《R语言数据分析从入门到精通》明日科技【文字版_PDF电子书_】
| 书名：R语言数据分析从入门到精通 作者：明日科技 出版社：清华大学出版社 译者：无 出版日期：2024-03-01 页数：317 ISBN：9787302650508 | 0.0 豆瓣评分 | 孔网购买 | 点击喜欢 | 全网资源sm.nayona.cn |
内容简介：
《R语言数据分析从入门到精通》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了R语言基础知识、核心技术与高级应用。全书分为3篇，共16章，包括初识R语言、集成开发环境RStudio、R语言入门、数据结构、流程控制语句、日期和时间序列、获取数据、数据处理与清洗、数据计算与分组统计、基本绘图、ggplot2高级绘图、lattice高级绘图、基本统计分析、方差分析、回归分析和时间序列分析等内容。所有知识都结合具体实例进行讲解，涉及的程序代码给出了详细的注释，还有部分代码解析。
作者简介：
明日科技，全称是吉林省明日科技有限公司，是一家专业从事软件开发、教育培训以及软件开发教育资源整合的高科技公司，其编写的教材非常注重选取软件开发中的必需、常用内容，同时也很注重内容的易学、方便性以及相关知识的拓展性，深受读者喜爱。其教材多次荣获“全行业优秀畅销品种”“全国高校出版社优秀畅销书”等奖项，多个品种长期位居同类图书销售排行榜的前列。
目 录：
第1篇 基础知识
第1章 初识R语言 2
视频讲解：9分钟
1.1 R语言概述 2
1.1.1 R语言简介 2
1.1.2 为什么要学习R语言 3
1.2 R开发环境的下载与安装 3
1.2.1 下载R开发环境 3
1.2.2 安装R开发环境 6
1.3 编写第一个R语言程序 7
第2章 集成开发环境RStudio 9
视频讲解：12分钟
2.1 RStudio概述 9
2.2 下载与安装RStudio 9
2.2.1 下载RStudio 9
2.2.2 安装RStudio 11
2.3 使用RStudio编写R程序 12
2.4 详解RStudio集成开发环境 16
2.4.1 RStudio编辑窗口 16
2.4.2 菜单栏介绍 17
2.4.3 RStudio特色功能 18
2.4.4 RStudio常用的快捷键 18
第3章 R语言入门 19
视频讲解：46分钟
3.1 R语言编码规则 19
3.1.1 控制台规则 19
3.1.2 赋值语句的写法 20
3.1.3 输入的规则 20
3.2 R语言基础 20
3.2.1 常用保留字 20
3.2.2 变量 21
3.2.3 基本数据类型 22
3.2.4 运算符 23
3.3 函数 27
3.3.1 内置函数 27
3.3.2 自定义函数的创建和调用 28
3.3.3 返回值 29
3.4 字符串 29
3.4.1 字符串规范 29
3.4.2 字符串常用函数 30
3.4.3 连接字符串 30
3.4.4 计算字符串长度 31
3.4.5 字符大小写转换 31
3.4.6 截取字符串 32
3.4.7 查询字符串 32
3.5 包的安装与使用 33
3.5.1 查看包 33
3.5.2 包的安装 34
3.5.3 包的使用 35
3.6 R语言帮助文档 35
3.6.1 help菜单命令 35
3.6.2 帮助函数 36
3.7 要点回顾 37
第4章 数据结构 38
视频讲解：104分钟
4.1 向量 38
4.1.1 创建向量 38
4.1.2 向量索引 42
4.1.3 向量操作 43
4.1.4 向量运算 44
4.1.5 向量排序 45
4.1.6 向量合并 47
4.2 矩阵 48
4.2.1 创建矩阵 48
4.2.2 矩阵索引 50
4.2.3 矩阵编辑 51
4.2.4 矩阵运算 52
4.3 数组 56
4.3.1 认识数组 56
4.3.2 创建数组 57
4.3.3 数组索引 58
4.3.4 修改数组 59
4.4 数据框 60
4.4.1 创建数据框 60
4.4.2 查看数据框信息 61
4.4.3 获取指定数据 63
4.4.4 数据的处理 64
4.5 因子 66
4.5.1 因子的概念及应用 67
4.5.2 创建因子 67
4.5.3 调整因子水平 68
4.6 列表 68
4.6.1 创建列表 69
