R For Dummies pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Master the programming language of choice among statisticians and data analysts worldwide Coming to grips with R can be tough, even for seasoned statisticians and data analysts. Enter R For Dummies, the quick, easy way to master all the R you'll ever need. Requiring no prior programming experience and packed with practical examples, easy, step-by-step exercises, and sample code, this extremely accessible guide is the ideal introduction to R for complete beginners. It also covers many concepts that intermediate-level programmers will find extremely useful. Master your R ABCs get up to speed in no time with the basics, from installing and configuring R to writing simple scripts and performing simultaneous calculations on many variables Put data in its place get to know your way around lists, data frames, and other R data structures while learning to interact with other programs, such as Microsoft Excel Make data dance to your tune learn how to reshape and manipulate data, merge data sets, split and combine data, perform calculations on vectors and arrays, and much more Visualize it learn to use R's powerful data visualization features to create beautiful and informative graphical presentations of your data Get statistical find out how to do simple statistical analysis, summarize your variables, and conduct classic statistical tests, such as t-tests Expand and customize R get the lowdown on how to find, install, and make the most of add-on packages created by the global R community for a wide variety of purposes Open the book and find: Help downloading, installing, and configuring R Tips for getting data in and out of R Ways to use data frames and lists to organize data How to manipulate and process data Advice on fitting regression models and ANOVA Helpful hints for working with graphics How to code in R What R mailing lists and forums can do for you
作者简介
目录信息
Part I: R You Ready? 7
Chapter 1: Introducing R: The Big Picture 9
Chapter 2: Exploring R 15
Chapter 3: The Fundamentals of R 31
Part II: Getting Down to Work in R 43
Chapter 4: Getting Started with Arithmetic 45
Chapter 5: Getting Started with Reading and Writing 71
Chapter 6: Going on a Date with R 93
Chapter 7: Working in More Dimensions 103
Part III: Coding in R 137
Chapter 8: Putting the Fun in Functions 139
Chapter 9: Controlling the Logical Flow 159
Chapter 10: Debugging Your Code 179
Chapter 11: Getting Help 193
Part IV: Making the Data Talk 203
Chapter 12: Getting Data into and out of R 205
Chapter 13: Manipulating and Processing Data 219
Chapter 14: Summarizing Data 253
Chapter 15: Testing Differences and Relations 275
Part V: Working with Graphics 299
Chapter 16: Using Base Graphics 301
