建交互式的数据仪表板，而书中介绍的这些方法，能够帮助我构建出既美观又实用的仪表板。这本书还让我认识到，数据可视化不仅仅是为了展示数据，更是为了讲述数据的故事。作者的指导，让我能够用数据创造出引人入胜的故事，并且与他人分享我的发现。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者是一位真正的大师，他对R语言的理解已经达到了炉火纯青的地步。作者在书中对如何构建和部署机器学习模型进行了非常详细的介绍。他不仅仅是讲解了模型的训练过程，更是深入到如何将模型集成到实际应用中，并且如何进行持续的监控和优化。我特别喜欢作者在介绍模型部署那一章时，所使用的那些案例。它让我能够理解如何将训练好的模型应用到实际业务中，并且能够为用户提供智能化的服务。而且，作者还分享了一些关于如何进行模型解释和模型可信度的技巧，这些技巧对于建立用户对模型的信任至关重要。我常常在工作中需要向客户解释模型的原理和结果，而书中介绍的这些方法，能够帮助我更清晰地沟通，并且赢得客户的信任。这本书还让我认识到，机器学习的应用远不止于模型的构建，更在于如何将模型转化为实际的价值。作者的指导，让我对机器学习的实际应用有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的每一个章节都像是一个精心准备的礼物，总能在不经意间带来惊喜。作者在介绍机器学习算法时，用了非常形象的比喻，将那些复杂的数学原理变得通俗易懂。我曾经对一些机器学习算法感到非常困惑，但是读了这本书之后，我豁然开朗。作者对于算法的讲解，不仅仅停留在理论层面，更是深入到算法的实现细节，并且提供了大量的代码示例。我喜欢作者在讲解模型评估指标时，所使用的那些具体的例子。它让我能够理解不同指标的含义，以及它们在实际应用中的重要性。而且，作者还分享了一些关于如何选择合适算法的建议，这些建议对于我来说非常宝贵。我常常在工作中遇到需要选择机器学习模型的时候，而这本书提供的指南，总能帮助我做出更明智的决策。这本书还教会了我如何使用R语言进行模型调优，这对于提高模型的性能至关重要。我常常会花很多时间来调整模型的参数，而书中介绍的那些调优技巧，让我能够更有效地进行实验，并且找到最优的模型配置。这本书就像一个宝藏，每一次翻阅都能发现新的知识和技巧，让我不断进步。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书对我的工作方式产生了巨大的影响。在接触这本书之前，我对R语言的认知仅仅停留在一些基础的统计分析和简单的数据处理。然而，这本书完全颠覆了我的认知，让我看到了R语言无限的可能性。作者以一种极其循序渐进的方式，从最基础的语法和概念开始，逐步引导读者进入更高级的主题。我特别欣赏作者在讲解函数式编程那一章时，所展示的那些简洁而强大的代码片段。它们不仅提高了代码的效率，更让我的代码逻辑变得清晰易懂，大大减少了出错的可能性。书中提供的那些练习题更是点睛之笔，它们紧密结合了理论知识，让你在实践中巩固所学。我通常会花上一些时间来思考和完成这些练习，每一次完成都能带来巨大的成就感，也让我对R语言的理解更加深入。而且，作者在书中还分享了一些非常实用的技巧和窍门，这些东西往往是在传统的教科书中难以找到的，但它们却能让你事半功倍。例如，作者在介绍如何优化代码性能时，所提供的那些方法，对我来说简直是雪中送炭，让我能够处理更大规模的数据集，而不再受限于计算资源的限制。我常常在工作中使用书中介绍的那些数据分析流程，它们不仅帮助我更快地得出结论，更重要的是，能够让我对数据的洞察更加深刻。这本书就像一个忠实的助手，时刻准备着为我解决实际工作中遇到的难题，让我能够更自信地面对各种数据分析的挑战。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在与一位经验丰富的导师进行对话。作者的写作风格非常平易近人，他能够用最简洁明了的语言解释最复杂的技术问题。我尤其喜欢作者在讲解面向对象编程那一章时，所使用的那些类比。他将抽象的概念具象化，让我在理解起来毫不费力。书中还包含了很多精心设计的图表和流程图，它们清晰地展示了数据的流动和函数的执行过程，大大加深了我对代码逻辑的理解。我通常会在阅读过程中，一边阅读一边在电脑上尝试书中提供的代码示例。作者提供的代码非常规范，而且有详细的注释，让我能够轻松地理解每一行代码的作用。当我遇到不理解的地方时，我常常会回到前面的章节，重新回顾作者的讲解，然后再次尝试代码。这种反复的实践过程，让我的学习效率大大提高。而且，这本书不仅仅是教授R语言的语法和函数，更重要的是，它培养了我用R语言解决问题的思维方式。作者鼓励我们去探索，去尝试，去发现新的可能性。我经常在完成书中的内容后，会尝试去修改代码，或者用学到的知识去解决我自己的实际问题。这种主动学习的模式，让我对R语言的掌握更加扎实。这本书的编排也非常合理，知识点之间的过渡自然流畅，让你在不知不觉中就掌握了更多的内容。总而言之，这是一本能够真正帮助你提升技能的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了数据科学的大门，让我对这个领域产生了浓厚的兴趣。