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产品特色

编辑推荐

　　与其在茫茫表格中搜索数字，不如将数据图形化，让复杂数据关系一目了然。本书是数据分析和可视化入门选，大的R语言为工具，教你创建各种实用的数据图形，掌握高亮数据中的重要关系和趋势、简化数据形式、突出重点数字等技能。本书适合所有需要数据分析的读者，也可作为统计课程的补充教材，无需数学、统计学或计算机编程背景。　　R语言基本知识　　创建单变量图，如饼图、箱线图、直方图等　　创建双变量图，如散点图、折线图、高密度图等　　创建多变量图，如散点图矩阵、三维图、树状图、热图等　　配套视频讲解，并可下载App观看AR视频：https://h5.arbook.io/zhuanlan.html?book_id=30&status;=bookdetail

内容简介

　　本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据，该方法突出数据中重要的关联和分布趋势，并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。本书重点介绍如何理解数据分析的图形元素，以及如何使用R生成书中涉及的各种图形。附录中列有大量参考资料，以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息，便于读者深入学习。

作者简介

　　JohnJayHilfiger，统计学家，数据分析专家，拥有生物统计学硕士学位，曾在康奈尔大学、罗切斯特大学和爱荷华大学担任统计/计算机分析员。此外，Hilfiger还是一位作曲家和编曲家，拥有音乐硕士和博士学位，发表过100多首作品，曾任音乐教授。
　　【译者简介】
　　王洋洋　　计算机硕士，狂热的数据爱好者。现为云网络安全领域大数据工程师，熟练多种编程语言、大数据技术、机器学习深度学习算法、设计模式等。业余喜欢打羽毛球、练瑜伽，古筝业余3级水平。

目录

前言 ix
第一部分　开始使用 R
第 1 章　R 基础 2
1．1　下载软件 2
1．2　尝试一些简单的任务 2
1．3　用户界面 5
1．4　安装包：GUI 界面 6
1．5　数据结构 6
1．6　样本数据集 7
1．7　工作目录 9
1．8　将数据导入 R 9
1．8．1　命令行输入 10
1．8．2　使用数据编辑器 11
1．8．3　从外部文件读取 13
1．9　获取脚本 18
1．10　用户自定义函数 20
1．11　开始令人享受的事 21
第 2 章　R 图概述 24
2．1　图表导出 24
2．2　探索性图表和展示性图表 25
2．3　R 图形系统 28
2．3．1　基本图形和网格 28
2．3．2　 lattice 28
2．3．3　 ggplot2 30
2．3．4　包的特殊应用程序 / 图表 31
2．3．5　用户自定义图表函数 31
第二部分　单变量图
第 3 章　带状图 34
3．1　一种简单的图 34
3．2　数据可以漂亮 40
3．2．1　练习 3-1 43
3．2．2　练习 3-2 43
第 4 章　点图 44
第 5 章　箱线图 50
5．1　箱线图 50
5．2　再次访问 Nimrod 54
5．3　美化数据 56
5．3．1　练习 5-1 59
5．3．2　练习 5-2 59
第 6 章　茎叶图 60
第 7 章　直方图 63
7．1　简单直方图 63
7．2　带第二个变量的直方图 66
7．2．1　练习 7-1 70
7．2．2　练习 7-2 70
第 8 章　核密度图 71
8．1　密度估计 71
8．1．1　选择带宽 73
8．1．2　比较两个或多个密度图 74
8．1．3　背景不是白色的 76
8．2　累积分布函数 76
8．2．1　练习 8-1 78
8．2．2　练习 8-2 78
第 9 章 条形图 79
9．1　基础条形图 79
9．2　脊柱图 82
9．3　条形图的间距和方向 83
9．3．1　练习 9-1 86
9．3．2　练习 9-2 86
第 10 章　饼图 87
10．1　普通饼图 87
10．2　扇形图 89
10．2．1　练习 10-1 90
10．2．2　练习 10-2 90
第 11 章　地毯图 91
第三部分　双变量图
第 12 章　散点图和折线图 94
12．1　基础散点图 94
12．2　折线图 99
12．3　模板 105
12．4　增强的散点图 108
12．4．1　练习 12-1 111
12．4．2　练习 12-2 112
第 13 章　高密度图 113
第 14 章　Bland-Altman 图 121
第 15 章　QQ 图 128
第四部分　多变量图
第 16 章　散点图矩阵和相关性分析图 136
16．1　散点图矩阵 136
16．2　相关性分析图 141
16．3　混合定量变量和分类变量的广义对矩阵 145
第 17 章　三维图 149
17．1　三维散点图 149
17．2　伪色图 154
17．3　气泡图 155
17．3．1　练习 17-1 160
17．3．2　练习 17-2 160
第 18 章　协同图 161
第 19 章　聚类分析：树状图和热图 167
19．1　聚类分析 167
19．2　热图 172
19．2．1　练习 19-1 176
19．2．2　练习 19-2 176
19．2．3　练习 19-3 176
第 20 章　马赛克图 177
第五部分　现在该做些什么
第 21 章　拓展图形化知识和 R 技能的资源 188
21．1　R 图 188
21．2　通用绘图原则 189
21．3　学习更多关于 R 的知识 189
21．4　用 R 做统计 189
附录 A　参考文献 191
附录 B　R 的颜色 193
附录 C　R Commander 图形用户界面 195
附录 D　使用 / 引用的包 200
附录 E　从 R 的外部导入数据 204
附录 F　章节练习解答 209
附录 G　故障排查：为什么我的代码不工作 220
附录 H　本书介绍的 R 函数 228
关于作者 238
关于封面 238

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