Chapter 17: Creating Faceted Graphics with Lattice 317
Chapter 18: Looking At ggplot2 Graphics 333
Part VI: The Part of Tens 347
Chapter 19: Ten Things You Can Do in R That You Would've Done in Microsoft Excel 349
Chapter 20: Ten Tips on Working with Packages 359
Appendix: Installing R and RStudio 365
Index 371
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
评分
用户评价
老实说，刚开始拿到这本厚厚的书时，我还有点疑虑，怕它会过度简化以至于流于表面。但阅读后发现，它的广度与深度达到了一个非常微妙的平衡。它没有直接深入到复杂的机器学习算法的数学推导，但它对数据可视化的介绍，绝对是入门级的最佳实践指南。书中对`ggplot2`的讲解，简直是打开了我对数据呈现的新世界大门。作者没有仅仅展示如何生成图表，而是教导我们如何通过调整图层、色彩、主题和坐标系，来有效地“讲述”数据背后的故事。我记得书里有一章专门对比了用基础图形系统和`ggplot2`生成同一张图的差异，那种清晰度和美观度的对比，让我立刻就爱上了`ggplot2`的语法。更值得称道的是，它在基础介绍后，还巧妙地引入了一些进阶主题的“预览”，比如如何进行基础的模型拟合（线性回归），虽然不会深入到细节，但足以让你知道R的能力边界在哪里，并激发你继续学习的动力。这种“打好地基，然后指引未来方向”的处理方式，非常成熟，避免了新手被海量信息淹没，同时也避免了过于肤浅而不能解决实际问题。
评分从排版和可读性上来讲，这本书也做得非常出色，这对于一本技术书籍来说至关重要。页边距的留白恰到好处，代码块的字体和颜色区分得非常清晰，即使用户是像我这样需要经常查阅的老读者，也能很快定位到需要的代码示例。很多技术书籍的代码示例要么太小，要么和正文混在一起，阅读体验很差，但这本完全没有这个问题。更关键的是，它在概念解释后，会立即附上一个简短的、可执行的例子，让你能立刻动手验证。我经常是读完一页的概念，马上就能在自己的RStudio里敲出相应的代码，看着结果反馈，理解就立刻固化了。这种“边学边练”的节奏，是提升学习效率的黄金法则。它有效地避免了“我好像懂了，但一敲代码就忘光”的窘境。总的来说，这本书的设计者显然是深谙成人学习心理，他们不仅提供了知识，更提供了高效吸收知识的载体和环境，使得整个学习过程变得高效且愉悦。
评分这本书简直是为我这种编程小白量身定做的，我之前对R语言是完全一窍不通，听别人说数据分析必备，心里痒痒的，但一看到那些密密麻麻的代码和专业术语就想打退堂鼓。幸运的是，我找到了这本“傻瓜指南”。它的叙述方式极其亲切，就像一个经验丰富的老朋友耐心地坐在你旁边，一步一步教你如何拆解复杂的统计概念。它没有上来就抛出一堆抽象的理论，而是从最基础的环境设置开始，告诉我RStudio是啥，如何输入第一行代码并让它成功运行。特别是关于数据导入和清洗的部分，讲解得特别细致，它没有假设我知道CSV文件和Excel文件的区别，而是用非常生活化的例子告诉我，如何让我的数据“听话”，乖乖地进入R的环境等待处理。更让我惊喜的是，它对那些核心的统计函数，比如t检验、方差分析，没有直接堆砌公式，而是用实际案例来展示“什么时候用这个，用了它能看出什么”。阅读过程中，我感觉那些原本高不可攀的统计学知识，突然变得触手可及，不再是只能在学术论文里看到的晦涩符号，而是实实在在能帮我解决眼前工作难题的工具。那种“原来如此简单”的顿悟感，是其他任何教程都没给我的。对于初学者来说，这本书最大的价值在于，它彻底打消了对编程的恐惧，建立起了一个扎实的信心基础。
评分这本书的另一个巨大亮点，在于它的“实战导向”。它似乎非常清楚，读者买这本书的目的不是为了通过考试，而是为了解决实际工作中的数据难题。因此，书中的每一个练习和案例都紧密围绕着商业分析、科学实验等常见场景展开。比如，它会模拟一个市场调研的数据集，然后引导你完成从数据加载、异常值处理、描述性统计，到最后生成报告所需的图表的全过程。这种端到端的案例学习，比起那些孤立的功能介绍要有效得多。我尤其喜欢它在处理特定任务时，总是会给出不止一种实现方式的比较。比如，处理缺失值时，它会先教你用基础的`is.na()`和`na.omit()`，然后顺带介绍一下用`tidyr`包中更高效的方法。这种“旧知新用”和“多角度解决问题”的教学方法，极大地拓宽了我的工具箱，让我明白在不同的情境下，应该选择最合适的那把“瑞士军刀”。它培养的不是机械的编码能力，而是解决问题的策略思维。
评分这本书的结构安排简直是教科书级别的典范，逻辑性强到让人佩服。它不像有些入门书那样零散地介绍各种功能，而是构建了一个清晰的学习路径图。从基础的数据结构（向量、矩阵、数据框）开始，循序渐进地过渡到数据操作的核心——`dplyr`包。我特别欣赏作者在讲解数据筛选和聚合时所采用的“管道操作符”（`%>%`）的讲解方式。他们没有仅仅停留在“这是语法”的层面，而是深入阐释了这种操作哲学：让数据处理的步骤像流水线一样清晰可见，前一个步骤的结果自然而然地成为下一个步骤的输入。这种函数式的编程思维，极大地提升了代码的可读性和可维护性。读完关于数据整理的部分，我感觉自己对处理真实世界中那些“脏数据”不再束手无策。而且，书中穿插的那些“警告”和“提示”小栏目，简直是救命稻草，它们精准地指出了新手最容易犯的陷阱，比如因子（factor）变量的陷阱，或者日期格式解析的那些隐藏的坑。这种预见性的指导，比事后去Stack Overflow上搜索错误信息有效率高出百倍。毫不夸张地说，这本书不仅仅是教你怎么写R代码，更是在教你如何像一个专业的数据分析师那样去思考和组织你的分析流程。
评分作为入门的书很不错，看完了也就入门了
评分由于是自学，必定盲点，有必要归零，再次出发
评分作为入门的书很不错，看完了也就入门了
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评分由于是自学，必定盲点，有必要归零，再次出发
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