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出版者:Packt Publishing

作者:Hrishi Mittal

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:2011-1-14

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781849513067

丛书系列:

图书标签:

• R
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《R 数据可视化精通指南：从基础到高级技巧》 内容简介 本书是一本旨在帮助 R 语言用户，特别是那些希望深入掌握数据可视化技术，构建专业级、信息丰富且视觉吸引人的图表的实践指南。它专注于使用 R 语言中最流行和功能强大的可视化包——`ggplot2`，同时也会涉及其他针对特定需求（如交互式图表或复杂统计图）的工具。本书的结构设计旨在引导读者从理解基本绘图原理入手，逐步迈向创建复杂、定制化和高质量的数据故事。 第一部分：R 数据可视化的基石——`ggplot2` 语法与哲学 本部分是全书的理论与实践基础，深入剖析 `ggplot2` 的“图形语法”（Grammar of Graphics）。 理解图层化思维： 详细解释 `ggplot()` 对象的构建过程：数据（Data）、映射（Aesthetics）、几何对象（Geoms）、统计变换（Stats）、坐标系（Scales）和分面（Facets）如何协同工作。 核心组件的精细控制： 针对每一种基本几何对象（`geom_point`, `geom_line`, `geom_bar`, `geom_histogram` 等）提供详尽的示例和参数调整指南。重点讲解如何利用颜色、大小、形状和透明度等视觉变量来编码数据维度。 数据预处理与美化： 讲解如何使用 `dplyr` 等包对原始数据进行必要的汇总、重塑和清理，以确保数据结构适合 `ggplot2` 的输入要求。同时，介绍如何使用 `labs()` 和 `theme()` 来构建清晰的标题、轴标签和图例。 第二部分：探索性数据分析（EDA）中的核心图表 本部分侧重于使用图表来快速识别数据中的模式、趋势和异常值，这是数据分析工作流中的关键步骤。 单变量分析的视觉化： 掌握直方图（Histogram）、密度图（Density Plot）和箱线图（Boxplot）的正确使用场景，以及如何通过设置分箱宽度或使用核密度估计来优化分布的可读性。 双变量关系探究： 深入讲解散点图（Scatter Plot）及其变体，包括添加回归线（使用 `geom_smooth()` 的不同模型，如线性、局部加权回归 LOESS），以及如何利用抖动（Jitter）处理过多的重叠点。 分类数据比较： 详细对比条形图（Bar Chart）与柱状图，重点讲解堆叠（Stacked）、并排（Dodged）和填充（Filled）条形图在展示比例和频率上的优劣，并引入误差棒（Error Bars）的绘制方法。 第三部分：高级定制与专业图表构建 本部分旨在突破标准图表的限制，实现高度专业化和信息密度极高的可视化作品。 坐标系变换与特殊图表： 教授如何使用 `coord_flip()` 优化长标签的显示，探索极坐标（Polar Coordinates）下的图表，例如钟形图（Clock Plots）或玫瑰图（Rose Diagrams）。深入讲解如何绘制和解读热力图（Heatmaps）和相关性矩阵图。 多变量与复杂结构的可视化： 重点讲解如何利用分面（Faceting）——`facet_wrap()` 与 `facet_grid()`——来对比不同子群体的趋势。引入小提琴图（Violin Plot）和提琴箱图（Boxen Plot）来展示分布的细节。 时间序列数据的艺术： 专注于时间数据的处理和展示。如何有效利用日期时间对象，绘制多层时间序列图，并使用时间轴注解（Annotations）突出关键事件。 第四部分：图表美学与品牌化设计 优秀的可视化不仅要有正确的数据，还要有令人愉悦的视觉呈现。本部分专注于让图表更具专业性和影响力。 主题与风格控制： 系统梳理 `theme()` 函数中的所有参数，包括字体、背景、网格线和图例位置的调整。介绍如何创建和应用自定义主题（Themes）以保持项目间的一致性。 颜色理论在数据可视化中的应用： 区分定性、顺序和发散性调色板的选择原则。详细介绍如何使用 `scale_color_` 和 `scale_fill_` 函数，并集成使用 ColorBrewer 或 Viridis 等专业调色板工具包，确保图表对色盲友好。 注解、高亮与叙事引导： 掌握使用 `geom_text_repel()`、箭头和自定义形状来引导读者的视线，突出分析的关键发现。讲解如何通过精确的文本和图形元素，将静态图表转化为有说服力的叙事工具。 第五部分：超越静态——交互式与报告集成 本部分扩展了 R 可视化的应用范围，使其能够融入现代数据报告流程。 构建交互式可视化： 引入 `plotly` 或 `highcharter` 等库，展示如何将静态的 `ggplot2` 对象（通过 `ggplotly()` 转换）或直接使用这些库的语法，创建支持悬停信息、缩放和平移的动态图表。 报告整合与输出： 讲解如何高效地将最终图形导出为高分辨率格式（如 PDF, SVG, TIFF），并介绍如何使用 R Markdown 或 Quarto 将图表与分析文本无缝集成，实现一键生成专业报告。 本书面向具有 R 语言基础知识，希望从“能画图”提升到“会讲故事”的分析师、数据科学家、研究人员和学生。通过大量、可复现的代码示例和“为什么这么做”的深入解析，读者将能够自信地处理任何复杂的数据可视化需求。

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过于基础了，80%的内容看看说明书就行

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