R語言數據分析與可視化從入門到精通

定　價：￥119.00

作　者：	程乾，劉永，高博著
出版社：	北京大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787301314807	出版時間：	2020-09-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	504	字數：

內容簡介

　　R語言是一個自由、免費、源代碼開放的編程語言和環(huán)境，它提供了強大的數據分析功能和豐富的數據可視化手段。隨著數據科學的快速發(fā)展，R語言已經成為數據分析領域炙手可熱的通用語言。全書分為3篇共12章，具體內容如下。　第1篇：入門篇（第1章~第3章）。本篇將帶領讀者逐步走進R語言的世界，幫助讀者對R語言形成初步的認識，并學會如何獲取和安裝R語言，以及如何在需要時獲取幫助。然后介紹R語言的一些基礎知識，這些知識是靈活應用R語言的必要前提。最后重點介紹R語言函數的使用方法，同時也會涉及一些其他相關內容，如流程控制和R語言環(huán)境等?！〉?篇：進階篇（第4章~第11章）。本篇介紹R語言數據管理、數據分析和數據可視化的三大威力，包括通過數據獲取、導出、整合和清理等操作將零散的數據整合為可以分析處理的數據集的多種方法；并介紹一些常用基礎統(tǒng)計和高級統(tǒng)計的實現方法，以及R語言的圖形生成、圖形修飾、外部繪圖插件和圖形展示等功能。　第3篇：實戰(zhàn)篇（第12章）。本篇通過一個實戰(zhàn)案例，綜合講解R語言在數據處理與可視化分析方面的實戰(zhàn)技能。

作者簡介

　　程乾，長期從事教育測量和教育大數據分析，擅長教育測量技術、數據可視化、數據挖掘算法和數據庫管理，并致力于R的推廣和普及。劉永，R語言極客，數據分析專家，曾任職于科大訊飛（深圳），新光在線（深圳），擅長數據管理、數據可視化、潛在分類分析、結構方程建模和統(tǒng)計計算，對R語言有深入研究。高博，高級工程師，主要研究方向為云計算與大數據、數據可視化等，熟悉R語言、.Net、PHP、Python、DevOps、MySQL、SQLServer等技術和工具。參與編寫了《代碼的力量——Discuz！源碼分析與插件開發(fā)實例進階》《PHP+MySQL+AJAX Web開發(fā)給力起飛》《Java Web應用開發(fā)給力起飛》等圖書。主持省部級縱向課題3項，參與縱向、橫向課題16項，獲得軟件著作權12項。

