25 Recipes for Getting Started with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
R is a powerful tool for statistics and graphics, but getting started with this language can be frustrating. This short, concise book provides beginners with a selection of how-to recipes to solve simple problems with R. Each solution gives you just what you need to know to use R for basic statistics, graphics, and regression. You'll find recipes on reading data files, creating data frames, computing basic statistics, testing means and correlations, creating a scatter plot, performing simple linear regression, and many more. These solutions were selected from O'Reilly's R Cookbook, which contains more than 200 recipes for R that you'll find useful once you move beyond the basics.
作者简介
目录信息
读后感
很简单的一本R语言入门的小册子，全部的内容都来自R Cookbook，算是R cookbook的浓缩版。看着还有点意思，就动手翻译了一些，地址：http://gossipcoder.com/?tag=r%E5%85%A5%E9%97%A825%E6%8B%9B
评分很简单的一本R语言入门的小册子，全部的内容都来自R Cookbook，算是R cookbook的浓缩版。看着还有点意思，就动手翻译了一些，地址：http://gossipcoder.com/?tag=r%E5%85%A5%E9%97%A825%E6%8B%9B
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用户评价
这本书的出现，彻底改变了我对数据分析学习的恐惧感。我一直认为编程是一项需要极高天赋的技能，而且 R 语言听起来就带着一丝“高冷”。但《25 Recipes for Getting Started with R》这本书，以其独特而实用的“食谱”形式，将 R 语言的学习变得触手可及。书中的每一个“食谱”，都像一个解决具体数据难题的小指南。作者并没有从抽象的理论开始，而是直接从大家最关心的实际操作入手，比如如何导入 Excel 文件、如何清理数据中的错误值、如何进行基本的数据统计描述、以及如何绘制不同类型的图表。这些“食谱”的设计非常贴心，它们覆盖了数据分析中最常见、最基础也最核心的环节。而且，每一道“食谱”都提供了可以直接运行的代码，并且作者对这些代码进行了非常详细的解释，说明了每一行代码的功能和背后的逻辑。我印象最深刻的是，在讲解数据可视化时，作者通过几个简单但效果显著的例子，让我能够快速地创建出具有信息量和美感的图表，这极大地增强了我对数据分析的信心。通过这本书，我学会了如何用 R 语言来高效地处理和理解数据，也让我看到了数据背后蕴含的巨大价值。它不仅仅是一本入门书籍，更像是一个优秀的导师，引导我一步步掌握 R 语言，并培养了我独立解决数据问题的能力。
