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113千字 字数
2024-04-01 发行日期
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主编推荐语

一本学习R语言数据分析和可视化的必备指南。

内容简介

本书专注于使用R语言进行数据分析和可视化，主要目标是帮助读者掌握R语言这一强大的数据科学工具，以在科技领域中更好地处理数据、分析数据以及呈现结果。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 R语言入门
  • 1.1 R语言简介
  • 1.1.1 R语言历史
  • 1.1.2 R语言特点
  • 1.1.3 如何获得帮助
  • 1.2 R语言环境搭建
  • 1.2.1 下载和安装R语言环境
  • 1.2.2 下载和安装RStudio
  • 1.3 编写第一个R程序
  • 1.3.1 交互式方式运行
  • 1.3.2 脚本文件运行程序
  • 1.4 R语言语法基础
  • 1.4.1 标识符
  • 1.4.2 关键字
  • 1.4.3 语句
  • 1.4.4 变量
  • 1.4.5 注释
  • 1.5 数据类型
  • 1.5.1 数值型
  • 1.5.2 整数型
  • 1.5.3 复数型
  • 1.5.4 逻辑型
  • 1.5.5 字符型
  • 1.5.6 原始型
  • 1.5.7 数据类型转换
  • 1.6 运算符
  • 1.6.1 算术运算符
  • 1.6.2 关系运算符
  • 1.6.3 逻辑运算符
  • 1.6.4 赋值运算符
  • 1.7 本章总结
  • 第2章 程序流程控制
  • 2.1 决策语句
  • 2.1.1 if语句
  • 2.1.2 switch语句
  • 2.2 循环语句
  • 2.2.1 for循环
  • 2.2.2 while循环
  • 2.2.3 repeat 循环
  • 2.3 跳转语句
  • 2.3.1 break语句
  • 2.3.2 next语句
  • 2.4 本章总结
  • 第3章 数据结构
  • 3.1 向量
  • 3.1.1 创建向量
  • 3.1.2 向量属性
  • 3.1.3 访问向量元素
  • 3.1.4 遍历向量
  • 3.1.5 检查向量中是否存在指定的元素
  • 3.2 列表
  • 3.2.1 创建列表
  • 3.2.2 访问列表元素
  • 3.2.3 修改列表元素
  • 3.2.4 向列表中添加元素
  • 3.2.5 删除列表中的元素
  • 3.3 矩阵
  • 3.3.1 创建矩阵
  • 3.3.2 访问矩阵中的元素
  • 3.3.3 矩阵属性
  • 3.3.4 矩阵转置
  • 3.4 数组
  • 3.4.1 创建数组
  • 3.4.2 访问数组元素
  • 3.5 数据框
  • 3.5.1 创建数据框
  • 3.5.2 从数据框中提取数据
  • 3.5.3 添加行和列
  • 3.5.4 删除行和列
  • 3.6 因子
  • 3.6.1 创建因子
  • 3.6.2 因子属性
  • 3.7 字符串
  • 3.7.1 创建字符串
  • 3.7.2 字符串操作
  • 3.8 本章总结
  • 第4章 函数
  • 4.1 定义函数
  • 4.2 调用函数
  • 4.2.1 按位置调用函数
  • 4.2.2 按名称调用函数
  • 4.2.3 使用默认参数调用函数
  • 4.3 变量作用域
  • 4.3.1 局部变量
  • 4.3.2 全局变量
  • 4.4 嵌套函数
  • 4.5 函数递归
  • 4.6 本章总结
  • 第5章 科技领域中的数据分析
  • 5.1 数据接口
  • 5.1.1 工作目录
