R语言入门与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

作  者:(美)格罗勒芒德(Garrett Grolemund) 著；冯凌秉 译 定  价:59 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2016年06月01日 页  数:213 装  帧:平装 ISBN:9787115424716 ●序 ix
●前言 xi
●部分 项目 1：非均匀骰子
●第1章 R基础 3
●1.1 R的用户界面 3
●1.2 对象 7
●1.3 函数 12
●1.4 可放回抽样 14
●1.5 编写自定义函数 16
●1.6 参数 18
●1.7 脚本 20
●1.8 小结 22
●第2章 R包与帮助文档 23
●2.1 R包 23
●2.1.1 install.packages 24
●2.1.2 library 24
●2.2 从帮助页面获取帮助 29
●2.2.1 帮助页面的组成部分 30
●2.2.2 获取更多帮助 33
●2.3 小结 33
●部分目录

内容简介

本书通过三个精心挑选的例子，深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据。书中涵盖R语言编程的方方面面，内容涉及R对象的类型、R的记号体系和环境系统、自定义函数、if else语句、for循环、S3类、R的包系统以及调试工具等。本书还通过示例演示如何进行向量化编程，从而对代码进行提速并尽可能地发挥R的潜能。
本书适合立志成为数据科学家的R语言初学者阅读。
(美)格罗勒芒德(Garrett Grolemund) 著；冯凌秉 译 Garrett Grolemund，RStudio的数据科学家和不错培训师，统计学家，R软件开发工程师，处理时间类数据的利器R包lubridate的开发者。Garrett在美国莱斯大学获得博士学位，曾在Google、eBay等公司教授R相关培训课程。