评分在接触这本书之前，我对数据分析和 R 语言的了解可谓是知之甚少，总觉得这是一个需要高智商和专业背景才能驾驭的领域。《25 Recipes for Getting Started with R》这本书，以其独辟蹊径的“食谱”式教学方法，彻底颠覆了我的这种看法。它没有从枯燥的理论讲起，而是直接将学习过程设计成了一系列解决实际数据问题的“菜谱”。从最基础的 R 和 RStudio 的安装配置，到如何导入和导出各种格式的数据文件，再到如何进行数据的清洗、筛选、排序和聚合，每一个步骤都提供了清晰的代码示例和详尽的解释。作者的讲解风格非常平易近人，他总是会耐心地解释每一行代码的作用，以及为什么需要这样操作，这使得我能够真正理解 R 语言的逻辑，而不是死记硬背。我尤其喜欢书中关于数据可视化的部分，通过几个简单的“食谱”，我就能轻松地绘制出信息丰富且美观的图表，这极大地提升了我对数据分析的信心和兴趣。这本书给我带来的最大改变，不仅仅是学会了如何使用 R 语言，更重要的是，它让我明白了学习新技能的关键在于找到正确的方法和合适的工具。它为我打开了数据科学的大门，也激发了我进一步探索 R 语言更高级功能的兴趣。
评分这本书真是把我从对 R 的茫然无知，带到了一个可以开始探索这个强大工具的全新世界。在我拿到它之前，我对数据分析的印象还停留在 Excel 的各种公式和图表，虽然够用，但总觉得在处理更复杂的数据时力不从心，而且效率也亟待提升。当我在网上搜寻“R 入门”相关信息时，这本书的名字立刻吸引了我。“25个食谱”的说法，让我感觉学习过程会像烹饪一样，一步一步跟着来，就能做出美味的“数据大餐”。拿到书后，我迫不及待地翻开，首先被它清晰的结构所吸引。作者并没有一开始就抛出大量复杂的理论，而是从最基础的安装和环境配置入手，就像准备好食材和厨具一样，为接下来的学习打下了坚实的基础。接着，每一章都围绕着一个具体的数据处理或可视化任务展开，比如如何读取不同格式的数据，如何进行基本的数据清洗，如何绘制散点图、柱状图等等。这些“食谱”的设计非常巧妙，它们都是实际工作中经常会遇到的问题，而且每个食谱都提供了一套完整的 R 代码，并配有详细的解释，说明每一步代码的作用，以及为什么这样写。我印象最深刻的是关于数据可视化的部分，作者用非常直观的方式展示了如何通过调整代码参数，改变图表的颜色、形状、标签等，让原本枯燥的数据瞬间变得生动起来。我尝试着跟着书中的例子，用自己的数据去复现这些图表，当我成功地生成了第一张自己想要的漂亮图表时，那种成就感是难以言喻的。这本书让我明白，学习编程并不一定需要成为计算机天才，只要有耐心，跟着步骤走，每个人都能掌握这项技能。它不仅仅是一本书，更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步揭开 R 的神秘面纱。
评分这本书的价值，在于它将原本可能令人望而生畏的 R 语言，变成了一种触手可及的实用工具。《25 Recipes for Getting Started with R》这本书，以其“食谱”式的教学方法，成功地吸引了我这个对编程领域颇感陌生的人。我一直认为，学习编程需要花费大量的时间去记忆各种命令和语法，而且很多入门教程往往会跳过基础概念，直接进入复杂的算法讲解，这让我感到非常吃力。但这本书不同，它将学习过程分解成了一系列具体、有针对性的任务，每一个任务都像一道精心准备的“食谱”，指导你如何一步一步地完成。从最基础的环境搭建，到数据的读取、清洗、转换，再到基础的统计分析和可视化，这本书的每一个环节都做得非常到位。作者在讲解代码时，特别注重解释“为什么”这样做，而不是简单地给出“怎么做”。这种深入浅出的讲解方式，让我能够真正理解 R 语言的逻辑和精髓，从而更好地应用它来解决实际问题。我尤其喜欢书中在数据可视化方面的讲解，通过几个简洁的代码示例，我就能够创建出清晰、美观的图表，这让我对数据分析的信心倍增。这本书不仅教会了我技术，更让我看到了数据分析的乐趣和可能性。它为我打开了一扇新的窗户，让我能够从一个全新的角度去审视和理解数据。
