R數(shù)據(jù)加工與分析呈現(xiàn)寶典

定　價：￥68.00

作　者：	（美）,喬納森·卡羅爾
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：	大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302534860	出版時間：	2019-09-01	包裝：
開本：		頁數(shù)：		字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　電子表格是勝任許多任務(wù)的強(qiáng)大工具，不過在需要解釋、審查和呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的情況下，使用它們就會顯得有些力不從心。這是R編程的優(yōu)勢所在。R編程語言為正確處理所有類型的數(shù)據(jù)提供了一種舒適的環(huán)境，并且在開源的RStudio開發(fā)套件中，只要用鼠標(biāo)鍵盤就可以簡化復(fù)雜的操作，還可以為分析和報告創(chuàng)建可重現(xiàn)的處理過程?！禦數(shù)據(jù)加工與分析呈現(xiàn)寶典/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書》將講解如何使用R和RStudio從原始數(shù)據(jù)中提取有意義的信息。每一章精心編寫的內(nèi)容都涵蓋了一種整理數(shù)據(jù)的獨特方式，從理解個別值到與復(fù)雜數(shù)據(jù)集合進(jìn)行交互，其中還包括如何從網(wǎng)絡(luò)上抓取數(shù)據(jù)?！禦數(shù)據(jù)加工與分析呈現(xiàn)寶典/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書》還闡釋了類似循環(huán)和條件的簡單編程技術(shù)，以便讓讀者可以創(chuàng)建自定義函數(shù)。在閱讀完《R數(shù)據(jù)加工與分析呈現(xiàn)寶典/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書》之后，讀者將掌握分析和可視化各類數(shù)據(jù)的多種策略。主要內(nèi)容如何使用R和RStudio開始編程理解和實現(xiàn)重要的R結(jié)構(gòu)與運(yùn)算符安裝和使用R包對數(shù)據(jù)進(jìn)行整潔化、提煉和繪制處理讀者對象：如果讀者擁有在Excel中編寫公式的經(jīng)驗，那么學(xué)習(xí)《R數(shù)據(jù)加工與分析呈現(xiàn)寶典/大數(shù)據(jù)應(yīng)用與技術(shù)叢書》可謂駕輕就熟！

作者簡介

　　Jonathan Carroll擁有澳大利亞阿德萊德大學(xué)的理論天體物理學(xué)博士學(xué)位，目前作為獨立承包商提供數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的R編程服務(wù)。他為R貢獻(xiàn)了許多插件包，并且經(jīng)常在Stack Overflow上解答問題，他還熱衷于科學(xué)傳播。

圖書目錄

第1章數(shù)據(jù)與R語言介紹
1．1 什么是數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)在哪里以及如何處理數(shù)據(jù)
1．1．1 什么是數(shù)據(jù)
1．1．2 將周圍的一切都視為數(shù)據(jù)源
1．1．3 數(shù)據(jù)再加工
1．1．4 使用處理得當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)可以做些什么
1．1．5 數(shù)據(jù)就是資產(chǎn)
1．1．6 可重復(fù)的研究和版本控制
1．2 R語言介紹
1．2．1 R的起源
1．2．2 R能夠以及不能完成哪些工作
1．3 R的運(yùn)行機(jī)制
1．4 RStudio介紹
1．4．1 在RStudio中使用R
1．4．2 內(nèi)置插件包（數(shù)據(jù)和函數(shù)）
1．4．3 內(nèi)置文檔
1．4．4 簡介
1．5 親自嘗試
1．6 專業(yè)術(shù)語
1．7 本章小結(jié)
第2章了解R數(shù)據(jù)類型
2．1 數(shù)據(jù)類型
2．1．1 數(shù)字
2．1．2 文本（字符串）
2．1．3 類別（因子）
2．1．4 日期和時間
2．1．5 邏輯值
2．1．6 缺失值
2．2 存儲值（賦值）
2．2．1 命名數(shù)據(jù)（變量）
2．2．2 固定不變的數(shù)據(jù)
2．2．3 賦值運(yùn)算符（＜-與=的對比）
2．3 指定數(shù)據(jù)類型
2．4 告知R忽略某些內(nèi)容
2．5 親自嘗試
2．6 專業(yè)術(shù)語
2．7 本章小結(jié)
第3章生成新數(shù)據(jù)值
3．1 基礎(chǔ)數(shù)學(xué)算法
3．2 運(yùn)算符優(yōu)先順序
3．3 字符串串聯(lián)（連接）
3．4 比較
3．5 自動轉(zhuǎn)換（強(qiáng)制）
3．6 親自嘗試
3．7 專業(yè)術(shù)語
3．8 本章小結(jié)
第4章理解將要使用的工具：函數(shù)
4．1 函數(shù)
4．1．1 表象之下
4．1．2 函數(shù)模板
4．1．3 參數(shù)
4．1．4 多個參數(shù)
4．1．5 默認(rèn)參數(shù)
4．1．6 參數(shù)名稱匹配
4．1．7 部分匹配
4．1．8 作用域
4．2 插件包
4．2．1 安裝插件包
4．2．2 R如何獲知這個函數(shù)
4．2．3 名稱空間
4．3 消息、警告和錯誤
4．3．1 創(chuàng)建消息、警告和錯誤
4．3．2 診斷消息、警告和錯誤
4．4 測試
4．5 項目：泛化一個函數(shù)
4．6 親自嘗試
4．7 專業(yè)術(shù)語
4．8 本章小結(jié)
第5章組合數(shù)據(jù)值
5．1 簡單集合
5．1．1 強(qiáng)制轉(zhuǎn)換
5．1．2 缺失值
5．1．3 屬性
5．1．4 名稱
5．2 序列
5．2．1 向量函數(shù)
5．2．2 向量數(shù)學(xué)運(yùn)算
5．3 矩陣
5．4 列表
5．5 data．frame
5．6 class屬性
5．6．1 tibble類
5．6．2 將結(jié)構(gòu)用作函數(shù)參數(shù)
5．7 親自嘗試
5．8 專業(yè)術(shù)語
5．9 本章小結(jié)
第6章選取數(shù)據(jù)值
6．1 文本處理
6．1．1 文本匹配
6．1．2 子字符串
6．1．3 文本替換
6．1．4 正則表達(dá)式
6．2 從結(jié)構(gòu)中選取組成部分
6．2．1 向量
6．2．2 列表
6．2．3 矩陣
6．3 值的替換
6．4 data．frame和dplyr
6．4．1 dplyr動詞
6．4．2 非標(biāo)準(zhǔn)計算
6．4．3 管道
6．4．4 以困難方式對data．frame取子集
6．5 替換NA
6．6 條件式選取
6．7 匯總值
6．8 一個行之有效的示例：Excel與R的對比
6．9 親自嘗試
6．10 專業(yè)術(shù)語
6．11 本章小結(jié)
第7章對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理
7．1 整潔數(shù)據(jù)原則
7．1．1 工作目錄
……
第8章根據(jù)條件進(jìn)行處理：控制結(jié)構(gòu)
第9章數(shù)據(jù)可視化：繪圖
第10章借助擴(kuò)展插件包對數(shù)據(jù)進(jìn)行更多的處理
附錄A 安裝R
附錄B 安裝RStudio
附錄C baseR中的圖形