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  • [正版]R语言 实用数据分析和可视化技术(原书2版) (美)贾里德P.德(Jared P.Lander) 正版书籍 书店
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    • 作者: 贾里德·著
    • 出版社: 机械工业出版社
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    • 作者: 贾里德·著
    • 出版社:机械工业出版社
    • ISBN:9788179765340
    • 版权提供:机械工业出版社

                                                        店铺公告

    为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。 温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货), 关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

    R语言 实用数据分析和可视化技术(原书第2版)

    作  者:(美)贾里德P.德(Jared P.Lander) 著 曾益强 译
    定  价:139
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2020年01月01日
    页  数:399
    装  帧:平装
    ISBN:9787111633624
    译者序

    前言
    致谢
    第1章 获取R语言 1
    1.1 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 f?ilter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
    30.1 目录结构 377
    30.2 包文件 378
    30.2.1 DESCRIPTION文件 378
    30.2.2 NAMESPACE文件 380
    30.2.3 其他包文件 382
    30.3 包文档 384
    30.4 测试 386
    30.5 包的检查、构建和安装 388
    30.6 提交至CRAN 389
    30.7 C++代码 390
    30.7.1 sourceCpp 390
    30.7.2 编译包 392
    30.8 小结 394
    附录A 相关资源 395

    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 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。

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