R語言數據分析與可視化 (微課版)
沈剛
- 出版商: 人民郵電
- 出版日期: 2023-12-01
- 售價: $419
- 貴賓價: 9.5 折 $398
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 256
- ISBN: 7115619514
- ISBN-13: 9787115619518
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相關分類:
R 語言、Data Science
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商品描述
本書是為初學者學習R語言數據分析與可視化技術及它們在數據科學中的應用而編寫的。全書共7章，可分為3個部分。第1部分（第1～3章）介紹R語言數據分析的基礎知識，第2部分（第4～5章）介紹R語言基礎繪圖方法，第3部分（第6～7章）介紹較為重要的R語言可視化擴展包的具體應用。讀者可以通過本書瞭解和體驗R語言數據分析與可視化技術的特點、功能和應用。本書的所有示例代碼均已在R 4.2.1環境下調試通過。
本書既可作為高等院校相關專業的教材，又可作為科技工作者使用R語言繪制圖形的參考用書。
作者簡介
沈刚：
博士，华中科技大学教授，毕业于清华大学自动化系，曾先后到加拿大McGill大学和多伦多大学访问学习；1999年起，在加拿大Kerr Vayne Systems及美国Motorola公司工作，从事自动化系统和移动通讯系统的研究与开发；2003年起，在华中科技大学软件学院任教，主要讲授数据结构、嵌入式系统、软件过程管理等课程，主编《R语言基础与数据科学应用》、《R语言数据分析与可视化（微课版）》等教材，并被多所院校选用。
目錄大綱
【章名目錄】
第 1部分
第 1章 概述
第 2章 R語言數據操作
第3章 R語言數據分析
第 2部分
第4章 R語言基礎繪圖系統
第5章 常用圖形類型
第3部分
第6章 ggplot2繪圖
第7章 plotly繪圖
【詳細目錄】
第 1部分
第 1章 概述
1.1 數據分析的意義 2
1.1.1 數據分析的重要性 2
1.1.2 數據分析技術 3
1.2 數據分析流程 5
1.2.1 數據分析的主要步驟 5
1.2.2 影響數據可視化的因素 6
1.3 可視化對象的結構 9
1.3.1 數據可視化的要素 9
1.3.2 核心視覺元素 11
1.4 R語言環境配置 12
1.4.1 R系統下載與安裝 12
1.4.2 R系統基礎 13
1.4.3 R語言中的擴展包 18
1.5 本章小結 20
習題1 20
第 2章 R語言數據操作
2.1 數據類型 22
2.1.1 基本數據類型 22
2.1.2 數據類型轉換 27
2.2 數據結構 28
2.2.1 向量、矩陣和數組 29
2.2.2 數據框 34
2.2.3 列表 38
2.2.4 因子 39
2.3 向量化運算 40
2.3.1 向量化運算的基本概念及實現方法 40
2.3.2 自定義函數的向量化 43
2.3.3 apply函數族 43
2.4 隨機數與抽樣 45
2.4.1 概率分佈與隨機數生成 45
2.4.2 抽樣 47
2.5 數據導入與導出 49
2.5.1 工作空間 49
2.5.2 數據導入 50
2.5.3 數據導出 52
2.6 本章小結 54
習題2 54
第3章 R語言數據分析
3.1 數據預處理 56
3.1.1 數據查看 56
3.1.2 數據清洗 59
3.1.3 數據轉換 63
3.2 數據統計描述 67
3.2.1 統計矩 67
3.2.2 相關性分析與方差分析 70
3.2.3 參數估計 74
3.3 數據降維 76
3.3.1 主成分分析 76
3.3.2 因子分析 77
3.4 聚類分析 81
3.4.1 基於中心的聚類 82
3.4.2 基於密度的聚類 86
3.4.3 層次聚類 89
3.5 回歸分析 90
3.5.1 簡單線性回歸 91
3.5.2 廣義線性回歸 95
3.5.3 非線性回歸 97
3.6 本章小結 100
習題3 100
第 2部分
第4章 R語言基礎繪圖系統
4.1 基本繪圖函數和參數訪問函數 103
4.1.1 plot ( )函數 103
4.1.2 參數查詢與設置函數——par( )函數 107
4.2 繪圖佈局 110
4.2.1 繪圖窗口及繪圖區域 110
4.2.2 子圖 111
4.2.3 數軸 112
4.3 視覺屬性調整 114
4.3.1 顏色 114
4.3.2 點 116
4.3.3 線 117
4.3.4 文字 119
4.4 文字標註 120
4.4.1 字符型標註 120
4.4.2 數學表達式 122
4.4.3 圖例 124
4.5 導出圖形 127
4.5.1 直接輸出繪圖文件 127
4.5.2 保存屏幕繪圖 129
4.6 本章小結 129
習題4 129
第5章 常用圖形類型
5.1 散點圖 131
5.1.1 基礎散點圖 131
5.1.2 回歸模型 133
5.1.3 遮擋的處理 137
5.1.4 高維數據的處理 138
5.2 序列圖 141
5.2.1 時間序列圖 141
5.2.2 日期表示 143
5.2.3 多變量序列 144
5.2.4 模型與趨勢 145
5.3 描述統計圖 146
5.3.1 直方圖 146
5.3.2 箱形圖 150
5.3.3 柱狀圖 154
5.3.4 熱圖 159
5.3.5 馬賽克圖 163
5.3.6 餅圖 165
5.4 本章小結 168
習題5 168
第3部分
第6章 ggplot2繪圖
6.1 圖形語法 171
6.1.1 圖形的組成 172
6.1.2 繪圖的步驟 173
6.2 圖形要素 176
6.2.1 圖層 176
6.2.2 比例尺 180
6.2.3 坐標系 187
6.2.4 分面 189
6.2.5 主題 192
6.3 美學映射 196
6.3.1 輪廓顏色與填充顏色 196
6.3.2 形狀與線型 197
6.3.3 標註與位置 200
6.4 圖形繪制方法 202
6.4.1 數據加載方式 202
6.4.2 快速繪圖函數 203
6.4.3 分組繪圖 205
6.4.4 定製繪圖函數 207
6.4.5 極坐標變換 210
6.5 本章小結 212
習題6 213
第7章 plotly繪圖
7.1 plotly對象創建 215
7.1.1 plotly對象 216
7.1.2 plot_ly ( )函數 218
7.1.3 ggplotly ( )函數 222
7.2 圖形繪制 226
7.2.1 add_* ( )函數 226
7.2.2 繪圖形式 231
7.3 圖形佈局 242
7.3.1 圖例 242
7.3.2 數軸與刻度 243
7.3.3 子圖與插圖 246
7.4 交互方式 249
7.4.1 配置修改 250
7.4.2 modebar修改 251
7.4.3 hoverinfo修改 251
7.5 靜態圖保存 252
7.5.1 webshot( ) 252
7.5.2 orca( ) 253
7.6 本章小結 255
習題7 255
