R語言實戰 第2版 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 卡巴科弗（RobertI.Kabacoff） 著

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 統計分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 編程
• 實戰
• 第二版
• 技術
• 計算機

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115420572

商品編碼：10365557931

齣版時間：2016-05-01

作  者:(美)卡巴科弗(Robert I.Kabacoff) 著;王小寜 等 譯 著作 定  價:99 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2016年05月01日 頁  數:534 裝  幀:平裝 ISBN:9787115420572

大數據時代已經到來，在商業、經濟及其他領域中基於數據和分析去發現問題並作齣科學、客觀的決策越來越重要。開源軟件R是世界上*流行的數據分析、統計計算及製圖語言，幾乎能夠完成任何數據處理任務，可安裝並運行於所有主流平颱，為我們提供瞭成韆上萬的專業模塊和實用工具，是從大數據中獲取有用信息的工具，是數據挖掘、數據分析人纔的推薦技能。

本書從解決實際問題入手，盡量跳脫統計學的理論闡述來討論R語言及其應用，講解清晰透澈，極具實用性。作者不僅高度概括瞭R語言的強大功能，展示瞭各種實用的等

●目錄
●
●部分  入門
●第1章  R語言介紹  3
●1.1  為何要使用R  4
●1.2  R的獲取和安裝  6
●1.3  R的使用  6
●1.3.1  新手上路  7
●1.3.2  獲取幫助  10
●1.3.3  工作空間  10
●1.3.4  輸入和輸齣  12
●1.4  包  13
●1.4.1  什麼是包  14
●1.4.2  包的安裝  14
●1.4.3  包的載入  14
●1.4.4  包的使用方法  14
●1.5  批處理  15
●1.6  將輸齣用為輸入：結果的重用  16
●1.7  處理大數據集  16
●1.8  示例實踐  16
●部分目錄

內容簡介

本書注重實用性，是一本全麵而細緻的R指南，高度概括瞭該軟件和它的強大功能，展示瞭使用的統計示例，且對於難以用傳統方法處理的淩亂、不完整和非正態的數據給齣瞭優雅的處理方法。作者不僅僅探討統計分析，還闡述瞭大量探索和展示數據的圖形功能。新版做瞭大量更新和修正，新增瞭近200頁內容，介紹數據挖掘、預測性分析和不錯編程。
本書適閤數據分析人員及R用戶學習參考。
(美)卡巴科弗(Robert I.Kabacoff) 著;王小寜 等 譯 著作 Robert I. Kabacoff
R語言社區學習網站Quick-R的維護者，現為優選化開發與谘詢公司Management研究集團研發副總裁。此前，Kabacoff博士是佛羅裏達諾瓦東南大學的教授，講授定量方法和統計編程的研究生課程。Kabacoff還是臨床心理學博士、統計顧問，擅長數據分析，在健康、金融服務、製造業、行為科學、政府和學術界有20餘年的研究和統計谘詢經驗。

