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R语言:实用数据分析和可视化技术计算机与互联
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- 上架时间:2024-06-30 09:08:33
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内容介绍
| 书名： | (正版特价)R语言：实用数据分析和可视化技术（原书第2版）|232891 |
| 图书定价： | 139元 |
| 图书作者： | [美] 贾里德· P. 兰德（Jared P. Lander） |
| 出版社： | 机械工业出版社 |
| 出版日期： | 2019/10/28 0:00:00 |
| ISBN号： | 9787111633624 |
| 开本： | 16开 |
| 页数： | 450 |
| 版次： | 1-1 |
| 内容简介 |
| 本书借鉴数据科学家Jared P. Lander在R语言上丰富的教学经验，通过大量实例，详细讲解R语言的核心功能。对于刚接触统计程序和模型的人，本书的内容组织结构使得学习R语言相当简单和直观。本书主要介绍R语言中20%的核心功能，但是这20%的功能足以让你解决80%的现代数据分析。 书中每一章都是从基础知识开始，提供大量的实例和代码。你将学习下载和安装R语言；设置和使用R语言环境；掌握基本的程序编写，数据导入、操作和可视化；完成几个测验。然后在此基础上，你将构建几个完整的模型，包括线性和非线性模型，学习数据挖掘技术。接着你将在代码中学习使用LaTeX，RMarkdown和Shiny等R语言包。 |
| 目录 |
译者序 序 前言 致谢 第1章 获取R语言 1 1.1 下载R语言 1 1.2 R语言版本 2 1.3 32位与64位 2 1.4 安装R语言 2 1.4.1 在Windows系统上安装 2 1.4.2 在Mac OS X系统上安装 5 1.4.3 在Linux系统上安装 8 1.5 微软开源R语言 10 1.6 小结 10 第2章 R语言环境 11 2.1 命令行界面 12 2.2 RStudio 13 2.2.1 RStudio项目 14 2.2.2 RStudio工具 16 2.2.3 Git集成 20 2.3 微软Visual Studio 22 2.4 小结 22 第3章 R语言包 23 3.1 安装R语言包 23 3.2 加载R语言包 25 3.3 构建R语言包 26 3.4 小结 26 第4章 R语言基础 27 4.1 基本数学运算 27 4.2 变量 28 4.2.1 变量赋值 28 4.2.2 删除变量 29 4.3 数据类型 30 4.3.1 数值型 30 4.3.2 字符型 31 4.3.3 日期型 32 4.3.4 逻辑型 32 4.4 向量 34 4.4.1 向量操作 34 4.4.2 factor向量 37 4.5 函数调用 38 4.6 函数文档 38 4.7 缺失数据 39 4.7.1 NA 39 4.7.2 NULL 40 4.8 管道 40 4.9 小结 41 第5章 高级数据结构 42 5.1 数据框 42 5.2 列表 48 5.3 矩阵 53 5.4 数组 56 5.5 小结 56 第6章 R语言读取数据 57 6.1 读取CSV文件 57 6.1.1 read_delim函数 59 6.1.2 fread函数 60 6.2 读取Excel数据 60 6.3 读取数据库数据 62 6.4 读取其他统计工具的数据 64 6.5 读取R语言二进制文件 65 6.6 读取R语言数据 67 6.7 读取网页数据 68 6.7.1 读取HTML表格 68 6.7.2 抽取网页数据 69 6.8 读取JSON数据 70 6.9 小结 72 第7章 统计图 73 7.1 基础统计图 73 7.1.1 基础直方图 74 7.1.2 基础散点图 74 7.1.3 箱线图 75 7.2 ggplot2 75 7.2.1 ggplot2：直方图和核密度曲线 76 7.2.2 ggplot2：散点图 77 7.2.3 ggplot2：箱线图和小提琴图 79 7.2.4 ggplot2：曲线图 82 7.2.5 主题 83 7.3 小结 84 第8章 编写R语言函数 85 8.1 Hello，World！ 85 8.2 函数参数 86 8.2.1 默认参数 87 8.2.2 额外参数 87 8.3 返回值 88 8.4 do.call函数 89 8.5 小结 89 第9章 控制语句 90 9.1 if和else语句 90 9.2 switch语句 92 9.3 ifelse函数 94 9.4 复合检查 95 9.5 小结 95 第10章 R语言的循环迭代 96 10.1 for循环 96 10.2 while循环 97 10.3 控制循环 98 10.4 小结 99 第11章 分组操作 100 11.1 apply函数族 100 11.1.1 apply函数 100 11.1.2 lapply和sapply函数 101 11.1.3 mapply函数 102 11.1.4 其他的apply函数 102 11.2 aggregate函数 103 11.3 plyr包 105 11.3.1 ddply函数 106 11.3.2 llply函数 108 11.3.3 plyr的辅助函数 109 11.3.4 速度与便利性 109 