4.6.2 列表的索引 69
4.7 要点回顾 70
第5章 流程控制语句 71
视频讲解：26分钟
5.1 程序结构 71
5.2 选择语句 72
5.2.1 if语句 72
5.2.2 if…else语句 73
5.2.3 if…else if…else语句 74
5.2.4 多分支swich语句 75
5.2.5 向量化的ifelse语句 76
5.3 循环语句 77
5.3.1 repeat语句 77
5.3.2 while语句 77
5.3.3 for语句 78
5.3.4 replication()函数 79
5.4 跳转语句 79
5.4.1 next语句 79
5.4.2 break语句 80
5.5 要点回顾 80
第6章 日期和时间序列 81
视频讲解：86分钟
6.1 日期和时间函数 81
6.1.1 返回系统当前日期和时间 81
6.1.2 时间函数as.POSIXlt()和as.POSIXct() 82
6.2 日期格式转换 83
6.2.1 as.Date()函数 83
6.2.2 format()函数 85
6.2.3 其他函数 85
6.3 生成日期时间 86
6.3.1 生成日期序列 86
6.3.2 生成时间序列 87
6.3.3 创建时间序列对象 87
6.4 日期时间运算 88
6.4.1 日期直接相减 88
6.4.2 使用difftime()函数计算时间差 89
6.5 日期时间处理包—lubridate包 89
6.5.1 提取日期和时间 89
6.5.2 解析日期和时间 90
6.5.3 时间日期计算 92
6.5.4 时间间隔 93
6.5.5 时区的操作 93
6.6 时间序列基础包—zoo包 94
6.6.1 创建时间序列 95
6.6.2 类型转换 96
6.6.3 数据操作 97
6.7 时间序列扩展包—xts包 100
6.7.1 创建时间序列 100
6.7.2 xts包的基本操作 100
6.7.3 按时间统计数据 102
6.7.4 更改时间周期 103
6.8 要点回顾 104
第2篇 核心技术
第7章 获取数据 106
视频讲解：39分钟
7.1 手动输入数据 106
7.1.1 数据编辑器 106
7.1.2 在代码中直接输入数据 107
7.2 读取外部数据 108
7.2.1 读取文本文件、CSV文件 108
7.2.2 读取Excel文件 110
7.2.3 读取SPSS文件 111
7.2.4 读取Stata文件 112
7.2.5 读取SAS文件 113
7.2.6 导入数据库中的数据 114
7.2.7 读取XML文件 117
7.3 R语言自带的数据集 118
7.3.1 数据集介绍 118
7.3.2 mtcars数据集 120
7.4 要点回顾 120
第8章 数据处理与清洗 121
视频讲解：73分钟
8.1 查看数据概况 121
8.1.1 查看数据的基本信息 121
8.1.2 查看摘要信息 123
8.1.3 查看数据整体概况 123
8.2 数据清洗 124
8.2.1 缺失值的检测与处理 124
8.2.2 重复值的检测与处理 126
8.2.3 异常值的检测与处理 127
8.2.4 数据排序 128
8.2.5 数据抽样 130
8.3 字符串处理—stringr包 131
8.3.1 stringr包中的字符串处理函数 131
8.3.2 字符串替换函数str_sub() 132
8.3.3 字符串分割函数str_split() 133
8.3.4 正则表达式的应用 134
8.4 数据合并与拆分 136
8.4.1 数据合并 136
8.4.2 数据拆分 139
8.4.3 数据分段 140
8.5 数据转换与重塑 141
8.5.1 将数据转换为数字格式 141
8.5.2 数据转置 142
8.5.3 数据整合 142
8.6 要点回顾 143
第9章 数据计算与分组统计 144
视频讲解：58分钟
9.1 数据计算 144
9.1.1 求和 144
9.1.2 求均值 147
9.1.3 求最大值 148
9.1.4 求最小值 148
9.1.5 求中位数 149
9.1.6 求众数 149
9.1.7 求方差 150
9.1.8 求标准差 151
9.1.9 求分位数 152
9.1.10 求多个计算结果 152
