R語(yǔ)言數(shù)據(jù)處理及可視化分析

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	楊德春
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	計(jì)算機(jī)技術(shù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用叢書(shū)
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302641728	出版時(shí)間：	2023-11-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	213	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)以常見(jiàn)的R語(yǔ)言數(shù)據(jù)處理方法、ggplot2可視化為主線，希望解決大多數(shù)R語(yǔ)言學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中碰到的難點(diǎn)問(wèn)題。本書(shū)以實(shí)戰(zhàn)為目的，聚焦R語(yǔ)言本身數(shù)據(jù)處理、可視化的特點(diǎn)，以一個(gè)個(gè)例子循序漸進(jìn)地講述R語(yǔ)言數(shù)據(jù)處理及可視化中用到的經(jīng)典軟件包，以便讀者能快速將所學(xué)內(nèi)容運(yùn)用到實(shí)際場(chǎng)景中。本書(shū)共6章，～3章分別介紹R語(yǔ)言及其軟件安裝、數(shù)據(jù)可視化入門(mén)、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)處理方法；第4章和第5章分別介紹ggplot2可視化技巧、常見(jiàn)ggplot2增強(qiáng)包的使用方法；第6章數(shù)據(jù)可視化分析示例對(duì)數(shù)據(jù)處理及可視化技巧綜合運(yùn)用進(jìn)行介紹；附錄A簡(jiǎn)要介紹rmarkdown及大數(shù)據(jù)處理神器data，table包本書(shū)側(cè)重?cái)?shù)據(jù)處理及可視化在日常工作和學(xué)習(xí)中的運(yùn)用，以降低讀者的學(xué)習(xí)難度。本書(shū)為R語(yǔ)言的入門(mén)書(shū)，也可供對(duì)于財(cái)務(wù)分析、經(jīng)營(yíng)分析、商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析等有一定經(jīng)驗(yàn)的讀者參考，

作者簡(jiǎn)介

　　楊德春，畢業(yè)于山西財(cái)經(jīng)大學(xué)財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)。長(zhǎng)期參與企業(yè)信息化、數(shù)據(jù)流治理工作，從事過(guò)財(cái)務(wù)分析、經(jīng)營(yíng)分析、市場(chǎng)分析、數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)分析相關(guān)領(lǐng)域崗位工作。服務(wù)過(guò)多家大型企業(yè)，如家樂(lè)福、沃爾瑪、順豐等。熟悉R語(yǔ)言、數(shù)據(jù)庫(kù)、Python等數(shù)據(jù)處理工具及方法的實(shí)際運(yùn)用，近年在癡迷于數(shù)據(jù)可視化的同時(shí)，專(zhuān)注于高性能計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、量化金融等領(lǐng)域。

