迈向大数据的第一步！R语言程式设计精要 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　R 语言是公认处理大数据的最佳利器，不只免费、语法简单、直觉，还具备数千个功能强大的延伸套件，更让 R 语言深入各种不同的应用领域。

　　本书由国际知名的资料分析专家执笔，作者具备丰富的 R 语言教学经验，从中筛选出 R 最精要的基本功能和常用套件，并以各种资料集案例，具体展现资料分析成果。

　　在阅读本书前，您不需要任何程式设计与统计分析的基础，也不用硬啃厚厚的指令集，只要跟着本书的脉络，就能快速掌握 R 的语法与操作逻辑，领略资料分析的技巧，为大数据应用奠定扎实的基础。

本书特色

　　● RStudio 开发环境的建置与介绍
　　● 变数型态、向量运算、函数的使用
　　● 直觉、吸睛的绘图技巧
　　● 表格资料的处理、连结、转置
　　● 各种资料的读取与网路爬虫
　　● 字串的处理与运算
 

探索数字时代的基石：深入浅出数据科学与编程实践 随着信息技术的飞速发展，数据已成为驱动现代社会进步的核心资源。理解如何高效地处理、分析和解读这些海量信息，是当前各行各业专业人士必备的核心能力。本书并非专注于某一特定工具或语言的详尽手册，而是致力于构建一个坚实的认知框架，引导读者从宏观视角理解数据科学的完整流程，并为进入这一激动人心的领域奠定坚实的基础。 第一部分：理解数据驱动的世界——思维模式的重塑 数据科学并非仅仅是一堆算法的堆砌，它首先是一种思维方式的转变。本篇旨在帮助读者建立起对“数据思维”的基本认识。 1.1 数据时代的背景与挑战： 我们将探讨为什么在当下，掌握数据处理能力变得至关重要。从商业决策到科学研究，数据的角色正在发生根本性的变化。同时，本部分会概述当前数据领域面临的主要挑战，例如数据质量的良莠不齐、隐私保护的复杂性以及信息过载等问题，为后续的学习做好铺垫。 1.2 数据科学的生命周期概述： 本章将清晰勾勒出一个完整的数据项目所经历的各个阶段，而不仅仅局限于建模。这包括：问题的定义与业务理解（这是成功的关键前提）、数据采集与获取的策略、数据清洗与预处理的重要性（通常占据项目的大部分时间）、探索性数据分析（EDA）的方法论、模型选择与训练、结果的评估与解释，以及最终的部署与监控。通过对整个流程的把握，读者能够避免“只见树木不见森林”的片面认知。 1.3 统计学基础的重新审视： 深入理解数据，离不开对概率论和推断统计学的基本概念的掌握。本部分不会深入复杂的数学推导，而是侧重于概念的直观理解和实际应用。我们将讨论描述性统计量（均值、中位数、标准差的意义）、抽样分布、假设检验的基本逻辑（P值、置信区间等概念的实际意义），以及相关性与因果关系之间的微妙区别。这些基础知识是后续所有高级分析的基石。 第二部分：编程工具的选择与通用逻辑 在数据科学的实践中，工具的选择至关重要，但更重要的是掌握通用的编程逻辑和解决问题的思维。本部分聚焦于编程范式和数据结构，这些技能是迁移到任何特定语言或平台的基础。 2.1 编程基础与算法思维： 无论采用何种语言，结构化编程的基本元素都是相通的。本章将介绍变量、数据类型、控制流（条件语句与循环）、函数定义与使用。重点在于培养读者的“算法思维”——如何将一个复杂的问题拆解成一系列清晰、可执行的步骤。我们将通过一些经典的逻辑谜题来训练这种思维模式。 2.2 核心数据结构的应用场景： 数据的组织方式直接影响处理的效率。我们将对比和分析几种基本的数据结构，如列表（或数组）、字典（或映射）以及集合，理解它们各自在存储和检索数据时的性能优势和适用场景。理解何时使用列表进行顺序存储，何时使用字典进行快速查找，是提升代码效率的关键。 2.3 版本控制与协作基础： 在现代软件开发和数据项目中，协作是常态。本章将引入版本控制系统的概念，特别是分布式版本控制（如Git）的基本工作流程——克隆、提交、分支和合并。掌握这些工具能确保代码和分析过程的可追溯性和安全性。 第三部分：数据获取、存储与预处理的实践艺术 原始数据往往是混乱、缺失且格式不一的，将原始数据转化为可分析的“清洁数据”是一项需要技巧和耐心的艺术。 3.1 数据源的探索与获取： 数据从何而来？本章将探讨几种主要的数据获取途径，包括但不限于：结构化数据库（如SQL概念的引入）、API接口的调用方法，以及非结构化数据（如文本文件、网页内容）的初步处理思路。重点在于理解不同数据源的特性和访问限制。 3.2 关系型数据的概念与初探： 许多业务数据以表格形式存在。本章将介绍关系型数据库的基本概念，如表、记录和字段，以及如何通过基本的连接（Join）操作来整合来自不同来源的数据集。理解数据之间的关系，是进行复杂分析的前提。 3.3 数据清洗与转换的通用技术： 这是整个流程中最耗时的部分。我们将讨论如何系统性地处理常见的数据质量问题：缺失值的识别与填补策略（均值、中位数、插值或直接删除的权衡）、异常值（Outliers）的检测与处理方法、数据格式的不一致性（如日期、文本编码）的统一化操作，以及数据类型的正确转换。目标是确保分析的输入数据是可靠和一致的。 3.4 数据降维与特征工程的初步认识： 在处理高维度数据时，如何提炼出真正有价值的信息至关重要。本部分将引入特征工程的概念——即利用领域知识创造出更有预测能力的变量。同时，会初步介绍降维方法的必要性，为后续深入学习多元分析打下基础。 第四部分：探索性数据分析（EDA）的视觉化力量 EDA是数据科学家与数据对话的第一步。通过可视化，我们可以直观地发现模式、识别异常，并形成初步的分析假设。 4.1 叙事性可视化的核心原则： 图表不仅仅是数据的展示，更是信息传递的工具。本章强调好的可视化应遵循的原则：清晰、准确、简洁，避免误导性的图表设计。 4.2 基础图表的选择与应用： 针对不同类型的数据关系，选择合适的图表至关重要。我们将讨论： 分布展示： 直方图、箱线图如何揭示数据的集中趋势和分散程度。 关系探查： 散点图、气泡图在展现变量间相互关系中的作用。 比较分析： 条形图和折线图在分类或时间序列比较中的最佳实践。 4.3 跨变量交互与洞察提取： 进阶的可视化技术，如使用颜色、大小、形状编码第三或第四个变量，以发现多维度的隐藏关系。本章重点训练读者如何从复杂的图表中快速提炼出有价值的业务洞察，并将这些洞察转化为可验证的假设。 全书的核心思想是培养一种系统化、批判性的数据处理能力，确保读者在面对任何具体编程语言或工具的变迁时，都能基于坚实的理论基础和流程认知，自信地迈入数据科学领域的大门。

