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| 編輯推薦： |
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作为一个自由、免费、开源的编程语言和环境，R语言一直在统计学领域备受青睐，使用R语言进行数据分析成为统计学人的一项重要技能。R语言——迈向大数据之路【加强版】将R语言和统计学的知识结合起来进行介绍，让读者可以实现完全零基础入门；知识点系统全面，对基础语法和数据的输入输出、数据分析与处理、绘图等功能都有详细介绍，内容由浅入深，循序渐进；理论与实践完美结合，不仅对基础知识进行讲解，还提供大量的代码实例，让学习的过程不再枯燥！
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| 內容簡介： |
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R语言——迈向大数据之路【加强版】介绍复变函数论与积分变换的基本概念、理论和方法。全书共8章，主要内容包括：复数与复变函数、解析函数、复积分、无穷级数、留数及其应用、保角映射、 R语言是公开分享的免费软件、执行效率高、功能强大，所以被大众广泛接受，而成为应用在Big Data领域最重要的程序语言。 这本书从零基础开始，一步一步教导读者轻松学习**版的R语言，学习本书不需要有统计基础，本书在无形中已灌溉了统计知识给你。本书共19章，内容包含：认识R语言环境，R语言数据类型介绍， R语言函数的使用，程序流程控制，数据输入与输出，数据分析，R语言绘制统计图表等。
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| 關於作者： |
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洪锦魁，中国台湾计算机专家，著名程序员与IT作家。横跨DOS时代、Windows时代、Internet时代、大数据时代，纵观IT兴衰而笔耕不辍。台湾天龙书局IT图书常年霸榜专业户。其作品版权包括：中国台湾（繁体中文）、中国大陆（简体中文）、马来西亚（马来文）、美国（英文）。写作特色：所有程序语法依特性分类，同时以实用的程序范例进行解说，程序确保跑通，让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
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| 目錄：
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第1章 基本概念 1
1-1 大数据的起源 1
1-2 R语言之美 1
1-3 R语言的起源 2
1-4 R语言的运行环境 3
1-5 R语言的扩展 3
1-6 本书学习目标 4
第2章 第一次使用R语言 5
2-1 第一次启动R语言 5
2-2 认识RStudio环境 8
2-3 第一次使用R语言 9
2-4 R语言的对象设定 11
2-5 Workspace窗口 11
2-6 结束RStudio 12
2-7 保存工作成果 13
2-8 历史记录 15
2-9 程序注释 15
第3章 R语言的基本数学运算 18
3-1 对象命名原则 18
3-2 基本数学运算 19
3-3 R语言控制运算的优先级 22
3-4 无限大 22
3-5 非数字(NaN) 24
3-6 缺失值(NA) 25
第4章 向量对象运算 29
4-1 数值型的向量对象 30
4-2 常见向量对象的数学运算函数 35
4-3 Inf、-Inf、NA的向量运算 38
4-4 R语言的字符串数据属性 39
4-5 探索对象的属性 40
4-6 向量对象元素的存取 41
4-7 逻辑向量 45
4-8 不同长度向量对象相乘的应用 49
4-9 向量对象的元素名称 50
第5章 处理矩阵与更高维数据 59
5-1 矩阵 60
5-2 取得矩阵元素的值 63
5-3 修改矩阵的元素值 64
5-4 降低矩阵的维度 66
5-5 矩阵的行名和列名 67
5-6 将行名或列名作为索引 69
5-7 矩阵的运算 70
5-8 三维或高维数组 73
5-9 再谈class( )函数 75
第6章 因子 82
6-1 使用factor( )函数或as.factor( )函数建立因子 82
6-2 指定缺失的Levels值 83
6-3 labels参数 84
6-4 因子的转换 84
6-5 数值型因子转换时常见的错误 85
6-6 再看levels参数 86
6-7 有序因子 86
6-8 table( )函数 87
6-9 认识系统内建的数据集 88
第7章 数据框 92
7-1 认识数据框 92
7-2 认识数据框的结构 94
7-3 获取数据框内容 95
7-4 使用rbind( )函数增加数据框的行数据 96
7-5 使用cbind( )函数增加数据框的列数据 97
7-6 再谈转置函数t( ) 98
第8章 列表 103
8-1 建立列表 103
8-2 获取列表内对象的元素内容 106
8-3 编辑列表内的对象元素值 108
8-4 列表合并 113
8-5 解析列表的内容结构 113
第9章 进阶字符串的处理 120
9-1 语句的分割 120
9-2 修改字符串的大小写 121
9-3 unique( )函数的使用 121
9-4 字符串的连接 122
9-5 字符串数据的排序 125
9-6 查找字符串的内容 126
9-7 字符串内容的更改 128
9-8 正则表达式 129
第10章 日期和时间的处理 135
10-1 日期的设定与使用 135
10-2 时间的设定与使用 139
10-3 时间序列 142
第11章 编写自己的函数 147
11-1 正式编写程序 147