圖書(shū)目錄

第1章 R語(yǔ)言介紹及軟件安裝
1.1 R語(yǔ)言介紹
1.2 R軟件及RStudio軟件安裝
1.2.1 R軟件安裝
1.2.2 RStudio軟件安裝
1.2.3 R及RStudio界面介紹
1.2.4 關(guān)于R語(yǔ)言程序包
1.2.5 R語(yǔ)言基礎(chǔ)運(yùn)算
第2章 R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化入門(mén)
2.1 散點(diǎn)圖
2.2 柱形圖及條形圖
2.3 折線圖
2.4 餅圖
2.5 直方圖
2.6 熱力圖
2.7 其他圖形
第3章數(shù)據(jù)儲(chǔ)存結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)處理
3.1 數(shù)據(jù)框
3.2 向量
3.3 列表
3.4 矩陣
3.5 readr包介紹
3.5.1 read csv()函數(shù)
3.5.2 其他主要函數(shù)
3.6 tidyr包
3.6.1 expand_grid()函數(shù)
3.6.2 drop_na()函數(shù)
3.6.3 replace_na()函數(shù)
3.6.4 extract()函數(shù)
3.6.5 fill()函數(shù)
3.6.6 gather()函數(shù)
3.6.7 pivot_longer()函數(shù)
3.6.8 spread()函數(shù)
3.6.9 pivot_wider()函數(shù)
3.7 dplyr包
3.7.1 select()函數(shù)
3.7.2 filter()函數(shù)
3.7.3 mutate()函數(shù)
3.7.4 group_by()與 summarise()函數(shù)
3.7.5 arrange()函數(shù)
3.7.6 join()函數(shù)集合
3.7.7 R語(yǔ)言循環(huán)及判斷
3.8 map()函數(shù)群
第4章 ggplot2可視化介紹
4.1 散點(diǎn)圖
4.2 散點(diǎn)圖局部放大
4.3 氣泡圖
4.4 棒棒糖圖
4.5 啞鈴圖
4.6 柱狀圖
4.7 柱狀圖填充色調(diào)整
4.8 堆積柱狀圖
4.9 百分比柱狀圖
4.10 條形圖
4.11 折線圖
4.12 折線圖強(qiáng)調(diào)某些序列
4.13 折線圖添加擬合曲線
4.14 折線圖顯示不同綱量數(shù)據(jù)
4.15 “階梯圖
4.16 面積圖
4.17 多系列面積圖
4.18 餅圖
4.19 圓環(huán)圖
4.20 玫瑰圖
4.21 直方圖
4.22 密度曲線
4.23 累計(jì)密度曲線
4.24 箱線圖
4.25 向箱線圖添加槽口和平均值
4.26 箱線圖十散點(diǎn)圖
4.27 不等寬箱線圖
4.28 小提琴圖
4.29 小提琴圖與箱線圖疊加顯示
4.30 小提琴圖與箱線圖水平并列顯示
4.31 二維密度圖
4.32 分面
第5章 ggplot2增強(qiáng)包介紹
5.1 ggforce包介紹
5.1.1 ggforce中的分面
5.1.2 標(biāo)注區(qū)域
5.1.3 平行集合圖
5.1.4 沃羅諾伊圖
5.2 cowplot包介紹
5.2.1 添加腳注
5.2.2 雙坐標(biāo)軸圖
5.2.3 圖形添邊際密度圖
5.3 ggstream包介紹
5.4 ggrepel包介紹
5.5 treemapify包介紹
5.6 waterfalls包介紹
5.7 geomtextpath包介紹
5.7.1 geom_textpath函數(shù)
5.7.2 geom_textline函數(shù)
5.7.3 geom_textdensity函數(shù)
5.7.4 geom_textsmooth和geom_labelsmooth
5.7.5 geom_contour_filled和geom_textcontour
5.7.6 添加帶標(biāo)簽的參考線
5.8 ggfittext包介紹
5.9 ggtext包介紹
5.9.1 在theme()函數(shù)中使用 element_markdown()
5.9.2 在theme()函數(shù)中使用element_textbox()
5.10 ggbreak包介紹
5.11 ggpointdensity包介紹
5.12 ggridges包介紹
5.13 ggmosaic包介紹
5.14 ggcharts包介紹
5.14.1 ggcharts包對(duì)分面優(yōu)化
5.14.2 棒棒糖圖
5.14.3 啞鈴圖
5.14.4 正負(fù)值條形圖
5.14.5 正負(fù)值棒棒糖圖
5.14.6 金字塔圖
5.15 patchwork包介紹
5.16 繪圖相關(guān)的其他包介紹
第6章數(shù)據(jù)可視化分析示例
6.1 銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析
6.1.1 日均銷(xiāo)售研究
6.1.2 銷(xiāo)售結(jié)構(gòu)研究
6.2 庫(kù)存結(jié)構(gòu)分析
6.3 中國(guó)上市公司分析
6.3.1 數(shù)據(jù)獲取及清洗
6.3.2 上市公司數(shù)量概況
6.3.3 上市公司收入概況
附錄A rmarkdown及data，table包
A.1 rmarkdown介紹
A.2 data，table包介紹