9.2 数据分组统计 153
9.2.1 apply()、tapply()、sapply()、lapply()函数 153
9.2.2 分组统计函数aggregate() 154
9.2.3 分组函数group_by() 156
9.3 数据透视表 156
9.3.1 dcast()函数 157
9.3.2 gather()函数 158
9.3.3 spread()函数 158
9.4 要点回顾 159
第10章 基本绘图 160
视频讲解：88分钟
10.1 图表的常用设置 160
10.1.1 基本绘图函数plot() 160
10.1.2 设置画布 164
10.1.3 设置坐标轴 164
10.1.4 添加文本标签 166
10.1.5 设置标题和图例 167
10.1.6 设置参考线 169
10.1.7 保存图表 169
10.2 基础图表的绘制 170
10.2.1 折线图 170
10.2.2 柱形图 171
10.2.3 饼形图 173
10.3 统计分布图的绘制 175
10.3.1 直方图 176
10.3.2 散点图 177
10.3.3 箱形图 178
10.4 多子图的绘制 182
10.4.1 par()函数 182
10.4.2 layout()函数 184
10.5 要点回顾 186
第11章 ggplot2高级绘图 187
视频讲解：95分钟
11.1 ggplot2入门 187
11.1.1 ggplot2概述 187
11.1.2 安装ggplot2 188
11.1.3 ggplot2绘图流程 188
11.1.4 ggplot2基本语法 189
11.1.5 ggplot2常用绘图函数 189
11.2 ggplot2绘图的基本设置 191
11.2.1 标题 191
11.2.2 坐标轴 192
11.2.3 添加文本标签 193
11.2.4 图例 194
11.2.5 更改字体大小 196
11.2.6 主题 197
11.2.7 保存图形 199
11.3 使用ggplot2绘制图表 199
11.3.1 折线图 199
11.3.2 散点图 203
11.3.3 柱形图 205
11.3.4 直方图 208
11.3.5 箱形图 209
11.3.6 面积图 210
11.3.7 密度图 211
11.3.8 小提琴图 213
11.4 使用ggplot2绘制分面图 214
11.4.1 facet_grid()函数 214
11.4.2 facet_wrap()函数 216
11.5 要点回顾 218
第12章 lattice高级绘图 219
视频讲解：60分钟
12.1 lattice入门 219
12.2 使用lattice绘制图表 220
12.2.1 散点图 220
12.2.2 散点图矩阵 222
12.2.3 条形图 222
12.2.4 箱形图 224
12.2.5 点图 225
12.2.6 直方图 225
12.2.7 核密度图 226
12.2.8 条纹图 227
12.2.9 平行坐标图 227
12.2.10 3D绘图 227
12.3 lattice绘图的常用设置 229
12.3.1 lattice绘图的组成部分 229
12.3.2 标题设置 229
12.3.3 坐标轴设置 230
12.3.4 图例设置 230
12.3.5 颜色符号和线条设置 232
12.3.6 条件变量 233
12.3.7 分组变量 234
12.3.8 面板设置 234
12.4 使用lattice绘制多子图 236
12.4.1 plot()函数 236
12.4.2 ggarrange()函数 237
12.5 要点回顾 237
第13章 基础统计分析 238
视频讲解：65分钟
13.1 描述性统计分析 238
13.1.1 summary()函数 238
13.1.2 describe()函数 239
13.1.3 stat.desc()函数 240
13.1.4 分组计算描述性统计量 241
13.2 概率与数据分布 243
13.2.1 概率 243
13.2.2 数据分布概述 243
13.2.3 正态分布 245
13.2.4 二项分布 246
13.2.5 泊松分布 246
13.3 列联表和频数表 247
