R数据科学实战：工具详解与案例分析

本书按照数据分析的一般流程，介绍和讨论了在各个流程中所需的常见的R函数，并对其中相对重要的函数做了较为详尽的参数解释和代码演示。相较于大部分R语言学习资料中粗略概况性地告知读者不同场景可能用到的R函数，本书更侧重于帮助读者建立自己的数据分析逻辑结构以及由一系列常见R函数组成的“工具箱”。特别是tidyverse系列工具箱和data.table包，目前的中文博客社区里很少有资料对这两者进行较完整和系统的介绍。对于R语言初学者来说，tidyverse系列是学习使用R的最佳起点，而data.table包则对中高级用户大有助益。另外，本书对重要的“工具”函数，例如循环和迭代，做了较为详尽的解释和代码演示，来帮助读者理解其运行机制。最后，书中提供了5个实战案例，结合书中介绍的各种“工具”，强化使用R语言进行数据分析的路线图。

这是一本全面而深入的R语言数据科学实战指南。这本书以数据分析的一般流程为主线，详细介绍了在数据读取、数据清洗、数据计算、探索性数据分析以及数据可视化等各个流程中所需的常见R函数，并对其中相对重要的函数做了较为详尽的参数解释和代码演示。 本书首先介绍了数据读取工具包概览，包括utils包和readr包，并对比了这两个包在数据读取方面的优劣。接着，本书深入讲解了数据清洗和重塑，包括如何处理缺失值、异常值、重复值等常见问题，以及如何进行数据的重编码。在数据计算部分，本书介绍了基本统计计算函数应用，包括平均值、最大值、最小值、标准差等常用统计量的计算。 在探索性数据分析部分，本书提供了五个实战案例，包括数据科学从业者调查初稿、共享单车租用频次分析、星巴克商业案例分析、学生成绩水平分析以及YouTube视频观看分析。这些案例涵盖了数据科学的多个方面，包括数据清洗、数据可视化、文本挖掘等，帮助读者深入理解数据分析的实际应用场景。 在数据可视化部分，本书详细介绍了如何使用ggplot2包进行数据可视化，包括如何创建柱状图、折线图、散点图等常见图表，以及如何通过封装绘图函数的方法简化数据分析的过