评分在尝试接触 R 语言之前，我对数据分析的印象总是伴随着一堆晦涩难懂的公式和复杂的统计模型，总觉得这是一个专业人士才能涉足的领域。《25 Recipes for Getting Started with R》这本书，就像一位和蔼可亲的向导，一步一步地将我从门外汉领进了门。这本书最让我感到惊喜的是它的“食谱”式的组织方式。它将学习过程设计成了一系列具体的、可执行的任务，每一道“食谱”都是一个解决实际数据问题的方案。从最基础的 R 和 RStudio 的安装与配置，到如何读写各种类型的数据文件，再到如何进行数据的预处理和初步的探索性分析，每一个环节都显得格外清晰和有条理。我特别喜欢书中对代码的详细注释和解释，作者总是会耐心地说明每一步代码的作用，以及为什么需要这样做，这对于初学者来说尤为重要。它让我能够理解代码背后的逻辑，而不是机械地复制粘贴。通过跟着书中的例子进行实践，我能够轻松地完成一些之前在我看来非常困难的数据操作，比如数据的筛选、排序、分组聚合，以及绘制基础的统计图表。这本书不仅教会了我技术，更让我体会到了解决实际问题的乐趣和成就感。它让我相信，即使是编程新手，也可以通过系统性的学习和大量的实践，掌握 R 语言，并用它来解决真实世界的数据挑战。它为我打开了数据分析的大门，也激发了我继续深入学习的动力。
评分这本书给我带来的最显著的改变，就是让我从一个对数据分析一知半解的旁观者，变成了一个能够实际操作的实践者。我一直认为数据分析是一项非常高深的技能，需要深厚的数学和统计学功底，而且编程本身就令人望而生畏。《25 Recipes for Getting Started with R》这本书，通过其独特的“食谱”式编排，有效地打破了这些壁垒。它没有一开始就堆砌理论，而是从最基础、最实用的操作入手，比如如何正确地安装 R 和 RStudio，如何有效地管理你的工作环境，以及如何用简洁的代码导入和导出数据。每一个“食谱”都针对一个具体的数据处理场景，比如如何处理缺失值、如何进行数据合并、如何创建分组聚合等，并且都提供了可以直接运行的代码。更重要的是，作者在解释代码时，始终保持着一种“用户导向”的思维，详细阐述了每一行代码的功能，以及它们在整个数据处理流程中的作用。我尤其喜欢它在数据可视化部分的讲解，通过几个简单的“食谱”，我竟然能够创建出美观且信息丰富的图表，这是我之前从未想过的。这本书让我体会到，学习 R 语言并非一定要经历“痛苦”的过程，而是可以充满乐趣和成就感。它不仅教授了技术，更培养了我解决问题的信心和独立学习的能力。我感觉自己现在能够更自信地去面对和处理各种数据问题了，而且也对未来的数据科学学习充满了期待。
评分说实话，在接触这本书之前，我对编程的印象一直停留在“枯燥”、“难懂”、“高高在上”的刻板印象里，特别是那种需要记忆大量晦涩命令的语言，更是让我望而却步。但《25 Recipes for Getting Started with R》彻底颠覆了我之前的看法。这本书最大的亮点在于它的“食谱”式教学方法，它将复杂的数据分析任务分解成一个个具体、可操作的步骤，就像一本详尽的烹饪指南。每一道“菜谱”都围绕着一个实用的技能展开，比如如何导入CSV文件、如何对数据进行筛选和排序、如何创建基本的统计图表等等。作者提供的代码示例清晰易懂，并且每行代码都有详尽的注释，解释了其背后的逻辑和作用，这一点对于新手来说至关重要。我特别喜欢的是它在讲解过程中，始终强调“为什么”要这样做，而不是简单地罗列代码。例如，在讲解数据清洗时，作者会解释为什么需要处理缺失值，不同的处理方法可能带来的影响是什么。这种深入浅出的讲解方式，让我不仅学会了如何“做”，更理解了“为何”这样做。在学习过程中，我也积极动手实践，将书中的代码应用到我自己的小项目中。当我成功地用 R 实现了我之前用 Excel 耗费大量时间才能完成的数据整理和初步分析时，那种效率的提升感让我兴奋不已。这本书真的就像一位耐心的向导，指引我穿梭在 R 的世界里，让我不再感到迷失和畏惧，而是充满了探索的乐趣和自信。它让我明白，学习新技能的关键在于找到正确的方法和合适的工具，而这本书无疑为我打开了通往 R 编程世界的大门。
评分我一直对数据可视化有着浓厚的兴趣，但总感觉缺乏一种将想法转化为实际图表的能力。在尝试了各种在线教程和零散的文章后，我发现自己总是难以系统地掌握 R 语言在数据可视化方面的强大功能。《25 Recipes for Getting Started with R》这本书的出现，简直是雪中送炭。我最欣赏它的地方在于，它并非泛泛而谈，而是聚焦于“食谱”式的实践教学。每一道“食谱”都像一个精心设计的菜肴，告诉你如何一步一步地准备食材（数据），如何运用工具（R 函数），最终呈现出一道精美的“数据盛宴”（可视化图表）。