R Data Analysis Cookbook（Second Edition）

This book is for data scientists, analysts and even enthusiasts who want to learn and implement the various data analysis techniques using R in a practical way. Those looking for quick, handy solutions to common tasks and challenges in data analysis will find this book to be very useful. Basic knowledge of statistics and R programming is assumed.

这是一本详尽且实用的指南，旨在帮助数据科学家、分析师以及数据爱好者理解和实施各种数据分析技术。书中涵盖了从数据准备到高级可视化，再到机器学习和大数据处理的各个方面。 在数据准备部分，书籍详细介绍了如何从各种数据源（如CSV、XML、JSON、固定宽度格式、R文件和R库等）读取数据，并介绍了如何处理缺失值、重复值和异常值。此外，还介绍了如何对数据进行转换，以便更好地进行数据分析。 在探索性数据分析部分，书籍展示了如何创建标准数据摘要、提取数据子集、分割数据集等，并介绍了如何使用ggplot2、lattice等包创建各种图表，以便进行比较和可视化。 在分类部分，书籍详细介绍了如何构建、评估和优化各种分类模型，包括逻辑回归、支持向量机(SVM)、K-最近邻(KNN)、随机森林等。 在回归部分，书籍介绍了如何构建和评估各种回归模型，包括线性回归、决策树回归、随机森林回归等。 在时间序列分析部分，书籍介绍了如何处理和预测时间序列数据，包括使用ARIMA模型、Holt-Winters方法等。 在高级数据可视化部分，书籍展示了如何创建复杂的交互式图表，如散点图、线图、柱状图、箱线图、热力