11.4 data.table包 109 11.4.1 键值 113 11.4.2 data.table聚合 115 11.5 小结 117 第12章 高效的分组操作：dplyr 118 12.1 管道 118 12.2 tbl数据类型 119 12.3 select函数 120 12.4 filter函数 127 12.5 slice函数 131 12.6 mutate函数 132 12.7 summarize函数 135 12.8 group_by函数 136 12.9 arrange函数 137 12.10 do函数 137 12.11 dplyr使用数据库 139 12.12 小结 140 第13章 数据迭代 141 13.1 map函数 141 13.2 特定类型的map函数 143 13.2.1 map_int函数 144 13.2.2 map_dbl函数 144 13.2.3 map_chr函数 144 13.2.4 map_lgl函数 145 13.2.5 map_df函数 145 13.2.6 map_if函数 146 13.3 数据框的迭代 147 13.4 map函数的多输入 148 13.5 小结 149 第14章 数据整理 150 14.1 cbind和rbind 150 14.2 连接 151 14.2.1 合并 152 14.2.2 plyr中的join 152 14.2.3 合并表 156 14.3 reshape2 157 14.3.1 melt函数 157 14.3.2 dcast函数 159 14.4 小结 160 第15章 数据重构：Tidyverse 161 15.1 合并行和列数据 161 15.2 用dplyr包连接 162 15.3 行列变换 166 15.4 小结 169 第16章 字符串操作 170 16.1 paste 170 16.2 把格式数据写成串（sprintf） 171 16.3 提取文本 172 16.4 正则表达式 175 16.5 小结 181 第17章 概率分布 182 17.1 正态分布 182 17.2 二项分布 186 17.3 泊松分布 190 17.4 其他分布 192 17.5 小结 194 第18章 基本统计 195 18.1 概括性统计量 195 18.2 相关系数和协方差 198 18.3 t-检验 205 18.3.1 单样本t-检验 206 18.3.2 两样本t-检验 208 18.3.3 两配对样本t-检验 210 18.4 方差分析 211 18.5 小结 213 第19章 线性模型 214 19.1 简单线性回归 214 19.2 多元回归 219 19.3 小结 234 第20章 广义线性模型 235 20.1 逻辑斯蒂回归 235 20.2 泊松回归 238 20.3 其他的广义线性模型 241 20.4 生存分析 242 20.5 小结 246 第21章 模型诊断 247 21.1 残差 247 21.2 模型比较 252 21.3 交叉验证 255 21.4 Bootstrap 259 21.5 逐步变量选择 262 21.6 小结 264 第22章 正则化和压缩 265 22.1 弹性网络 265 22.2 贝叶斯压缩 279 22.3 小结 282 第23章 非线性模型 283 23.1 非线性最小二乘法 283 23.2 样条插值 285 23.3 广义相加模型 288 23.4 决策树 293 23.5 boost树 295 23.6 随机森林 298 23.7 小结 299 第24章 时间序列和自相关 301 24.1 自回归移动平均模型 301 24.2 向量自回归 306 24.3 广义自回归异方差模型 311 24.4 小结 317 第25章 聚类 318 25.1 k-均值 318 25.2 PAM 325 25.3 分层聚类 329 25.4 小结 332 第26章 模型拟合调优：caret 333 26.1 caret介绍 333 26.2 caret选项 333 26.2.1 caret训练控制 334 26.2.2 caret网格搜索 334 26.3 boost树调优 335 26.4 小结 338 第27章 可重复性报告：knitr 339 27.1 安装LaTeX 339 27.2 LaTeX基础 340 27.3 knitr中使用LaTeX 342 27.4 小结 346 第28章 R语言文档：RMarkdown 347 28.1 文档编译 347 28.2 文档头信息 347 28.3 Markdown入门 348 28.4 Markdown代码块 350 28.5 htmlwidgets 351 28.5.1 表数据 352 28.5.2 leaflet 354 28.5.3 dygraphs 356 28.5.4 threejs 358 28.5.5 d3heatmap 360 28.6 RMarkdown幻灯片 361 28.7 小结 362 第29章 交互式dashboard：Shiny 363 29.1 在RMarkdown中使用Shiny 363 29.2 Shiny中的响应表达式 366 29.3 服务端和UI界面 368 29.4 小结 376 第30章 构建R包 377 |
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| 资深数据专家凝炼数十年教学和实践经验，全面阐释如何使用R语言20%的功能完成80%的现代数据工作 |