R语言是源代码放、功能强大的数据分析软件，它在数据清洗与探索、数据分析与建模、数据可视化、机器学习、深度学习等方面具有优秀的表现，广泛应用于数学、统计学、数据科学、计算机科学、人工智能、云计算、生物医学、工业统计等方向，发展前景十分广阔。本书结合作者多年的科研与教学经验，将数据科学基础理论与其应用相结合，内容编排由到面、由易到难，并通过实际操作演示讲授理论知识，帮助读者快速掌握利用R语言行数据分析和数据挖掘的技能。
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前言 PREFACE
Part 1 第一篇 R语言入门
第1章 R语言简介
1.1 R语言的下载与运行
1.2 RStudio安装与设置
1.3 R语言包
1.4 数据类型与运算符
1.5 运行R语言代码
1.6 本章小结
第2章R语言数据对象
2.1 向量
2.2 矩阵与高维数组
2.3 数据框
2.4 列表
2.5 时间数据
2.6 本章小结
第3章 程序编写与函数
3.1 条件判断语句
3.2 循环语句
3.3 内置函数
3.4 自定义函数
3.5 本章小结
Part 2 第二篇 R语言数据整理实战
第4章 数据读写与管理
4.1 数据导入与保存
4.2 从文件中导入数据
4.3 网络爬虫爬取数据
4.4 图像数据管理
4.5 数据并行计算
4.6 本章小结
第5章 数据清洗与操作
5.1 处理缺失值
5.2 dplyr数据操作
5.3 长宽数据转换
5.4 文本处理
5.5 本章小结
Part 3 第三篇 R语言数据可视化实战
第6章 R语言基础绘图
6.1 图形的基础设置
6.2 基础图形可视化
6.3 子图可视化
6.4 本章小结
第7章 ggplot2数据可视化
7.1 ggplot2简介
7.2 使用图层构建图形
7.3 ggplot2可视化进阶
7.4 ggplot2数据可视化案例
7.5 本章小结
第8章 R语言高级绘图
8.1 plotly可交互图形可视化
8.2 ggplot2拓展包可视化
8.3 特殊图形可视化
8.4 本章小结
Part 4 第四篇 R语言数据建模实战
第9章 基础统计分析
9.1 概率分布与抽样
9.2 数据描述性统计
9.3 数据相关性分析
9.4 假设检验
9.5 方差分析
9.6 本章小结
第10章 回归分析
10.1 一元线性回归
10.2 一元非线性回归
10.3 多元线性回归
10.4 逐步回归
10.5 逻辑回归
10.6 本章小结
第11章 特征提取与降维
11.1 主成分分析
11.2 因子分析
11.3 多维尺度分析
11.4 t-SNE降维
11.5 本章小结
Part 5 第五篇 R语言数据挖掘实战
第12章 无监督学习
12.1 聚类分析
12.2 离群点检测
12.3 关联分析
12.4 网络图数据分析
12.5 本章小结
第13章 有监督学习
13.1 决策树与随机森林
13.2 朴素贝叶斯
13.3 支持向量机
13.4 本章小结
第14章使用R Markdown创建报告
14.1 R Markdown框架结构
14.2 R Markdown输出网页报告
14.3 R Markdown制作幻灯片
14.4 本章小结
参考文献
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