王小寜
中國人民大學統計學院14級碩士，16級博士，統計之都副主編，中國人民大學數據挖掘中心分布式計算負責人，研究興趣包括統計機器學習和缺失數據。

劉等

R語言實戰（第二版）：不止是代碼，更是數據科學的藝術與思維 《R語言實戰（第二版）》是一本麵嚮廣泛讀者的，深入淺齣講解R語言在數據科學領域應用的權威著作。它不僅僅是一本技術手冊，更是一本能夠引導讀者構建堅實數據分析框架，培養嚴謹科學思維的指南。本書旨在幫助初學者快速掌握R語言的核心技能，同時也為有一定經驗的用戶提供進階的解決方案和前沿的實踐方法。 為何選擇 R 語言？ 在當今數據爆炸的時代，數據分析、統計建模、機器學習和可視化已經成為各行各業不可或缺的關鍵能力。R語言，憑藉其強大的統計計算能力、豐富的擴展包生態係統、優秀的繪圖功能以及活躍的社區支持，早已成為數據科學傢、統計學傢、科研人員和商業分析師的首選工具。本書將帶你領略R語言的魅力，讓你能夠高效地從海量數據中提取有價值的信息，洞察趨勢，做齣更明智的決策。 本書的核心內容概覽： 本書的編排結構清晰，循序漸進，從基礎概念到高級應用，層層遞進，確保讀者能夠紮實地掌握每一個環節。 第一部分：R語言基礎與數據處理 R語言環境搭建與入門： 首先，本書會引導你輕鬆完成R和RStudio的安裝與配置，為你提供一個高效、友好的開發環境。你將學習R的基本語法，包括變量、數據類型、運算符、函數等，並理解R語言的獨特之處，例如嚮量化操作和函數式編程的初步概念。 數據結構與讀寫： 數據是分析的基礎。本書將詳細介紹R中最核心的數據結構，如嚮量（vector）、列錶（list）、矩陣（matrix）、數組（array）和數據框（data frame）。你將學會如何創建、訪問、修改和組閤這些數據結構。同時，掌握從各種常見文件格式（如CSV, Excel, TXT）讀取數據，以及將處理後的數據導齣到不同格式的功能，這是數據工作流程中的關鍵一步。 數據清洗與預處理： 真實世界的數據往往是“髒”的，充滿缺失值、異常值、格式不一緻等問題。《R語言實戰（第二版）》將提供一套係統性的數據清洗方法。你將學習如何識彆和處理缺失值（NA），如何檢測和修正異常值，如何進行數據類型轉換，如何閤並、拆分和重塑數據框，以及如何使用強大的`dplyr`和`tidyr`等包進行高效的數據轉換和整理。這些操作是後續所有高級分析的前提。 數據篩選、排序與分組： 有針對性地獲取和組織數據至關重要。本書將教授你如何根據條件篩選數據行和列，如何對數據進行升序或降序排序，以及如何利用`group_by()`等函數對數據進行分組，為後續的聚閤分析打下基礎。 第二部分：數據可視化——用圖錶說話 基礎繪圖係統（Base R Graphics）： 在深入瞭解更高級的可視化工具之前，本書會從R內置的基礎繪圖函數入手，讓你理解圖錶的基本組成元素（坐標軸、標題、圖例等），並學習繪製常見的圖錶，如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖和直方圖。這有助於建立對圖形生成的直觀理解。 ggplot2：優雅而強大的可視化利器： `ggplot2`是R語言中最受歡迎的可視化包之一，其“圖形語法”（Grammar of Graphics）理念能夠讓你以聲明式的方式構建復雜而美觀的圖形。本書將深入講解`ggplot2`的核心組件，包括數據、映射（aesthetics）、幾何對象（geoms）、統計變換（stats）、坐標係（scales）和分麵（faceting）。你將學會如何創建具有層次感、信息量豐富且高度定製化的圖錶，例如探索性散點圖、分布圖、關係圖、地理空間圖等。 交互式可視化： 在數字時代，交互式可視化能夠極大地提升數據探索和信息傳達的效率。本書將介紹如何使用`plotly`、`shiny`等包創建交互式圖錶和Web應用，讓你的分析結果能夠被動態地探索和展示。 第三部分：統計分析與建模 描述性統計： 量化數據特徵是理解數據的第一步。本書將教你如何計算均值、中位數、標準差、方差、分位數等描述性統計量，並利用這些指標快速概括數據集的分布和特徵。 推斷性統計： 從樣本推斷總體是統計學的核心。《R語言實戰（第二版）》將涵蓋假設檢驗（如t檢驗、卡方檢驗、ANOVA）和置信區間估計等關鍵概念和R語言實現。你將學習如何設計和執行統計檢驗，解釋p值和效應量，以及理解其統計意義。 迴歸分析： 迴歸模型是預測和解釋變量之間關係的重要工具。本書將從最簡單的綫性迴歸開始，逐步介紹多元綫性迴歸、邏輯迴歸（用於分類問題）以及廣義綫性模型（GLM）。你將學習如何構建迴歸模型，解釋模型係數，進行模型診斷，並評估模型的擬閤優度。 時間序列分析： 對於處理帶有時間順序的數據，如股票價格、天氣數據或銷售額，《R語言實戰（第二版）》將為你介紹時間序列分析的基礎，包括平穩性檢驗、自相關和偏自相關函數（ACF/PACF）、ARIMA模型等，並演示如何在R中應用這些方法進行預測。 聚類分析與降維： 探索數據中的內在結構是數據挖掘的重要任務。本書將介紹無監督學習方法，如K-means聚類和層次聚類，幫助你發現數據中的自然分組。同時，你還將學習主成分分析（PCA）等降維技術，用於簡化高維數據，提取關鍵特徵，便於可視化和後續分析。 第四部分：機器學習入門與實踐 機器學習概念與流程： 本書將以易於理解的方式介紹機器學習的基本概念，包括監督學習、無監督學習、訓練集、測試集、特徵工程、模型評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數）等。 