《数据分析的逻辑：从思考到洞察》 简介 在信息爆炸的时代，数据无处不在，但如何从海量数据中提炼出有价值的洞察，成为一项关键技能。我们生活在一个由数据驱动的世界，从商业决策到科学研究，从社交媒体趋势到个人健康管理，数据分析都扮演着越来越重要的角色。然而，数据本身是冰冷的，它们的价值在于被解读、被理解、被转化为可行动的见解。 《数据分析的逻辑：从思考到洞察》这本书，并非一本教授特定工具或语言的“如何做”的手册。市面上不乏关于Excel、SQL、Python、R等工具的详尽指南，它们各有其价值，能够帮助你掌握操作技巧。然而，本书的核心关注点在于“为什么”和“是什么”。它旨在构建一个坚实的数据分析思维框架，帮助读者理解数据分析背后的逻辑，学会如何科学地思考数据，从而真正地从数据中获得深度洞察，而不仅仅是执行一系列操作。 本书将带领您深入探讨数据分析的哲学层面，从问题的定义出发，一步步剖析如何将模糊的业务需求或研究问题转化为清晰、可衡量的数据分析目标。我们将学习如何批判性地审视数据，识别潜在的偏差和限制，理解数据的质量如何直接影响分析结果的可靠性。本书强调，数据分析不是一个线性的、机械的过程，而是一个需要迭代、反思和创造性思维的探索过程。 核心内容预览： 数据的本质与价值： 在正式展开分析之前，本书将首先回归数据分析的起点——理解数据的本质。数据不仅仅是数字和文本的集合，它们是现实世界现象的抽象和记录。我们将探讨不同类型数据的特性（定量、定性、分类、连续等），以及它们在信息构成中的作用。更重要的是，本书会深入阐述数据的内在价值——它们如何承载信息、反映模式、揭示关系，以及最终如何驱动决策和创新。我们将理解，数据的价值并非凭空而来，而是源于其与具体问题、场景以及人类认知之间的紧密联系。 提出正确的问题：一切分析的起点 数据分析的强大力量，很大程度上取决于我们提出的问题的质量。“提出正确的问题”是本书最为核心的理念之一。我们并非从数据出发去寻找答案，而是带着问题去寻找数据能够解答的线索。本书将详细介绍如何从模糊的业务痛点、研究假说或个人好奇心出发，将其转化为清晰、聚焦、可操作的分析问题。我们会学习问题的分解技巧，将宏大的目标拆解为一系列可执行的小问题，从而指导数据收集、清洗和分析的方向。书中将通过大量的案例，展示不同领域（市场营销、产品设计、科学研究、运营管理等）中，优秀问题的提出如何直接决定了后续分析的深度和广度。 数据思维的构建：不仅仅是工具的使用 “数据思维”是本书的另一大支柱。它是一种观察世界、理解现象、解决问题的方式，核心在于以数据为依据，以逻辑为支撑。本书将帮助读者跳出“输入数据-运行代码-输出图表”的机械模式，培养一种从数据中发现模式、检验假设、推理因果的能力。我们将探讨“相关性不等于因果性”这一经典的统计学警示，并学习如何通过严谨的设计和分析，尽量接近对因果关系的理解。数据思维还包括对数据局限性的认知，对结果的不确定性进行评估，以及对分析过程进行道德反思。 数据探索与理解：发现模式的艺术 在定义了问题并对数据有了初步认识后，本书将引导读者进入数据探索（Exploratory Data Analysis, EDA）的领域。EDA不是简单的描述性统计，而是一个充满发现和惊喜的过程。我们将学习如何利用各种可视化手段（图表、仪表盘等），直观地展现数据的分布、趋势、异常值以及变量之间的关系。这不仅是技术活，更是艺术活。本书将提供关于如何选择最恰当图表类型的指导，如何通过视觉化语言讲述数据故事，以及如何利用探索性分析，发现潜在的、未曾预料到的数据洞察。 数据质量与预处理：清洁数据的力量 “垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）是数据分析领域的一句古训。数据的质量直接决定了分析结果的可靠性。本书将系统地探讨数据质量的各个维度，包括准确性、完整性、一致性、时效性和唯一性。更重要的是，本书将深入讲解数据预处理（Data Preprocessing）的关键步骤和技术，例如缺失值处理（填充、删除）、异常值检测与处理、数据标准化与归一化、重复数据识别与合并等。我们将理解，这些看似繁琐的步骤，是构建可靠分析模型的基础，是确保后续分析和模型具有实际意义的必要环节。 批判性评估与解读：洞察的提炼 拿到一份分析报告，或者看到一张引人入胜的图表，我们往往会匆忙得出结论。然而，本书强调批判性评估的重要性。在得出任何结论之前，我们必须审视分析的假设、方法的选择、结果的置信度以及潜在的偏差。本书将教授如何像一个侦探一样，审视数据分析过程的每一个环节，识别可能存在的逻辑漏洞或误导性的呈现方式。我们将学习如何区分描述性结果和推论性结论，如何理解统计显著性与实际意义的区别，以及如何清晰、准确地向不同受众传达分析洞察。 从数据到行动：让洞察产生价值 数据分析的最终目标是将洞察转化为可行的行动。本书将探讨如何将分析结果与实际业务或研究问题相结合，为决策者提供明确的建议。我们将学习如何将复杂的分析结果转化为简洁、易懂的语言，如何通过有效沟通，说服他人接受数据驱动的观点。本书还将涉及如何设计实验来验证分析结果，如何持续监测数据变化，以及如何建立一个反馈循环，不断优化数据分析流程和决策过程，最终实现数据价值的最大化。 本书特色： 理念先行，而非工具至上： 本书不依赖于任何特定的软件或编程语言，而是聚焦于数据分析的核心思维和逻辑。这意味着无论您未来使用何种工具，都能从中获益。 哲学与实践的结合： 在探讨数据分析的抽象理念的同时，本书也提供了大量贴近实际的案例和思考练习，帮助读者将理论转化为实践。 强调批判性思维： 培养读者独立思考、辨别信息的能力，避免盲目相信数据或分析结果。 系统性与全局观： 从问题的提出到行动的落地，本书构建了一个完整的数据分析生态系统，帮助读者构建全局性的理解。 适合人群： 本书适合所有希望提升数据分析能力、理解数据价值，并将其应用于实际工作中的人士。无论您是商业分析师、市场营销人员、产品经理、科研人员，还是对数据充满好奇的初学者，都能从中找到深刻的启发。如果您厌倦了仅仅停留在工具操作层面，渴望掌握数据分析的“灵魂”，那么这本书将是您的理想选择。 《数据分析的逻辑：从思考到洞察》致力于帮助您成为一个更懂数据、更能从数据中挖掘价值的思考者和实践者。它将赋能您在日益数据化的世界中，自信地提出问题，严谨地分析，并最终做出更明智的决策。