  • 5.1.2 读取CSV文件
  • 5.1.3 写入CSV文件
  • 5.1.4 R语言的包的使用
  • 5.1.5 读取Excel文件
  • 5.1.6 写入Excel文件
  • 5.1.7 读取JSON 文件
  • 5.1.8 写入JSON 文件
  • 5.2 数据清洗
  • 5.2.1 R语言中的内置数据集
  • 5.2.2 缺失值处理
  • 5.2.3 异常值处理
  • 5.3 数据的统计分析方法
  • 5.3.1 描述统计分析
  • 5.3.2 相关性分析
  • 5.3.3 时间序列分析
  • 5.4 本章总结
  • 第6章 单变量图形的绘制
  • 6.1 R绘图基础
  • 6.1.1 R绘图包
  • 6.1.2 图形基本构成要素
  • 6.1.3 图形的图层
  • 6.1.4 图形主题
  • 6.1.5 R图形分类
  • 6.2 直方图
  • 6.2.1 绘制图形一般步骤
  • 6.2.2 示例：绘制空气温度分布直方图
  • 6.3 箱线图
  • 6.3.1 箱线图应用
  • 6.3.2 示例：绘制婴儿出生数据箱线图
  • 6.4 密度图
  • 6.4.1 密度图应用
  • 6.4.2 示例：德国每日电力消耗密度图
  • 6.5 小提琴图
  • 6.5.1 小提琴图与密度图比较
  • 6.5.2 示例：德国每日电力消耗小提琴图
  • 6.5.3 示例：绘制婴儿出生数据小提琴图
  • 6.6 饼图
  • 6.6.1 创建饼图
  • 6.6.2 示例：绘制婴儿性别比例饼图
  • 6.7 本章总结
  • 第7章 双变量图形绘制
  • 7.1 散点图
  • 7.1.1 散点图应用
  • 7.1.2 示例：绘制汽车马力与燃油效率散点图
  • 7.2 折线图
  • 7.2.1 折线图应用
  • 7.2.2 示例：婴儿出生数据折线图
  • 7.3 双变量面积图
  • 7.3.1双变量面积图应用
  • 7.3.2 示例：绘制婴儿出生数据双变量面积图
  • 7.4 柱状图
  • 7.4.1 柱状图应用
  • 7.4.2 示例：绘制不同汽车型号的燃油效率柱状图
  • 7.5 条形图
  • 7.5.1 条形图与柱状图的区别
  • 7.5.2 示例：绘制不同汽车型号的燃油效率条形图
  • 7.6 热力图
  • 7.6.1 热力图应用
  • 7.6.2 创建热力图
  • 7.6.3 示例：绘制不同汽车型号的性能相关性热力图
  • 7.7 核密度图
  • 7.7.1 核密度图应用
  • 7.7.2 示例：绘制鸢尾花花萼长度核密度图
  • 7.8 线性回归图
  • 7.8.1 线性回归图应用
  • 7.8.2 示例：绘制汽车燃油效率与重量的线性回归图
  • 7.9 本章总结
  • 第8章 多变量图形的绘制
  • 8.1 气泡图
  • 8.1.1 气泡图应用
  • 8.1.2 气泡图与散点图的区别
  • 8.1.3 示例：绘制空气质量气泡图
  • 8.2 雷达图
  • 8.2.1 雷达图应用
  • 8.2.2 创建雷达图
  • 8.2.3 示例：绘制问卷调查结果雷达图
  • 8.3 网状图
  • 8.3.1 创建网状图
  • 8.3.2 示例：绘制蛋白质相互作用网状图
  • 8.4 堆叠折线图
  • 8.4.1 堆叠折线图应用
  • 8.4.2 示例：绘制苹果公司股票OHLC堆叠折线图
  • 8.5 堆叠面积图
  • 8.5.1 堆叠面积图应用
  • 8.5.2 示例：绘制苹果公司股票OHLC堆叠面积图
  • 8.6 堆叠柱状图
  • 8.6.1 堆叠柱状图应用
  • 8.6.2 示例：绘制不同气缸数下的平均MPG柱状图
  • 8.7 平行坐标图
  • 8.7.1 平行坐标图应用
  • 8.7.2 示例：绘制高温和低温条件下的数据差异平行坐标图