作者简介

Jared P. Lander

　　本书作者 Jared P. Lander 其专长为资料管理、多阶层模型、机器学习、广义线性模型、视觉化图表与统计计算，目前是 Lander Analytics 的创始人兼行政总裁，该公司是纽约市的企管顾问公司。作者也是纽约市开源码大会的主办人，且是哥伦比亚大学统计系兼任教授。

　　Jared P. Lander 在哥伦比亚大学取得统计硕士，也曾在许多不同的机构任职过，包括关于政治、科技、筹款、音乐、金融、健保和人道救援的工作，在学术研究和业界皆有丰富经验。
 

01 R 语言的下载与安装
02 R 的操作环境简介
03 R 语言的套件
04 R 语言基础
05 进阶资料结构
06 读取各类资料
07 统计绘图
08 建立 R 函数
09 流程控制
10 回圈 — 迭代元素的传统作法
11 群组资料操作
12 更有效率的群组操作 – 使用 dplyr
13 使用 purrr 迭代的做法
14 资料整理
15 Tidyverse 下的资料整理
16 字串处理
17 机率分佈
18 基本统计分析
19 线性模型
附录 A R 语言参考资源
附录 B 名词解释
 

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我承認，我是一個對程式設計有點恐懼的人，每次看到那種需要寫很多行程式碼的書，就想默默地關上。但是，《邁向大數據的第一步！R語言程式設計精要》完全顛覆了我對程式設計書的印象。它的開頭就非常友善，先是解釋了為什麼R語言在數據科學領域如此重要，然後就開始介紹最最基礎的語法，完全沒有跳過任何一個可能讓人困惑的細節。我特別喜歡作者在每個小節後面，都會留一些小練習題，雖然題目不難，但能幫助我立即驗證自己有沒有學會。而且，書中的程式碼範例都非常精簡，而且都有詳細的註解，讓我在閱讀的時候，不會有那種「這個指令是什麼意思？」的疑問。我甚至嘗試著自己動手修改一些範例的程式碼，看看會發生什麼，這個過程讓我感覺自己真的在「玩」程式，而不是在「學」程式。最讓我驚喜的是，書裡還涵蓋了一些簡單的統計分析方法，以及如何用R來實現這些方法，這對我這種文科背景出身、對統計學比較弱的人來說，簡直是福音。我真的覺得，這本書對於想跨足數據領域，但又害怕程式設計的讀者，是一個非常棒的啟蒙。

