R语言数据科学实践指南：导入、整理、变换、可视化和建模

R for Data Science Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data 本书是 Hadley Wickham 和 Garrett Grolemund 共同编写的《R for Data Science》，这是一本关于 R 语言学习的书籍，出版于 2015 年。书名中的 "Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data" 便是本书的主要内容概括。下面是对书名中每个单词的解释： Import：数据导入是数据科学的第一步。R 语言提供了多种方式来导入数据，如 read.csv()、read.table() 等函数，可以从各种来源导入数据，例如 CSV 文件、 Excel 文件、数据库等。 Tidy：数据整理是数据科学的第二步。在 R 语言中，可以使用 tidyr 包来对数据进行整理，例如将数据从 wide 格式转换为 long 格式，以便更好地进行数据分析。 Transform：数据转换是数据科学的第三步。在 R 语言中，可以使用 dplyr 包来对数据进行转换，例如将数据进行过滤、排序、分组等。 Visualize：数据可视化是数据科学的第四步。在 R 语言中，可以使用 ggplot2 包来对数据进行可视化，例如绘制折线图、柱状图、散点图等。 Model：数据建模是数据科学的第五步。在 R 语言中，可以使用多种模型来对数据进行建模，例如线性回归模型、决策树模型、随机森林模型等。 本书《R for Data Science》涵盖了数据科学的整个过程，从数据导入到数据建模，都是数据科学家需要掌握的技能。 在本书中，作者 Hadley Wickham 和 Garrett Grolemund 详细介绍了 R 语言在数据科学中的应用，包括数据导入、数据整理、数据转换、数据可视化和数据建模等方面的内容。书中还提供了大量的实例和练习题，帮助读者更好地掌握 R 语言在数据科学中的应用。 《R for Data Science》是数据科学和 R 语言学习的必读书籍，对于数据科学家和 R 语言爱好者来说都是非常有价值的资源。