R语言数据科学入门：掌握数据分析与可视化

《R for Data Science》是一本由Dan Toomey编写的权威指南，专注于介绍数据科学的基础知识，特别是如何使用R这门强大的开源函数式编程语言进行数据分析和可视化。R因其灵活性和定制性而受到数据科学家的青睐，它广泛应用于处理和分析大量数据（bigdata），并提供了丰富的包和工具。 本书的核心内容涵盖了数据科学家日常工作中必不可少的主题，包括数据获取、清洗、整理和探索性数据分析。作者通过结合实际案例，展示了如何利用R中的各种内置函数和开源包（如ggplot2、dplyr和tidyr等）对来自不同数据源的数据进行评估和可视化，使得复杂的数据更易于理解。读者将学习如何执行常见的统计分析，如描述性统计、假设检验、回归分析等，并掌握如何创建交互式图表和地图，从而有效地传达数据发现。 书中不仅教授理论知识，还强调实践操作，让读者能够在学习过程中逐步掌握R编程技巧。通过一系列清晰的步骤和实例，读者能够了解到如何在实际项目中采用R进行数据预处理、建模和结果呈现。书的结尾部分，会引导读者了解如何将所学应用到不同的情境中，进一步提升数据科学技能。 《R for Data Science》一书适合初学者和有经验的数据分析师，无论是在学术研究还是商业环境中，都能从中受益。然而，由于版权问题，所有内容未经出版商许可，不得复制、存储或传播。尽管作者和出版社已尽力确保信息的准确性，但书中的内容不带有任何明示或默示的保修，且不承担因使用本书内容导致的直接或间接损失的责任。 最后，值得一提的是，此版本首次出版于2014年12月，生产参考编号为120，体现了作者与Packt Publishing团队对不断更新和完善技术内容的承诺。书中还包含了对相关公司和产品的商标信息，但Packt Publishing不能保证这些信息的准确性。这本书是数据科学领域学习者和专业人士的重要参考资料，值得深入研究和实践。