评分☆☆☆☆☆

最近在工作中，遇到不少需要處理大量資料的專案，原本以為我對Excel操作已經很熟練，結果發現根本應付不來，速度慢到爆炸，而且很容易出錯。聽同事們推薦R語言，雖然之前聽過，但一直覺得門檻很高，不敢貿然嘗試。直到我看到了《邁向大數據的第一步！R語言程式設計精要》，我才真的有動力去深入了解。這本書真的非常棒，它沒有把R語言講得高深莫測，反而用很多生動的比喻，像是把資料想像成一堆堆的積木，R就是那個幫助你堆疊、整理、分析積木的工具。我特別欣賞它在資料處理和視覺化方面的內容，那些像是讀取CSV檔、篩選資料、合併資料等等的操作，都用最簡潔的R語法來呈現，而且還會教你如何用R畫出漂亮的圖表，讓我們能更直觀地理解資料的趨勢。我實際操作了一下書中的範例，發現真的比Excel方便太多了！而且R的彈性真的很大，未來要處理更複雜的分析，感覺都很有潛力。這本書讓我對數據分析這塊領域，有了全新的認識，也讓我更有信心去面對未來的挑戰。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對「大數據」這個詞，只有一個模糊的概念，覺得那是IT專業人士在玩的東西，跟我這個做行銷企劃的好像沒有太大關係。但隨著市場的變化，我發現越來越多決策都需要數據的支持，而R語言又是現在非常熱門的數據分析工具。所以，我抱著姑且一試的心態，買了《邁向大數據的第一步！R語言程式設計精要》。我必須說，這本書真的讓我對R語言和數據分析有了全新的認識。它從最基礎的環境設定開始，一步一步教你怎麼用R來處理和分析資料。最讓我印象深刻的是，它不只教你怎麼寫程式，還會讓你理解為什麼要這樣寫，背後的邏輯是什麼。書中提到的資料清理、轉換，以及基礎的圖表繪製，對我這種需要頻繁整理和呈現數據的人來說，實在是太實用了。我已經開始嘗試將書中的一些方法應用到我的工作上，發現效率真的提升不少，而且能從數據中挖掘出更多有價值的洞見。這本書真的讓我感覺，大數據並不是遙不可及，而是可以透過學習R語言，逐步掌握的一項重要技能。

评分☆☆☆☆☆

天啊，這本書簡直是我尋覓已久的救星！身為一個在數據分析領域剛起步的新鮮人，每次看到那些密密麻麻的程式碼就頭痛，更不用說「大數據」這個名詞，聽起來就覺得離我好遙遠。但《邁向大數據的第一步！R語言程式設計精要》這本書，真的有種撥雲見日的感覺。它的標題非常實在，從「第一步」開始，完全沒有讓我這個初學者感到壓力。我最喜歡的是它對於R語言的介紹，不是那種硬梆梆的教科書式說明，而是用一種非常親切、易懂的方式，一步一步引導你進入R的世界。那些基礎的概念，像是變數、資料型態、向量、列表等等，作者都講解得非常清晰，而且搭配了許多貼近我們日常工作情境的例子，讓我能夠立刻理解這些知識的應用。更不用說它的排版，閱讀起來非常舒服，不會有那種眼睛疲勞的感覺。每次翻開它，都覺得又多學到了一點東西，而且是真正能用、能懂的東西，而不是死記硬背。我真的覺得，不管你是跟我一樣是新手，還是想重新打好R語言的基礎，這本書絕對是你的不二選擇。它真的讓我對「大數據」這個曾經遙不可及的目標，燃起了希望！

评分☆☆☆☆☆

說真的，市面上講R語言的書很多，但要找到一本真正適合入門，又能引導你看到「大數據」這個大方向的，真的不容易。《邁向大數據的第一步！R語言程式設計精要》絕對是讓我眼前一亮的一本。作者非常了解初學者的心態，從一開始就避免使用過於學術或艱深的術語，而是用一種很貼近實際應用場景的方式來介紹R語言。我特別喜歡它在資料結構的部分，講解得非常清晰，讓我們能理解不同資料型態的特性，以及它們在實際應用中的區別。而且，書中不僅僅是枯燥的語法教學，還穿插了一些簡單的數據分析案例，讓我們能立刻感受到R語言的強大之處，像是如何快速計算平均值、標準差，或是進行簡單的迴歸分析。這本書讓我感覺，R語言就像是一把萬用鑰匙，可以打開數據世界的大門。它讓我不再懼怕程式碼，反而對學習更多進階的R功能和更深入的大數據分析方法充滿了好奇。如果你跟我一樣，想踏入數據分析的領域，卻又不知道從何開始，這本書絕對是你的最佳起點。