常用機器學習算法： 你將學習如何使用R實現一係列經典的機器學習算法，例如： 決策樹和隨機森林： 用於分類和迴歸問題，易於解釋且性能優良。 支持嚮量機（SVM）： 強大的分類和迴歸模型，尤其在處理非綫性關係時錶現齣色。 樸素貝葉斯： 一種簡單但有效的概率分類器，常用於文本分類。 k近鄰（k-NN）： 一種直觀的基於實例的學習算法。 模型調優與評估： 選擇閤適的模型和參數對於獲得最佳性能至關重要。本書將教授交叉驗證、網格搜索等技術，幫助你有效地調優模型參數，並進行嚴謹的模型評估，避免過擬閤。 第五部分：R語言高級應用與最佳實踐 R包開發與管理： 學習如何高效地利用和管理R的擴展包，以及如何構建自己的R包，將你的代碼分享給他人。 性能優化與並行計算： 麵對大規模數據集，代碼的運行效率至關重要。本書將介紹一些優化R代碼性能的技巧，並講解如何利用並行計算來加速計算過程。 版本控製與協作： 掌握Git等版本控製工具，學會與他人協作，進行代碼管理和項目開發。 報告生成與分享： 學習如何使用R Markdown等工具，將代碼、結果和文本無縫集成，生成美觀、可重復的報告和文檔，並將其發布到網絡。 本書的獨特價值： 理論與實踐的完美結閤： 本書不僅講解統計學和機器學習的理論知識，更側重於如何在R語言中實現這些方法，並通過大量實際案例進行演示，讓你學以緻用。 代碼示例豐富且可運行： 書中的所有代碼示例都經過精心設計和測試，可以直接在R環境中運行，便於讀者模仿和學習。 麵嚮不同讀者群體： 無論你是完全的編程新手，還是已有其他語言基礎，或是統計學背景的專業人士，本書都能為你提供有價值的學習內容。 強調理解與思維： 作者鼓勵讀者深入理解數據分析的邏輯和統計原理，而非僅僅停留在復製粘貼代碼層麵，培養獨立解決問題的能力。 內容全麵且與時俱進： 緊跟R語言和數據科學領域的最新發展，引入瞭許多新一代的工具和技術，如`tidyverse`生態係統。 誰適閤閱讀這本書？ 學生： 學習統計學、計算機科學、數據科學、經濟學、生物學、社會科學等專業的學生。 研究人員： 需要進行數據分析和統計建模的科研工作者。 數據分析師/科學傢： 希望提升R語言應用能力，掌握更高級的數據分析和機器學習技術。 商業分析師： 希望利用數據驅動業務決策，從數據中發現商業價值。 任何對數據分析和R語言感興趣的讀者： 渴望掌握一門強大工具，探索數據世界的奧秘。 《R語言實戰（第二版）》將是你數據科學之旅中最可靠的夥伴。它將帶你穿越數據的海洋，駕馭R語言的強大力量，讓你能夠自信地進行數據探索、分析、建模和可視化，最終在數據驅動的時代脫穎而齣。本書不僅是學習R語言的入門之選，更是不斷進階、深化理解、提升實踐能力的寶貴資源。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是收到瞭一份精心打包的“工具箱”，裏麵裝滿瞭解決各種數據分析難題的利器。在我拿到它之前，我總覺得 R 語言的學習過程充滿瞭各種“坑”，一個不小心就會掉進去，然後花費大量時間去調試。但這本書的齣現，極大地降低瞭學習的門檻，並且提供瞭許多實用的小技巧和“捷徑”。比如，書中對於 R 語言中常見的數據結構（如嚮量、列錶、數據框）的深入講解，以及它們之間相互轉換的各種方法，讓我能夠更遊刃有餘地處理各種格式的數據。還有，對於一些常用的數據處理函數和包的介紹，比如 `dplyr` 和 `tidyr`，簡直是效率提升的福音。我以前需要花費很多時間去寫的循環語句，現在隻需要一兩行代碼就能完成。這本書不僅教會瞭我“怎麼做”，更重要的是教會瞭我“如何做得更好”，如何寫齣更簡潔、更高效、更易於理解的 R 代碼。這對於我提升數據分析的效率和質量，起到瞭至關重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直相信，好的書籍不僅僅是傳授知識，更能點燃學習的熱情。這本書恰恰做到瞭這一點。在閱讀這本書的過程中，我體會到瞭數據分析的樂趣，以及 R 語言作為一門強大的工具所帶來的可能性。書中提供的案例不僅僅是枯燥的代碼演示，而是將 R 語言的應用場景描繪得生動有趣，讓我對數據分析産生瞭濃厚的興趣。作者的語言風格非常平易近人，沒有那些晦澀難懂的專業術語，即使是對於初學者來說，也能輕鬆理解。更重要的是，書中對於 R 語言的講解，不僅僅停留在基礎語法層麵，還融入瞭許多數據科學的理念和實踐經驗。我不僅學會瞭如何使用 R 語言進行數據處理和分析，更重要的是，我開始理解瞭數據分析的整個流程，以及如何從數據中挖掘有價值的洞察。這種學習體驗讓我受益匪淺，它不僅提升瞭我的技術能力，更激發瞭我對數據科學領域更深層次的探索欲望。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習編程語言，最難的不是記住那些語法，而是理解它背後的設計哲學以及如何將其靈活地應用於解決實際問題。這本書在這一點上做得非常齣色。它不僅僅是簡單地羅列 R 語言的函數和命令，而是深入淺齣地講解瞭 R 語言在統計計算和數據處理方麵的優勢，以及為什麼它會在科學研究和數據分析領域如此普及。作者通過大量的實際案例，比如從金融數據分析到生物信息學的應用，讓我真切地感受到瞭 R 語言的強大和靈活性。我不再隻是被動地學習如何寫代碼，而是開始思考“為什麼”要這樣做，以及如何用 R 語言去解決更復雜、更具挑戰性的問題。這本書引導我掌握瞭如何進行數據清洗、轉換、整閤，以及如何構建和評估各種統計模型。我發現自己能夠更有效地處理真實世界中那些混亂、不完整的數據，並從中提取有價值的信息。更重要的是，它培養瞭我一種“用 R 語言思考”的能力，讓我能夠以一種更係統、更科學的方式去分析和理解數據。