  • 8.8 矩阵图
  • 8.8.1 相关性矩阵图
  • 8.8.2 散点矩阵图
  • 8.9 分面网格分类图
  • 8.9.1 分面网格分类图应用
  • 8.9.2 示例：绘制不同气缸数和齿轮类型组合下的燃油效率和重量比较分面网格分类图
  • 8.10 三元相图
  • 8.10.1 三元相图应用
  • 8.10.2 创建三元相图
  • 8.10.3 示例：绘制铜锌镍合金三元相图
  • 8.11 本章总结
  • 第9章 3D图形的绘制
  • 9.1 绘制3D图形包
  • 9.2 3D散点图
  • 9.2.1 3D散点图应用
  • 9.2.2 绘制3D散点图
  • 9.2.3 示例：绘制汽车性能数据的3D散点图
  • 9.3 3D线图
  • 9.3.1 3D线图应用
  • 9.3.2 示例：绘制鸢尾花花萼和花瓣关系的3D线图
  • 9.4 3D曲面图
  • 9.4.1 3D曲面图应用
  • 9.4.2 创建3D曲面图
  • 9.4.3 示例：伊甸火山3D曲面图
  • 9.5 3D网格图
  • 9.5.1 3D网格图与3D曲面图的区别
  • 9.5.2 创建3D网格图
  • 9.5.3 示例：伊甸火山3D网格图
  • 9.6 本章总结
  • 第10章 科技数据的地理信息可视化
  • 10.1 地图散点图
  • 10.2 添加地图
  • 10.3 地图热力图
  • 10.3.1 创建地图热力图
  • 10.3.2 示例：加利福尼亚州城市人口密度热力图
  • 10.4 等值线图
  • 10.4.1 创建等值线图
  • 10.4.2 示例：绘制伊甸火山地形图的等值线图
  • 10.5 本章总结
  • 第11章 数据学术报告、论文和出版
  • 11.1 使用R Markdown创建定制化报告
  • 11.1.1 R Markdown简介
  • 11.1.2 创建R Markdown报告
  • 11.1.3 R Markdown基本语法
  • 11.1.4 输出定制化报告
  • 11.2 使用ChatGPT工具辅助制作报告
  • 11.2.1 使用ChatGPT制作思维导图
  • 11.2.2 使用ChatGPT制作电子表格
  • 11.3 本章总结
  • 第12章 实战训练营
  • 12.1 案例1:t检验法评估X药品治疗效果对比分析
  • 12.1.1 步骤1：数据准备
  • 12.1.2 步骤2：假设检验
  • 12.1.3 步骤3：结果解释
  • 12.1.4 步骤4：可视化
  • 12.2 案例2：采用MA分析苹果公司股票的价格走势
  • 12.2.1 步骤1：数据准备
  • 12.2.2 步骤2：清洗数据
  • 12.2.3 步骤3：计算移动平均
  • 12.2.4 步骤4：使用移动平均线分析苹果公司股票价格趋势
  • 12.3 本章总结
  • 附录1 R常用包和函数快速参考指南
  • 1.1 R常用包
  • 1.2 R常用函数
  • 附录2 科研论文配图的绘制与配色
  • 2.1 选择合适的插图类型
  • 2.2 善于把握色彩
  • 2.3 字体和字号
  • 2.4 标注清晰
  • 2.5 分辨率足够
  • 2.6 风格一致
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出版方

北京大学出版社

北京大学出版社是在1979年，经国家出版事业管理局同意，教育部批准成立的，恢复了北京大学出版社建制。北京大学出版社依靠北大雄厚的教学、科研力量，同时积极争取国内外专家学者的合作支持，出版了大量高水平、高质量、适应多层次需要的优秀高等教育教材。 北大出版社注意对教材进行全面追踪，捕捉信息，及时修订，以跟上各学科的最新发展，反映该学科研究的最新成果，保持北大版教材的领先地位。