R for Data Science Cookbook

This book is for those who are already familiar with the basic operation of R, but want to learn how to efficiently and effectively analyze real-world data problems using practical R packages.

这是一本专为那些已经熟悉R基础操作，并希望进一步提升数据科学分析能力的读者编写的实用指南。这本书涵盖了从数据提取、转换到加载的完整流程，以及如何使用R包处理数据、进行数据预处理、创建可视化图表和进行统计分析等内容。 这本书详细介绍了参数匹配的重要性，包括词法范围、闭包和懒评估等概念，帮助读者理解如何根据输入参数来执行不同的操作。同时，书中还讲解了如何从不同源获取数据，如公开数据、CSV文件、Excel文件、数据库、网页以及社交媒体平台等，并通过实例展示了如何将数据加载到指定的存储工具中。 在数据预处理方面，这本书详细讲解了数据变量重命名、数据类型转换和日期格式处理的重要性，并提供了相应的函数和方法。这些步骤对于确保数据质量至关重要，有助于提高数据分析的效率和准确性。 在数据可视化方面，这本书深入探讨了如何使用ggplot2创建基本图表，以及如何通过改变美学映射和引入几何对象来增强图表的表现力。此外，书中还介绍了如何利用ggplot2创建地图，以及如何使用qplot函数简化图表创建过程。 在统计分析方面，这本书详细讲解了R的统计功能，包括描述性统计和推论统计，以及如何利用线性回归