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图书信息

R语言基础及应用

中国水利水电出版社
    【作 者】主 编 涂旭东 黄源 【I S B N 】978-7-5170-9567-5 【责任编辑】石永峰 【适用读者群】本专通用 【出版时间】2021-05-22 【开 本】16开 【装帧信息】平装(光膜) 【版 次】第1版第1次印刷 【页 数】240 【千字数】374 【印 张】15 【定 价】45 【丛 书】普通高等教育数据科学与大数据技术专业教材 【备注信息】
图书详情

    本书以理论与实践操作相结合的方式深入讲解R语言的基本理论和实现方法,在内容设计上既有上课时老师讲述的部分(包括详细的理论与典型的案例),又有最新的实训案例分析,双管齐下,极大地激发了学生的学习积极性和主动创造性,增加了趣味性,让学生在课堂上跟上老师的思维,从而学到更多的知识和技能。

    本书的编写目的是向读者介绍R语言的基本概念与应用。本书共9章:R语言简介、数据类型与数据对象、控制语句与函数、数据的读写与预处理、R语言基本图形、ggplot2绘图基础和R语言高级绘图、R语言数据分析基础、R语言机器学习基础、R语言访问SQL数据库。

    本书可作为大数据专业、人工智能专业、云计算专业的教材,也可作为大数据爱好者的参考书。

    内容实用——理论与实践结合,重点突出应用

    体系完善——构建完整的大数据专业解决方案

    产教融合——高校企业共参与,对标行业标准

    资源丰富——微课、课件、教案、源码、答案

    大数据作为新一轮工业革命中最为活跃的技术创新要素正在对全球竞争、国家治理、经济发展、产业转型、社会生活等产生全面而深刻的影响;移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等新一代信息技术的应用每天都在源源不断地产生大量的数据,对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结合点。而灵活性、开放性、优秀的统计分析能力和卓越的绘图功能、收录超过1.4万个数据分析工具包、几乎涵盖各个行业数据分析中的所有方法使R语言成为大数据时代的新宠,越来越被学界和业界所重视,多种大数据架构平台上已经提供基于R语言的扩展和插件。借助R语言的高效性,大数据分析可实现事半功倍。

    本书以理论与实践操作相结合的方式深入讲解R语言的基本理论和实现方法,在内容设计上既有上课时老师讲述的部分(包括详细的理论与典型的案例),又有最新的实训案例分析,双管齐下,极大地激发了学生的学习积极性和主动创造性,增加了趣味性,让学生在课堂上跟上老师的思维,从而学到更多的知识和技能。

    本书特色如下:

    (1)采用“理实一体化”教学方式:课堂上既有老师的讲述内容又有学生独立思考、上机操作的内容。

    (2)丰富的教学案例:包含教学课件、习题答案等多种教学资源。

    (3)紧跟时代潮流,关注最新技术和前沿热点,书中既包含最新热点数据的案例分析,又包含唯美的数据可视化技术。

    (4)编写本书的老师都具有多年教学经验,做到重难点突出,能够激发学生的学习热情。

    (5)配有微课视频:对本书中的重难点进行细致讲解,方便学生课后学习。

    本书可作为大数据专业、人工智能专业、云计算专业的教材,也可作为大数据爱好者的参考书。

    本书建议学时为60学时,具体分布见下表。

    章节 建议学时

    R语言简介 2

    数据类型与数据对象 6

    控制语句与函数 8

    数据的读写与预处理 12

    R语言基本图形 6

    ggplot2绘图基础和R语言高级绘图 8

    R语言数据分析基础 8

    R语言机器学习基础 6

    R语言访问SQL数据库 4

    本书由涂旭东、黄源任主编。其中,黄源编写第1章、第2章和第8章并负责策划与统稿工作,涂旭东编写第3章至第7章和第9章。

    本书是校企合作的结果,在编写过程中得到重庆誉存大数据有限公司黄远江博士的大力支持,同时编者参阅了大量相关资料,在此一并表示感谢。

    由于编者水平有限,书中难免存在疏漏甚至错误之处,恳请读者批评指正,编者电子邮箱:2103069667@qq.com。

    编 者

    2021年2月

    第1章 R语言简介 1
    1.1 R语言概述 2
    1.1.1 什么是R语言 2
    1.1.2 R语言的特点 2
    1.2 R的下载与运行 2
    1.2.1 R的下载 3
    1.2.2 R的运行 4
    1.2.3 在R中查看帮助 6
    1.3 R语言包 8
    1.3.1 R语言包的安装 9
    1.3.2 R语言包的载入 9
    1.3.3 R语言包的使用 9
    1.4 实训 10
    1.5 本章小结 11
    练习1 11
    第2章 数据类型与数据对象 12
    2.1 数据类型 13
    2.1.1 什么是数据类型 13
    2.1.2 常见的数据类型 13
    2.2 变量与标量 14
    2.2.1 变量 14
    2.2.2 标量 15
    2.3 R语言中的数据对象 16
    2.3.1 向量 16
    2.3.2 矩阵 20
    2.3.3 数组 23
    2.3.4 列表 24
    2.3.5 因子 26
    2.3.6 数据框 26
    2.4 R语言中数据类型的转换 31
    2.4.1 类型转换函数介绍 31
    2.4.2 R中数据类型转换实例 32
    2.5 实训 32
    2.6 本章小结 33
    练习2 34
    第3章 控制语句与函数 35
    3.1 条件结构 36
    3.1.1 条件表达式 36
    3.1.2 if语句 36
    3.1.3 switch语句 38
    3.2 循环结构 39
    3.2.1 for循环 39
    3.2.2 while循环 40
    3.2.3 break语句 40
    3.2.4 repeat语句 40
    3.3 函数 41
    3.3.1 自定义R函数 41
    3.3.2 返回值 42
    3.3.3 函数的参数 42
    3.3.4 程序的向量化实现 43
    3.3.5 apply()函数族 44
    3.3.6 养成良好的代码编写习惯 49
    3.4 实训 49
    3.5 本章小结 51
    练习3 51
    第4章 数据的读写与预处理 53
    4.1 数据的输入 54
    4.1.1 工作目录 54
    4.1.2 向量的输入 54
    4.1.3 数据文件的读取 55
    4.1.4 读取数据文件的注意事项 57
    4.2 数据的输出 58
    4.2.1 屏幕输出 58
    4.2.2 向量的输出 58
    4.2.3 数据文件的输出 59
    4.3 R工作空间的保存和加载 61
    4.3.1 R工作空间的保存 61
    4.3.2 R工作空间的加载 61
    4.4 变量的预处理 62
    4.4.1 变量重编码 62
    4.4.2 变量重命名 63
    4.4.3 变量的排序 63
    4.4.4 变量类型的转换 64
    4.5 字符串的处理 65
    4.5.1 字符串分割 65
    4.5.2 字符串拼接 66
    4.5.3 字符串长度计算 67
    4.5.4 字符串截取 68
    4.5.5 字符串替换 69
    4.5.6 字符串大小写转换 70
    4.5.7 字符串匹配 71
    4.5.8 字符串格式化输出 72
    4.5.9 使用stringr包处理字符串 73
    4.6 日期变量的处理和转换 75
    4.6.1 取系统日期和时间 75
    4.6.2 把字符串解析成日期和时间 76
    4.6.3 把日期和时间解析成字符串 76
    4.6.4 对日期中相关信息的提取与比较 77
    4.6.5 使用lubridate包处理日期变量 77
    4.7 清洗重复数据 80
