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R數據加工與分析呈現寶典

R數據加工與分析呈現寶典

定 價:¥68.00

作 者: (美),喬納森·卡羅爾
出版社: 清華大學出版社
叢編項: 大數據應用與技術叢書
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787302534860 出版時間: 2019-09-01 包裝:
開本: 頁數: 字數:  

內容簡介

  電子表格是勝任許多任務的強大工具,不過在需要解釋、審查和呈現數據的情況下,使用它們就會顯得有些力不從心。這是R編程的優(yōu)勢所在。R編程語言為正確處理所有類型的數據提供了一種舒適的環(huán)境,并且在開源的RStudio開發(fā)套件中,只要用鼠標鍵盤就可以簡化復雜的操作,還可以為分析和報告創(chuàng)建可重現的處理過程?!禦數據加工與分析呈現寶典/大數據應用與技術叢書》將講解如何使用R和RStudio從原始數據中提取有意義的信息。每一章精心編寫的內容都涵蓋了一種整理數據的獨特方式,從理解個別值到與復雜數據集合進行交互,其中還包括如何從網絡上抓取數據?!禦數據加工與分析呈現寶典/大數據應用與技術叢書》還闡釋了類似循環(huán)和條件的簡單編程技術,以便讓讀者可以創(chuàng)建自定義函數。在閱讀完《R數據加工與分析呈現寶典/大數據應用與技術叢書》之后,讀者將掌握分析和可視化各類數據的多種策略。主要內容如何使用R和RStudio開始編程理解和實現重要的R結構與運算符安裝和使用R包對數據進行整潔化、提煉和繪制處理讀者對象:如果讀者擁有在Excel中編寫公式的經驗,那么學習《R數據加工與分析呈現寶典/大數據應用與技術叢書》可謂駕輕就熟!

作者簡介

  Jonathan Carroll擁有澳大利亞阿德萊德大學的理論天體物理學博士學位,目前作為獨立承包商提供數據科學領域的R編程服務。他為R貢獻了許多插件包,并且經常在Stack Overflow上解答問題,他還熱衷于科學傳播。

圖書目錄

第1章 數據與R語言介紹
1.1 什么是數據、數據在哪里以及如何處理數據
1.1.1 什么是數據
1.1.2 將周圍的一切都視為數據源
1.1.3 數據再加工
1.1.4 使用處理得當的數據可以做些什么
1.1.5 數據就是資產
1.1.6 可重復的研究和版本控制
1.2 R語言介紹
1.2.1 R的起源
1.2.2 R能夠以及不能完成哪些工作
1.3 R的運行機制
1.4 RStudio介紹
1.4.1 在RStudio中使用R
1.4.2 內置插件包(數據和函數)
1.4.3 內置文檔
1.4.4 簡介
1.5 親自嘗試
1.6 專業(yè)術語
1.7 本章小結
第2章 了解R數據類型
2.1 數據類型
2.1.1 數字
2.1.2 文本(字符串)
2.1.3 類別(因子)
2.1.4 日期和時間
2.1.5 邏輯值
2.1.6 缺失值
2.2 存儲值(賦值)
2.2.1 命名數據(變量)
2.2.2 固定不變的數據
2.2.3 賦值運算符(<-與=的對比)
2.3 指定數據類型
2.4 告知R忽略某些內容
2.5 親自嘗試
2.6 專業(yè)術語
2.7 本章小結
第3章 生成新數據值
3.1 基礎數學算法
3.2 運算符優(yōu)先順序
3.3 字符串串聯(連接)
3.4 比較
3.5 自動轉換(強制)
3.6 親自嘗試
3.7 專業(yè)術語
3.8 本章小結
第4章 理解將要使用的工具:函數
4.1 函數
4.1.1 表象之下
4.1.2 函數模板
4.1.3 參數
4.1.4 多個參數
4.1.5 默認參數
4.1.6 參數名稱匹配
4.1.7 部分匹配
4.1.8 作用域
4.2 插件包
4.2.1 安裝插件包
4.2.2 R如何獲知這個函數
4.2.3 名稱空間
4.3 消息、警告和錯誤
4.3.1 創(chuàng)建消息、警告和錯誤
4.3.2 診斷消息、警告和錯誤
4.4 測試
4.5 項目:泛化一個函數
4.6 親自嘗試
4.7 專業(yè)術語
4.8 本章小結
第5章 組合數據值
5.1 簡單集合
5.1.1 強制轉換
5.1.2 缺失值
5.1.3 屬性
5.1.4 名稱
5.2 序列
5.2.1 向量函數
5.2.2 向量數學運算
5.3 矩陣
5.4 列表
5.5 data.frame
5.6 class屬性
5.6.1 tibble類
5.6.2 將結構用作函數參數
5.7 親自嘗試
5.8 專業(yè)術語
5.9 本章小結
第6章 選取數據值
6.1 文本處理
6.1.1 文本匹配
6.1.2 子字符串
6.1.3 文本替換
6.1.4 正則表達式
6.2 從結構中選取組成部分
6.2.1 向量
6.2.2 列表
6.2.3 矩陣
6.3 值的替換
6.4 data.frame和dplyr
6.4.1 dplyr動詞
6.4.2 非標準計算
6.4.3 管道
6.4.4 以困難方式對data.frame取子集
6.5 替換NA
6.6 條件式選取
6.7 匯總值
6.8 一個行之有效的示例:Excel與R的對比
6.9 親自嘗試
6.10 專業(yè)術語
6.11 本章小結
第7章 對大量數據進行處理
7.1 整潔數據原則
7.1.1 工作目錄
……
第8章 根據條件進行處理:控制結構
第9章 數據可視化:繪圖
第10章 借助擴展插件包對數據進行更多的處理
附錄A 安裝R
附錄B 安裝RStudio
附錄C baseR中的圖形

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