书中的例子涵盖了从基础的散点图、折线图到稍微复杂一些的柱状图、箱线图等，而且作者在讲解时，不仅仅是给出代码，还会非常详细地解释每一步的含义，以及如何通过调整参数来改变图表的视觉呈现效果。我曾为如何让我的图表更具信息量而烦恼，这本书提供了很多实用的小技巧，比如如何添加标题、轴标签、图例，如何调整颜色和字体，甚至是如何创建交互式图表。通过跟随书中的指导，我能够轻松地创建出符合我需求的专业级图表，这极大地提升了我进行数据分析和展示的信心。而且，这本书的结构非常合理，循序渐进，不会让你感到 overwhelm。即使是之前对 R 完全没有接触过的我，也能很快上手。它不仅仅是教会我写 R 代码，更是教会我如何用 R 语言去“思考”数据，去发现数据中隐藏的故事。我强烈推荐这本书给所有想要提升数据可视化能力，或者对 R 语言感兴趣的朋友们。
评分一直以来，我对数据分析的兴趣就像是一个未被点燃的火种，渴望能够找到一个合适的引子，将其点燃。《25 Recipes for Getting Started with R》这本书，无疑成为了那个最恰当的引子。它打破了我对编程“难以上手”的固有认知，用一种极其友好的方式，将 R 语言的强大功能呈现在我面前。书中的“食谱”概念非常贴切，每一项都是一个独立而完整的技能单元，涵盖了数据科学中最基本也是最重要的环节。从数据的导入、清洗、转换，到基础的统计描述和可视化，每一个步骤都有详尽的代码示例和清晰的解释。我特别欣赏书中对于代码的讲解，作者没有简单地展示代码，而是深入浅出地剖析了每行代码背后的逻辑，以及它们是如何协同工作来完成特定任务的。例如，在处理缺失值的部分，书中不仅提供了几种常见的处理方法，还解释了不同方法的适用场景和潜在影响。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，让我能够真正理解 R 语言的精髓，而不是停留在表面。通过跟随书中的指导，我能够快速地将我的数据进行初步的探索和可视化，这让我极大地提升了对数据的敏感度和洞察力。这本书给我最大的收获，不仅仅是学会了如何使用 R 语言，更重要的是，它让我看到了数据分析的魅力，并建立了自信去面对更复杂的挑战。它让我明白，学习编程和数据分析，就像学习一门新的语言，只要找对方法，持之以恒，每个人都可以掌握。
评分作为一个对数据分析领域充满好奇，但又缺乏实际操作经验的人来说，选择一本合适的入门书籍至关重要。《25 Recipes for Getting Started with R》这本书，就像是为我量身打造的一把钥匙，开启了通往 R 语言世界的大门。最让我感到欣喜的是，这本书没有回避新手可能遇到的困难，而是将那些看似复杂的操作，分解成了一个个具体、易于理解的“食谱”。从安装 R 和 RStudio，到如何导入不同格式的数据文件，再到进行基础的数据清洗、转换和探索性分析，每一个环节都被安排得井井有条。我印象特别深刻的是，书中对于每一个“食谱”的讲解都非常到位，作者不仅仅是给出了一堆代码，而是用清晰的语言解释了代码的每一部分在做什么，以及为什么这样做。这种“为什么”的解释，让我能够真正理解 R 语言的逻辑，而不是死记硬背。我尝试着跟随书中的例子，用自己的数据集进行实践，当我成功地用 R 语言完成了我之前需要花费大量时间和精力才能完成的数据整理和可视化时，那种成就感是无与伦比的。这本书让我觉得，学习 R 并非遥不可及，而是可以通过系统性的学习和大量的实践来掌握的。它培养了我解决实际数据问题的能力，也激发了我进一步探索 R 语言更高级功能的兴趣。对于任何想要踏入数据科学领域，或者希望提升数据处理和分析能力的朋友来说，这本书绝对是一个极佳的起点。
评分简单直接
评分这还真是太初级了，理论上该登杂志的文章居然就变成一本书，翻两页都看完了~
评分简单直接
评分<gossipcoder.com> 翻译版
评分用R来处理csv文件，估计效果还是不错的！（用脚本语言如python写类似功能的代码估计比较烦琐。。。） ——恩，一般的min/max/sum/group/sort估计还是SQL级别的概念，而统计学是要做相关分析、置信度、线性回归等‘统计’功能的
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