圖書目錄

第1篇入門篇第1章 R語言快速入門　/3
1.1 R語言及其歷史　/4
1.1.1 R語言的源起　/4
1.1.2 R語言的版本更新　/4
1.2 R語言的優(yōu)勢和劣勢　/5
1.2.1 R語言的優(yōu)勢　/5
1.2.2 R語言的劣勢　/6
1.3 R語言的軟件獲取及安裝　/6
1.3.1 獲取R語言軟件　/6
1.3.2 在Windows平臺上安裝　/7
1.3.3 在Linux平臺上安裝　/10
1.3.4 在Mac OS平臺上安裝　/11
1.4 R語言的輔助工具　/13
1.4.1 R GUI　/13
1.4.2 RStudio　/16
1.4.3 獲取幫助　/19
1.5 新手問答　/21
1.6 小試牛刀：練習設置RStudio全局選項　/21
本章小結　/23
第2章 R語言的編程基礎（上）　/24
2.1 對象與變量　/25
2.1.1 對象　/25
2.1.2 變量　/26
2.1.3 變量的列舉和刪除　/28
2.2 數據類型　/30
2.2.1 常用數據類型　/31
2.2.2 特殊值　/31
2.3 數據結構　/32
2.3.1 向量　/32
2.3.2 矩陣和數組　/38
2.3.3 因子　/43
2.3.4 列表　/46
2.3.5 數據框　/50
2.3.6 原子向量和遞歸向量　/53
2.4 數學運算　/58
2.4.1 基礎運算　/58
2.4.2 向量運算　/61
2.4.3 矩陣運算　/64
2.5 新手問答　/65
2.6 小試牛刀：提取數據框子集，并對部分列做統(tǒng)計計算　/66
本章小結　/67
第3章 R語言的編程基礎（下）　/68
3.1 流程控制　/69
3.1.1 repeat循環(huán)　/69
3.1.2 while循環(huán)　/70
3.1.3 for循環(huán)　/70
3.1.4 if…else語句　/72
3.1.5 switch語句　/73
3.2 編寫R函數　/74
3.2.1 函數格式　/74
3.2.2 函數參數　/75
3.2.3 返回值　/77
3.2.4 函數調用　/77
3.3 R語言常用函數　/78
3.3.1 文件操作函數　/78
3.3.2 基礎計算函數　/81
3.3.3 概率分布函數　/86
3.3.4 字符處理函數　/90
3.4 R包　/94
3.4.1 R包的管理　/94
3.4.2 R包的加載　/97
3.4.3 自定義R包　/98
3.5 環(huán)境空間　/103
3.5.1 環(huán)境空間的種類　/103
3.5.2 環(huán)境空間的使用方法　/104
3.5.3 環(huán)境空間的特征　/106
3.6 新手問答　/108
3.7 小試牛刀：編寫函數并實現調用　/109
本章小結　/110
第2篇進階篇第
4章 R語言的數據獲取與導出　/113
4.1 數據獲取　/114
4.1.1 導入R語言系統(tǒng)格式數據　/114
4.1.2 導入帶有分隔符的文本數據　/114
4.1.3 導入Excel數據　/115
4.1.4 讀取數據庫數據　/119
4.1.5 讀取其他統(tǒng)計工具的數據　/128
4.1.6 從互聯網抓取數據　/136
4.2 數據導出　/151
4.2.1 寫入R語言系統(tǒng)格式的數據　/151
4.2.2 寫入文本文件　/152
4.2.3 寫入Excel文件　/152
4.2.4 寫入數據庫　/153
4.3 新手問答　/155
4.4 小試牛刀：比較R語言讀/寫文件的效率　/156
本章小結　/158
第5章 R語言的數據管理威力之數據操作　/159
5.1 R語言內置數據操作函數　/160
5.1.1 查看和編輯數據　/160
5.1.2 篩選　/163
5.1.3 合并　/165
5.1.4 分組和匯總　/168
5.1.5 排序　/170
5.1.6 轉換　/173
5.2 數據重塑　/175
5.3 apply函數族　/178
5.3.1 apply()函數　/178
5.3.2 lapply()函數　/181
5.3.3 sapply()函數　/183
5.3.4 vapply()函數　/183
5.3.5 mapply()函數　/184
5.4 plyr擴展包　/184
5.5 用sqldf()函數實現數據框的SQL風格查詢　/189
5.6 dplyr擴展包　/191
5.7 新手問答　/199
5.8 牛刀小試：對矩陣各列使用不同的
函數　/200
本章小結　/202
第6章語言的數據分析威力之基本統(tǒng)計　/203
6.1 描述性統(tǒng)計　/204
6.1.1 描述性統(tǒng)計量　/204
6.1.2 列聯表　/206
6.1.3 同時呈現多個統(tǒng)計量　/210
6.2 計數數據的檢驗　/215
6.2.1 卡方檢驗的基本原理　/215
6.2.2 在R語言中實現卡方檢驗　/216
6.3 相關分析　/220
6.3.1 相關的類型　/220
6.3.2 各種相關系數計算在R語言中的實現　/221
6.4 t檢驗　/224
6.4.1 獨立樣本t檢驗　/225