11-2 函数的基本概念 148
11-3 设计第一个函数 148
11-4 函数也是一个对象 150
11-5 程序代码的简化 150
11-6 return( )函数的功能 151
11-7 省略函数的大括号 152
11-8 传递多个参数函数的应用 153
11-9 函数也可以作为参数 156
11-10 局部变量和全局变量 158
11-11 通用函数 159
11-12 设计第一个通用函数 160
第12章 程序的流程控制 166
12-1 if 语句 166
12-2 递归式函数的设计 173
12-3 向量化的逻辑表达式 174
12-4 switch语句 176
12-5 for循环 177
12-6 while循环 180
12-7 repeat循环 181
12-8 再谈break语句 182
12-9 next语句 183
第13章 认识apply家族 188
13-1 apply( )函数 188
13-2 sapply( )函数 190
13-3 lapply( )函数 192
13-4 tapply( )函数 193
13-5 iris鸢尾花数据集 194
第14章 输入与输出 199
14-1 认识文件夹 199
14-2 数据输出：cat( )函数 203
14-3 读取数据：scan( )函数 204
14-4 输出数据：write( )函数 205
14-5 数据的输入 206
14-6 数据的输出 211
14-7 处理其他数据 212
第15章 数据分析与处理 220
15-1 复习数据类型 220
15-2 随机抽样 221
15-3 再谈向量数据的抽取 — 以islands为实例 224
15-4 数据框数据的抽取 — 重复值的处理 226
15-5 数据框数据的抽取 — 缺失值的处理 230
15-6 数据框的字段运算 232
15-7 数据的分割 234
15-8 数据的合并 235
15-9 数据的排序 241
15-10 系统内建数据集mtcars 246
15-11 aggregate( )函数 247
15-12 建立与认识数据表格 248
第16章 数据汇总与简单图表制作 257
16-1 准备工作 257
16-2 了解数据的唯一值 260
16-3 基础统计知识与R语言 260
16-4 使用基本图表认识数据 267
16-5 认识数据汇集整理函数summary( ) 271
16-6 绘制箱形图 272
16-7 数据的相关性分析 274
16-8 使用表格进行数据分析 277
第17章 正态分布 286
17-1 用直方图检验crabs对象 286
17-2 用直方图检验beaver2对象 288
17-3 用QQ图检验数据是否服从正态分布 289
17-4 shapiro.test( )函数 290
17-5 应用R语言正态分布相关函数 292
17-6 正态分布的应用—中央极限定理模拟 296
第18章 数据分析—统计绘图 304
18-1 分类数据的图形描述 304
18-2 量化数据的图形描述 308
18-3 在一个页面内绘制多张图表的应用 322
18-4 将数据图存盘 324
18-5 新建窗口 325
第19章 再谈R语言的绘图功能 331
19-1 绘图的基本设置 331
19-2 高级绘图 344
19-3 低级绘图 — 附加图形于已绘制完成的图形 350
19-4 交互式绘图 361
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| 內容試閱：
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这是一本适合资产管理、数学、统计或商学院学生以及对大数据有兴趣的读者阅读的R语言书籍。
在大数据时代，若想进入这个领域，R可以说是最重要的程序语言。目前R语言的参考书籍不多，现有几本R语言教材皆是统计专家所撰写，内容叙述在R语言部分着墨不多，这也造成了目前大多数人在无法完整学习R语言后，再进入大数据的世界，即使会用R语言做数据分析，对于R的使用也无法全盘了解。因此，我进入这个领域并完成了这本R语言著作。这本书的最大特色如下：
1. 完全零基础可以轻松学习。
2. 学习最新版R语言。
3. 从无到有一步一步教导读者R语言的使用。
4. 学习本书不需要有统计学基础，本书在无形中已灌输了统计知识给你。
5. 完整讲解所有R语言语法与使用技巧。
6. 丰富的程序实例与解说，让你事半功倍。
本书共有19章，其中第1章至第10章是R语言基础语法，第11、12章是R语言的程序设计， 第13章是R语言的应用，第14章介绍输入与输出，第15章至第19章则是R语言数据分析与应用， 同时用图表做进阶分析。
为了增进读者学习效率以及验证读者学习成果，本书在每章节最后有判断题、选择题、多选题，以及实际操作题，书籍附录则有习题解答。这些题目有许多是来自美国著名Silicon Stone Education公司的R语言国际认证。读者研读完本书，就具备考取这张国际认证的能力，有助于未来增加职场履历与竞争力。
笔者写过多部计算机语言方面的著作，本书沿袭笔者著作的特色，程序实例丰富，相信读者只要遵循本书内容必定可以在最短时间内精通R语言，同时可以将R语言应用于大数据分析与实践。编著本书虽力求完美，但是由于经历不足，谬误难免，尚祈读者不吝指正。
本书第17至19章是笔者的好友蔡桂宏博士撰写，在此特别感谢。
教学资源说明
本书所有习题、实际操作题均有解答和代码实例，另外，本书也有教学幻灯片供教师教学使用。
读者资源说明
本书学习资源可通过扫描下方二维码获得。
附录：
附录A 下载和安装R 附录B 补充说明
洪锦魁
2022年5月1日
附录C 习题答案 附录D 函数索引
R程序实例 教学课件
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