13.3.1 table()函数 247
13.3.2 ftable()函数 248
13.3.3 xtab()函数 248
13.4 独立性检验 248
13.4.1 卡方检验 249
13.4.2 Fisher精确检验 249
13.4.3 Cochran-Manel-Haenszel检验 250
13.5 相关性分析 250
13.5.1 相关系数 251
13.5.2 相关性分析 253
13.6 t检验 255
13.6.1 独立样本的t检验 255
13.6.2 非独立样本的t检验 256
13.7 要点回顾 257
第3篇 高级应用
第14章 方差分析 260
视频讲解：43分钟
14.1 方差分析概述 260
14.1.1 方差分析的概念 260
14.1.2 常见术语 260
14.1.3 方差分析表 261
14.2 方差分析的基本流程 262
14.3 aov()函数 262
14.4 单因素方差分析 263
14.4.1 正态性检验 264
14.4.2 方差齐性检验 267
14.4.3 单因素方差分析案例 268
14.5 双因素方差分析 271
14.5.1 主效应分析 271
14.5.2 交互效应分析 273
14.6 要点回顾 273
第15章 回归分析 274
视频讲解：35分钟
15.1 回归分析概述 274
15.1.1 什么是回归分析 274
15.1.2 回归分析的应用 275
15.2 回归分析的基本流程 275
15.3 假设检验 276
15.3.1 线性关系 276
15.3.2 评估模型性能 277
15.3.3 多重共线性检验 278
15.4 一元线性回归 278
15.4.1 lm()函数 279
15.4.2 predict()函数 280
15.4.3 一元线性回归案例 280
15.4.4 predict()函数错误调试 282
15.5 多元线性回归 283
15.5.1 相关系数矩阵 283
15.5.2 散点图矩阵 284
15.5.3 多元线性回归案例 285
15.6 要点回顾 290
第16章 时间序列分析 291
视频讲解：73分钟
16.1 时间序列分析概述 291
16.1.1 什么是时间序列分析 291
16.1.2 时间序列分析的应用领域 292
16.2 时间序列的基本操作 292
16.2.1 转换时间序列 292
16.2.2 绘制时间序列图 293
16.3 平稳性检验 294
16.3.1 时序图 294
16.3.2 自相关图与acf()函数 295
16.3.3 偏自相关图与pacf()函数 297
16.3.4 单位根检验 298
16.4 差分 300
16.4.1 什么是差分 300
16.4.2 计算差分函数ndiffs() 300
16.4.3 差分函数diff() 301
16.5 纯随机性检验 302
16.6 ARMA模型—自回归移动平均模型 302
16.6.1 什么是ARMA模型 302
16.6.2 ARMA建模流程 303
16.6.3 模型判定 303
16.6.4 建模函数arima() 304
16.6.5 自动定阶建模函数auto.arima() 304
16.6.6 模型检验 305
16.6.7 预测函数forecast() 306
16.6.8 尼罗河流量分析案例 306
16.7 ARIMA模型—自回归差分移动平均模型 310
16.7.1 什么是ARIMA模型 310
16.7.2 ARIMA模型的应用 310
16.7.3 大气中CO2含量趋势分析案例 310
16.8 非平稳时间序列分析 312
16.8.1 非平稳时间序列概述 312
16.8.2 分解时间序列函数decompose() 312
16.8.3 指数平滑模型HoltWinters() 315
16.8.4 基于指数平滑模型预测销售额 315
16.9 要点回顾 317