6.4.2 非獨立樣本t檢驗　/227
6.4.3 對t檢驗的前提假設進行檢驗　/228
6.5 方差分析　/230
6.5.1 方差分析的基本術語　/230
6.5.2 aov()函數　/231
6.5.3 單因素非重復測量方差分析　/232
6.5.4 單因素協(xié)方差分析　/235
6.5.5 單因素重復測量方差分析　/238
6.5.6 兩因素方差分析　/240
6.5.7 對方差分析前提假設的檢驗　/242
6.6 非參數檢驗　/242
6.6.1 兩總體比較　/243
6.6.2 多于兩總體比較　/244
6.7 回歸分析　/244
6.7.1 lm()函數　/245
6.7.2 模型擬合　/245
6.7.3 模型診斷　/249
6.7.4 模型改進　/251
6.8 新手問答　/257
6.9 小試牛刀：獨立樣本均值差異檢驗　/257
本章小結　/259
第7章 R語言的數據分析威力之高級方法　/262
7.1 判別分析　/263
7.1.1 判別分析的原理　/263
7.1.2 判別分析在R語言中的實現　/264
7.2 聚類分析　/273
7.2.1 聚類分析的原理　/274
7.2.2 聚類分析在R語言中的實現　/279
7.3 主成分分析　/289
7.3.1 主成分分析的原理　/289
7.3.2 主成分分析在R語言中的實現　/290
7.4 因子分析　/292
7.4.1 因子分析的原理　/293
7.4.2 因子分析在R語言中的實現　/295
7.5 新手問答　/302
7.6 小試牛刀：嘗試實現層次聚類　/302
本章小結　/303
第8章 R語言的可視化威力之圖形生成　/304
8.1 R語言繪圖系統(tǒng)　/305
8.2 單變量繪圖和雙變量繪圖　/305
8.2.1 散點圖　/305
8.2.2 折線圖　/309
8.2.3 條形圖　/312
8.2.4 餅圖　/314
8.2.5 箱線圖　/315
8.2.6 直方圖和核密度圖　/317
8.3 多變量繪圖　/319
8.3.1 氣泡圖　/319
8.3.2 熱圖　/321
8.3.3 馬賽克圖　/322
8.3.4 相關矩陣圖　/325
8.3.5 三維散點圖　/327
8.4 新手問答　/328
8.5 小試牛刀：將兩個數據源繪制在同一個坐標系中　/329
本章小結　/330
第9章 R語言的可視化威力之圖形優(yōu)化　/331
9.1 添加圖形元素　/332
9.1.1 坐標軸　/332
9.1.2 圖例　/337
9.1.3 文本注解　/341
9.1.4 標題　/343
9.1.5 參考線　/344
9.1.6 線段和帶箭頭的線段　/346
9.1.7 矩形陰影　/347
9.2 控制圖形外觀　/348
9.2.1 整體外觀　/348
9.2.2 局部外觀　/351
9.2.3 文本　/352
9.2.4 線條　/353
9.2.5 矩形　/354
9.2.6 點的形狀　/355
9.3 圖形配色與布局　/356
9.3.1 顏色與調色板　/356
9.3.2 面板和分面　/362
9.3.3 圖形組合　/365
9.4 新手問答　/368
9.5 小試牛刀:使用網格系統(tǒng)組合圖形　/369
本章小結　/370
第10章 R語言的可視化威力之外部插件　/371
10.1 ggvis插件包　/372
10.1.1 ggivs與ggplot2的對比　/372
10.1.2 繪圖語法　/374
10.1.3 圖層　/377
10.1.4 圖形修飾　/384
10.2 plotly插件包　/391
10.2.1 plotly插件包對ggplot2包繪圖對象的擴展　/392
10.2.2 繪圖語法　/393
10.2.3 繪圖示例　/403
10.2.4 圖形修飾　/416
10.3 新手問答　/422
10.4 小試牛刀：使用plotly插件包繪制組合圖　/423
本章小結　/425
第11章 R語言的可視化威力之圖形展示　/426
11.1 傳統(tǒng)圖形輸出　/427
11.1.1 輸出為位圖文件　/427
11.1.2 輸出為PDF文件　/428
11.1.3 輸出為矢量圖　/429
11.2 網頁輸出　/429
11.2.1 使用R Markdown輸出為網頁　/430
11.2.2 使用shiny輸出為網頁　/437
11.3 新手問答　/443
11.4 小試牛刀：將繪圖輸出為HTML文檔　/444
本章小結　/446
第3篇實戰(zhàn)篇
第12章 R語言對產品性價比的數據分析與可視化　/449
12.1 數據采集　/450
12.1.1 分析頁面結構　/450
12.1.2 編寫爬蟲程序　/454
12.1.3 抓取數據并保存　/463
12.2 數據清理　/463
12.2.1 變量（字符）拆分與抽取　/464
12.2.2 檢測數據缺失與重復值　/466
12.2.3 變量類型轉化與重命名　/468
12.3 數據分析與數據可視化　/470
12.3.1 探索性數據分析　/470
12.3.2 圖書價格和評論指標的聚類分析　/484
12.3.3 圖書性價比分析　/487
本章小結　/496
參考文獻　/497