具体描述
大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上*流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的工具，是数据挖掘、数据分析人才的推荐技能。
本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能，展示了各种实用的等
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●部分 入门
●第1章 R语言介绍 3
●1.1 为何要使用R 4
●1.2 R的获取和安装 6
●1.3 R的使用 6
●1.3.1 新手上路 7
●1.3.2 获取帮助 10
●1.3.3 工作空间 10
●1.3.4 输入和输出 12
●1.4 包 13
●1.4.1 什么是包 14
●1.4.2 包的安装 14
●1.4.3 包的载入 14
●1.4.4 包的使用方法 14
●1.5 批处理 15
●1.6 将输出用为输入：结果的重用 16
●1.7 处理大数据集 16
●1.8 示例实践 16
●部分目录
内容简介
本书注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和不错编程。本书适合数据分析人员及R用户学习参考。 (美)卡巴科弗(Robert I.Kabacoff) 著;王小宁 等 译 著作 Robert I. Kabacoff
R语言社区学习网站Quick-R的维护者，现为优选化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。
王小宁
中国人民大学统计学院14级硕士，16级博士，统计之都副主编，中国人民大学数据挖掘中心分布式计算负责人，研究兴趣包括统计机器学习和缺失数据。
刘等
用户评价
读完这本书，我最大的感受就是那种豁然开朗的畅快淋漓。在接触这本书之前，我对数据可视化这块一直是有些敬而远之的，总觉得要做出美观又信息量丰富的图表是一件非常高深莫测的事情，需要大量的艺术细胞和代码功底。而这本书，就像是为我打开了新世界的大门。它详细介绍了 ggplot2 这个强大的可视化包，从基础的图层叠加、坐标系调整，到如何运用主题、色彩和标签来增强图表的表现力，每一步都讲解得非常透彻。我不再是那个只会画简单的散点图和柱状图的初学者了，现在我能够根据数据的特点，选择最合适的可视化方式，并且能够制作出各种精美的统计图表，比如箱线图、密度图、热力图等等。更重要的是，书中强调了“数据驱动”的设计理念，让我明白如何通过可视化来探索数据、发现规律，而不仅仅是为了“好看”。我开始尝试用图表来沟通我的分析结果，发现数据背后的故事，这比单纯的文字报告要直观和有说服力得多。这本书对我的工作和学习都产生了巨大的积极影响，我敢说，这本书是我数据分析旅程中最重要的伙伴之一。
我一直觉得，学习编程语言，最难的不是记住那些语法，而是理解它背后的设计哲学以及如何将其灵活地应用于解决实际问题。这本书在这一点上做得非常出色。它不仅仅是简单地罗列 R 语言的函数和命令，而是深入浅出地讲解了 R 语言在统计计算和数据处理方面的优势，以及为什么它会在科学研究和数据分析领域如此普及。作者通过大量的实际案例，比如从金融数据分析到生物信息学的应用，让我真切地感受到了 R 语言的强大和灵活性。我不再只是被动地学习如何写代码，而是开始思考“为什么”要这样做，以及如何用 R 语言去解决更复杂、更具挑战性的问题。这本书引导我掌握了如何进行数据清洗、转换、整合，以及如何构建和评估各种统计模型。我发现自己能够更有效地处理真实世界中那些混乱、不完整的数据，并从中提取有价值的信息。更重要的是，它培养了我一种“用 R 语言思考”的能力，让我能够以一种更系统、更科学的方式去分析和理解数据。
这本书真的像是在黑暗中摸索时突然递过来的一盏明灯，虽然我拿到它的时候， R 语言的基础概念我勉强算是有一些接触，但要真正将这些零散的知识点串联起来，运用到实际的数据分析项目中，却总是感觉力不从心。这本书的出现，恰恰填补了这个巨大的空白。作者的讲解非常到位，不是那种干巴巴的理论堆砌，而是循序渐进，从最基础的数据类型、变量、函数开始，一步步深入到数据框的操作、可视化以及更复杂的统计建模。最让我印象深刻的是，书中并没有回避 R 语言中那些令人头疼的细节，比如数据结构的转换、因子变量的处理，作者都给出了清晰的解释和实用的技巧。而且，每章后面的练习题都非常贴合实际，让我有机会在动手实践中巩固所学，也逐渐培养了独立解决问题的能力。我不再是那个对着 R 语言文档发呆，不知道从何下手的新手了，现在我能更自信地去探索各种数据集，尝试不同的分析方法，甚至开始思考如何优化我的 R 代码，让它运行得更快更有效率。这本书对我来说，不仅仅是一本技术手册，更像是一个耐心且博学的导师，指引我走向 R 语言数据分析的更深处。
我一直相信，好的书籍不仅仅是传授知识，更能点燃学习的热情。这本书恰恰做到了这一点。在阅读这本书的过程中，我体会到了数据分析的乐趣，以及 R 语言作为一门强大的工具所带来的可能性。书中提供的案例不仅仅是枯燥的代码演示，而是将 R 语言的应用场景描绘得生动有趣，让我对数据分析产生了浓厚的兴趣。作者的语言风格非常平易近人，没有那些晦涩难懂的专业术语，即使是对于初学者来说，也能轻松理解。更重要的是，书中对于 R 语言的讲解，不仅仅停留在基础语法层面，还融入了许多数据科学的理念和实践经验。我不仅学会了如何使用 R 语言进行数据处理和分析，更重要的是，我开始理解了数据分析的整个流程，以及如何从数据中挖掘有价值的洞察。这种学习体验让我受益匪浅，它不仅提升了我的技术能力，更激发了我对数据科学领域更深层次的探索欲望。
终于买到了(*^▽^)/★*☆。
需要这么一本适合探索数据的书本
买了还没看。
书挺厚的。。
很不错，很不错
研究。。。。。。。。。。
好评好评好评好评好评好评
书包装的很好，没有什么破损
信赖文轩，包装很好，外面有防压的，里面塑封完整，正版。
这本书给我的感觉就像是收到了一份精心打包的“工具箱”，里面装满了解决各种数据分析难题的利器。在我拿到它之前，我总觉得 R 语言的学习过程充满了各种“坑”，一个不小心就会掉进去，然后花费大量时间去调试。但这本书的出现，极大地降低了学习的门槛，并且提供了许多实用的小技巧和“捷径”。比如，书中对于 R 语言中常见的数据结构（如向量、列表、数据框）的深入讲解，以及它们之间相互转换的各种方法，让我能够更游刃有余地处理各种格式的数据。还有，对于一些常用的数据处理函数和包的介绍，比如 `dplyr` 和 `tidyr`，简直是效率提升的福音。我以前需要花费很多时间去写的循环语句，现在只需要一两行代码就能完成。这本书不仅教会了我“怎么做”，更重要的是教会了我“如何做得更好”，如何写出更简洁、更高效、更易于理解的 R 代码。这对于我提升数据分析的效率和质量，起到了至关重要的作用。