R语言探索性数据分析入门与实践

《使用R进行探索性数据分析》是一本由Roger D. Peng撰写的专业书籍，它在2015年7月10日通过Leanpub平台发布。Leanpub提供了一种轻量级工具和迭代过程的出版模式，作者可以在整个创作过程中不断获取读者反馈，以确保最终出版的作品能满足读者需求。该书是作者关于R编程系列作品之一，旨在帮助数据科学家通过R进行深入的数据探索。 书中内容包括： 1. **简介**：首先介绍书籍的目的和背景，强调了R在数据科学中的重要角色。 2. **入门**： - 安装R和R界面：对于新用户，章节详细介绍了如何安装R及其图形用户界面（GUI），以便进行数据处理和分析。 - `dplyr` 包：这是一个关键的包，用于高效地管理和操作数据框，如DataFrame。 3. **dplyr包及其语法**： - `select()`：用于选择列或子集。 - `filter()`：筛选满足特定条件的数据行。 - `arrange()`：根据一个或多个列对数据排序。 - `rename()`：重命名列名。 - `mutate()`：创建新的列或修改现有列。 - `group_by()`：按指定列分组，通常与聚合函数一起使用。 - `%>%`：链式操作符，方便数据处理流程。 4. **实践技巧**： - 探索性数据分析清单：作者提供了一个实用的指南，引导读者如何系统地进行探索性数据分析，包括问题定义、数据加载、检查数据结构、查看数据分布、关注样本大小和验证数据准确性等步骤。 - 解决问题策略：鼓励读者先尝试简单的解决方案，并在遇到挑战时不断反思和改进。 通过这本书，读者不仅能掌握R语言的基础操作，还能学习到如何有效地利用`dplyr`包进行数据清洗、预处理和初步洞察，从而进行深入的探索性数据分析。无论是初学者还是经验丰富的数据分析师，都能从中受益匪浅。