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摘要：本文围绕明日科技编著的《R语言数据分析从入门到精通》展开系统介绍，从基础语法、数据处理、可视化方法到综合案例四个方面进行深入分析，旨在帮助读者全面理解本书的结构设计、内容深度与应用价值。文章首先概述本书如何通过循序渐进的讲解方式，让读者快速掌握R语言核心能力；接着重点诠释书中在数据操作、统计分析、高级图形绘制等方面的实用技巧；随后说明本书在案例驱动教学、方法与实践融合方面的优势；最后对其在数据科学学习道路上的指导作用进行总结。整体内容结构严谨、段落分明，既可作为初学者的学习指南，也适合作为有经验读者的知识补充与工具手册。通过阅读全文，读者将能够清晰认识《R语言数据分析从入门到精通》的价值所在，理解其为何能成为众多学习者踏入数据分析领域的重要参考书籍。
1、基础内容循序讲解
《R语言数据分析从入门到精通》在基础内容的编排方面非常注重循序渐进的教学方式。本书从R语言安装、界面介绍和基础语法开始，引导读者逐步熟悉R的运行逻辑与编码习惯。作者通过大量示例展示变量创建、常用数据结构和基本运算，为后续的数据分析内容奠定了扎实的基础。
书中对R的基础数据结构，如向量、矩阵、列表和数据框做了全面解释，并通过直观案例让读者在理解概念的同时掌握其具体用法。作者还特别强调R语言在统计计算方面的优势，使学习者能够更轻松地理解其在数据分析领域流行的原因。
此外，本书采用案例+解释的教学模式，在每一个基础语法点之后都提供练习示例，帮助学习者将知识立即应用于实践。这种方式有效避免了传统教程枯燥无味的纯理论描述，使读者在学习之初便能建立起动手实操的信心。
2、数据处理方法系统呈现
数据处理是R语言应用最广泛的部分，本书对此进行了系统且深入的讲解。作者详细介绍了数据读取、预处理、清洗、转换等操作，涵盖CSV、Excel、数据库等常见数据源的导入方式，让读者能够轻松应对多样化的数据场景。
在数据清洗章节中，书中对缺失值处理、异常值识别、类型转换、数据抽取等关键步骤进行了细致拆解，并结合dplyr等热门包讲解高效的数据操作流程，使读者能够掌握现代 R 生态中最常用的数据处理工具。
除了常规的数据整理方法，本书还深入讲述了数据分组分析、数据合并、数据透视等中级技巧，为读者处理复杂结构的数据提供了可靠方案。这些内容让初学者也能逐步掌握专业级的数据整理能力，为进一步的统计建模与可视化分析做好准备。
3、图形可视化技巧全面覆盖
在可视化方面，《R语言数据分析从入门到精通》不仅介绍了基础的绘图函数，还重点讲解了ggplot2等现代图形系统，使读者能够创建更美观、更专业的分析图形。作者通过对图层结构的解析，让读者理解复杂图形构建的逻辑，而不仅仅是简单使用命令。
书中的可视化案例涵盖折线图、条形图、散点图、箱线图、密度图等常见分析图形，并通过图形参数调节、颜色选择、主题设定等内容帮助读者快速提升图形呈现效果。每一个图形示例都配有详细代码，使学习者能够轻松复现并修改。
更为重要的是，该书不仅关注图形的美观性，还强调图形在数据表达中的功能性与准确性。作者在讲解中常加入对图形解释的提示，帮助读者建立数据可视化的分析思维，使其能够针对不同的数据选择合适的图形类型。
4、案例驱动的综合实战能力
本书的案例部分是其最具价值的章节之一。作者精心挑选了多个实际数据分析案例，涵盖市场分析、用户行为分析、统计建模等多种场景，使读者能够在真实背景下应用所学知识。案例结构完整，从数据获取、清洗、分析到结论输出全流程展示，让读者对完整的数据分析过程有清晰认识。
每个案例不仅给出了步骤说明，还包含代码解释与分析方法选取的逻辑，让读者理解为什么要采用某种方法，而不仅仅是如何使用。这种深入浅出的方式有效提升了读者的分析思维能力。
此外，书中还加入了部分进阶案例，如聚类分析、回归建模、时间序列预测等，使读者能够在掌握基础内容之后继续拓展能力。通过这些案例，读者不仅能提升技术技能，还能学习如何从数据中发现问题、提出假设并验证结论，从而真正具备数据分析师所需的综合能力。
总结：
综上，《R语言数据分析从入门到精通》以循序渐进的内容结构、详尽的数据处理技巧、全面的可视化方法以及丰富的案例实战构成了系统的数据分析学习体系。无论是零基础读者还是已有经验的从业者，都能从该书中找到适合自身的学习路径，快速掌握R语言的数据分析能力。
本书最大的价值在于其“理论+实践+案例”三位一体的教学设计，让读者不仅学会使用R语言，更能理解数据分析背后的逻辑与方法。对于希望提升数据分析技能的读者来说，这本书无疑是一本内容全面、易学易用且实战性强的重要参考资料。
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