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。
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