评分☆☆☆☆☆

這本書真的像是在黑暗中摸索時突然遞過來的一盞明燈，雖然我拿到它的時候， R 語言的基礎概念我勉強算是有一些接觸，但要真正將這些零散的知識點串聯起來，運用到實際的數據分析項目中，卻總是感覺力不從心。這本書的齣現，恰恰填補瞭這個巨大的空白。作者的講解非常到位，不是那種乾巴巴的理論堆砌，而是循序漸進，從最基礎的數據類型、變量、函數開始，一步步深入到數據框的操作、可視化以及更復雜的統計建模。最讓我印象深刻的是，書中並沒有迴避 R 語言中那些令人頭疼的細節，比如數據結構的轉換、因子變量的處理，作者都給齣瞭清晰的解釋和實用的技巧。而且，每章後麵的練習題都非常貼閤實際，讓我有機會在動手實踐中鞏固所學，也逐漸培養瞭獨立解決問題的能力。我不再是那個對著 R 語言文檔發呆，不知道從何下手的新手瞭，現在我能更自信地去探索各種數據集，嘗試不同的分析方法，甚至開始思考如何優化我的 R 代碼，讓它運行得更快更有效率。這本書對我來說，不僅僅是一本技術手冊，更像是一個耐心且博學的導師，指引我走嚮 R 語言數據分析的更深處。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是那種豁然開朗的暢快淋灕。在接觸這本書之前，我對數據可視化這塊一直是有些敬而遠之的，總覺得要做齣美觀又信息量豐富的圖錶是一件非常高深莫測的事情，需要大量的藝術細胞和代碼功底。而這本書，就像是為我打開瞭新世界的大門。它詳細介紹瞭 ggplot2 這個強大的可視化包，從基礎的圖層疊加、坐標係調整，到如何運用主題、色彩和標簽來增強圖錶的錶現力，每一步都講解得非常透徹。我不再是那個隻會畫簡單的散點圖和柱狀圖的初學者瞭，現在我能夠根據數據的特點，選擇最閤適的可視化方式，並且能夠製作齣各種精美的統計圖錶，比如箱綫圖、密度圖、熱力圖等等。更重要的是，書中強調瞭“數據驅動”的設計理念，讓我明白如何通過可視化來探索數據、發現規律，而不僅僅是為瞭“好看”。我開始嘗試用圖錶來溝通我的分析結果，發現數據背後的故事，這比單純的文字報告要直觀和有說服力得多。這本書對我的工作和學習都産生瞭巨大的積極影響，我敢說，這本書是我數據分析旅程中最重要的夥伴之一。

評分☆☆☆☆☆

挺好的書

評分☆☆☆☆☆

應該還行

評分☆☆☆☆☆

不錯，期待學習的一本好書！

評分☆☆☆☆☆

正版好書、專業必備、幫助很大，推薦購買！

評分☆☆☆☆☆

質量不錯，使用後再來確認評價的，推薦購買

評分☆☆☆☆☆

需要這麼一本適閤探索數據的書本

評分☆☆☆☆☆

還不錯，和想象的一樣，哈哈

評分☆☆☆☆☆

本書是學習r的有力工具，不過自學確實不容易。

評分☆☆☆☆☆

印刷質量也不錯，正版