掌握数据科学关键：R语言实战指南

《R for Data Science》是由哈德利·wickham和加勒特·格罗姆登德合著的一本专为数据科学领域打造的入门指南。该书以R语言为核心，针对数据科学家所需的工具进行了深入讲解，帮助读者掌握从数据导入、整理（tidy）、转换、可视化到模型构建的整个流程。作者们强调，通过阅读这本书，读者将能够运用R的精华部分，解决各种数据科学挑战，将原始数据转化为有价值的理解、洞察和知识。 书中的主要内容包括： 1. **数据导入** (Import): 介绍如何有效地从各种来源导入数据，如CSV、Excel、数据库等，以及使用R包如`readr`和`readxl`进行高效的数据读取。 2. **数据整理** (Tidy): 数据清洗和预处理是数据科学的基础，本书会教授如何遵循“tidy数据”原则，使数据结构一致，便于后续分析。 3. **数据转换** (Transform): 学习如何对数据进行清洗、整理、计算和转换，比如使用`dplyr`包进行分组、筛选、聚合等操作，以及`tidyr`包进行数据重塑。 4. **数据可视化** (Visualize): 探索如何使用R中的图形库，如`ggplot2`，创建清晰、美观且具有影响力的图表，以便于数据探索和结果呈现。 5. **模型构建** (Model Data): 介绍基本的统计模型和机器学习方法，如线性回归、决策树、随机森林等，以及如何使用`caret`或`tidymodels`等包进行模型训练和评估。 《R for Data Science》以实例驱动的方式展开教学，以波士顿房价数据为例，一步步引导读者实践所学。书中还包含了丰富的代码示例和实用技巧，确保读者能在实践中快速上手。此外，它还涵盖了最新的R语言版本，适合所有级别的数据科学初学者和经验丰富的R用户。 版权信息显示，本书在2017年由加勒特·格罗姆登德和哈德利·wickham共同持有，已获得版权保护，并由O'Reilly Media出版，提供在线和印刷版本供教育、商业或销售推广用途。最后，书目列表和后记中列出了编者、生产编辑、校对人员、索引员和设计师等团队成员，以及出版日期。整体来看，《R for Data Science》是一本实用且全面的数据科学入门教材，对于想要利用R语言进行数据分析的专业人士来说，是一部不可多得的参考书。