作者在书中对各种统计模型的讲解，都非常透彻和深入。他不仅仅是介绍了模型的原理，更是详细地解释了如何使用R语言来实现这些模型，并且如何解读模型的输出结果。我特别喜欢作者在讲解回归分析那一章时，所使用的那些真实世界的数据集。这些数据集让我能够更好地理解模型的应用场景，并且能够将学到的知识应用到自己的数据分析中。书中提供的可视化技巧也是让我受益匪浅。作者展示了如何使用R语言绘制各种精美的图表，这些图表不仅能够清晰地展示数据，更能够有效地传达信息，让数据说话。我经常在我的报告和演示中使用这些可视化技术，它们极大地提升了我沟通数据的能力。而且，作者在书中还分享了一些关于数据预处理和特征工程的技巧，这些技巧对于构建有效的模型至关重要。我常常会回过头来重新审视我之前的数据处理方法，并用书中介绍的更优化的方法来改进我的工作流程。这本书让我觉得，数据科学不再是遥不可及的，而是可以通过学习和实践来掌握的。作者的鼓励和引导，让我对自己在数据科学领域的未来充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一场视觉和思维的盛宴！从我翻开第一页的那一刻起，就被它精美的排版和清晰的逻辑深深吸引。书中使用的字体大小恰到好处，不会让你觉得拥挤，也不会让你觉得过于疏朗，一切都刚刚好。每一个章节的标题都设计得非常具有引导性，让你在浩瀚的R语言知识海洋中不会迷失方向。更让我惊喜的是，作者在讲解概念时，并没有直接抛出枯燥的理论，而是巧妙地融入了一些生活化的比喻和形象的图示。我尤其喜欢作者在介绍数据可视化那一章时，使用的那些令人惊叹的图表，它们不仅仅是为了展示数据，更是将数据背后的故事娓娓道来。这些图表的设计感十足，色彩搭配和谐，细节处理得也非常到位，让人忍不住想要自己动手去尝试绘制类似的图表。而且，作者在解释每一个函数的使用方法时，都会配上详尽的参数说明和实际案例，让你能够立刻理解这个函数的作用以及如何在你的实际工作中应用它。有时候，即使是再晦涩难懂的概念，在作者的笔下也变得生动有趣，仿佛有一个经验丰富的老师在你身边手把手地教你一样。这种沉浸式的学习体验，让我觉得学习R语言不再是一件苦差事，而是一种充满乐趣的探索过程。这本书的纸张质量也非常好，触感温润，翻阅起来没有丝毫的噪音，让我能够完全沉浸在阅读的氛围中。可以说，这本书从内到外的每一个细节都透露着作者的用心和对读者的关怀，让我觉得自己拥有的不仅仅是一本书，更是一份宝贵的学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够激发思考的启迪之作。作者在书中探讨了许多关于数据分析的哲学和方法论，这让我对数据科学有了更深刻的理解。我尤其欣赏作者在讲解如何进行探索性数据分析（EDA）时，所展示的那些细致入微的步骤。他不仅仅是教我们如何绘制图表，更是教我们如何通过图表来发现数据中的模式和异常。这种思维方式，让我能够从数据中提取出更有价值的信息。而且，作者在书中还分享了一些关于如何避免数据误导的经验，这些经验对于我们进行严谨的数据分析至关重要。我常常会回想起我之前在数据分析中犯过的错误，然后对照书中介绍的避免方法，来改进我的工作。这本书还让我认识到，数据分析不仅仅是为了得出结论，更是为了理解数据背后的故事。作者鼓励我们去质疑数据，去探索数据的不同层面，而不是仅仅停留在表面的分析。这种批判性的思维方式，是我在数据科学领域最重要的收获之一。这本书的写作风格也非常独特，它既有严谨的技术深度，又不失人文关怀，让我感受到作者对这个领域的热情和执着。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期，它为我提供了一个全面了解R语言生态系统的视角。作者在书中介绍了许多R语言中强大的包和工具，这些工具极大地扩展了R语言的应用范围。我尤其喜欢作者在介绍时间序列分析那一章时，所展示的那些案例。它让我能够更好地理解如何使用R语言来处理和分析时间序列数据，并且能够构建更准确的时间序列模型。而且，作者还分享了一些关于如何进行数据清洗和数据转换的技巧，这些技巧对于确保数据质量至关重要。我常常在工作中花费大量的时间在数据清洗上，而书中介绍的那些高效的方法，让我能够事半功倍。这本书还让我认识到，R语言社区的活力和创造力。作者在书中引用了许多来自社区的优秀资源，这让我能够接触到更多前沿的知识和技术。我经常会在阅读完书中的内容后，去探索作者推荐的那些包和资源，并从中获得更多的灵感。这本书就像一个通往R语言世界的指南，它不仅教会了我如何使用R语言，更让我爱上了R语言。

评分☆☆☆☆☆

没有传说的那么好。

评分☆☆☆☆☆

讲的挺清楚的但是有的例子就是跑不出来（此处应有再见脸

评分☆☆☆☆☆

图表部分的例子不错。

评分☆☆☆☆☆

不错不错 非常推荐

评分☆☆☆☆☆

这本书太牛了，看了一周。前三部分看完了，第四部分高级方法打算放以后再看。要说这本书关于R倒不如说关于数据分析，几十年的实战经验使得这本书字字珠玑。很多东西都可以马上用上，比如variables selection, anova等等。