    4.7.1 查找是否有重复值 80
    4.7.2 查找重复值的索引值 80
    4.7.3 去除重复值 81
    4.8 缺失数据处理 81
    4.8.1 缺失数据的识别 81
    4.8.2 缺失数据的处理 82
    4.9 异常值识别和处理 83
    4.9.1 简单统计量分析 83
    4.9.2 根据3σ原则检测异常值 84
    4.9.3 根据箱型图检测异常值 84
    4.9.4 盖帽法 85
    4.10 数据集的合并与拆分 86
    4.10.1 数据集的合并 86
    4.10.2 数据集的拆分 89
    4.10.3 数据集的抽取 89
    4.10.4 使用tidyr包 92
    4.11 实训 94
    4.12 本章小结 99
    练习4 99
    第5章 R语言基本图形 100
    5.1 R语言常见图形 101
    5.1.1 散点图 101
    5.1.2 点图 102
    5.1.3 折线图 102
    5.1.4 曲线图 103
    5.1.5 条形图 104
    5.1.6 饼图 105
    5.1.7 箱线图 107
    5.1.8 直方图 109
    5.2 R语言图形修饰 109
    5.2.1 设置符号和线条 110
    5.2.2 设置颜色 111
    5.2.3 设置文本属性 111
    5.2.4 添加标题 112
    5.2.5 添加图例 113
    5.2.6 添加线 113
    5.2.7 添加坐标轴 115
    5.2.8 添加文本标注 115
    5.3 图形的布局和保存 116
    5.3.1 一页多图 116
    5.3.2 保存图形 117
    5.4 实训 117
    5.5 本章小结 123
    练习5 123
    第6章 ggplot2绘图基础和R语言高级绘图 125
    6.1 ggplot2绘图基础 126
    6.1.1 数据(Data) 126
    6.1.2 映射(Mapping) 127
    6.1.3 几何对象(Geometric) 128
    6.1.4 标尺(Scale) 131
    6.1.5 统计变换(Statistics) 132
    6.1.6 坐标系统(Coordinate) 133
    6.1.7 图层(Layer) 134
    6.1.8 分面(Facet) 135
    6.1.9 主题(Theme) 135
    6.1.10 ggplot2绘图的一般步骤 136
    6.2 R语言高级绘图 136
    6.2.1 散点图矩阵 136
    6.2.2 关系矩阵图和相关系数矩阵 137
    6.2.3 椭圆 138
    6.2.4 三维散点图 139
    6.2.5 气泡图 139
    6.2.6 网络图 140
    6.2.7 马赛克图 141
    6.2.8 关键字云 142
    6.2.9 雷达图 143
    6.2.10 山峦图 144
    6.2.11 交互图 146
    6.3 实训 146
    6.4 本章小结 155
    练习6 155
    第7章 R语言数据分析基础 156
    7.1 描述性统计分析 157
    7.1.1 常用统计量简介 157
    7.1.2 描述性统计的函数实现 159
    7.2 R语言数据分析常用函数 161
    7.3 t-检验 164
    7.3.1 单样本t-检验 164
    7.3.2 配对样本t-检验 165
    7.4 相关分析 166
    7.4.1 相关性概念 166
    7.4.2 相关分析 167
    7.5 聚类分析 169
    7.5.1 聚类分析的概念 169
    7.5.2 计算样本间的距离 169
    7.5.3 计算类与类之间的距离 171
    7.5.4 相似系数 171
    7.5.5 聚类分析的主要步骤 172
    7.5.6 分层聚类 172
    7.5.7 k-means聚类 173
    7.5.8 聚类分析的实现 174
    7.6 主成分分析 175
    7.6.1 主成分分析的基本思想 175
    7.6.2 主成分分析的几何解释 176
    7.6.3 主成分分析的数学模型 177
    7.6.4 主成分分析的实现 177
    7.7 实训 179
    7.8 本章小结 182
    练习7 183
    第8章 R语言机器学习基础 184
    8.1 机器学习概述 185
    8.1.1 认识机器学习 185
    8.1.2 机器学习的应用 185
    8.2 机器学习分类 186
    8.2.1 监督学习 186
    8.2.2 无监督学习 187
    8.2.3 半监督学习 188
    8.3 机器学习常用算法 189
    8.3.1 线性回归 189
    8.3.2 逻辑回归 196
    8.3.3 聚类 201
    8.3.4 神经网络 204
    8.4 机器学习基本流程 206
    8.4.1 数据的收集 206
    8.4.2 数据预处理与特征工程 208
    8.4.3 模型的选择与训练 209
    8.4.4 模型的评估 209
    8.5 实训 210
    8.6 本章小结 214
    练习8 214
    第9章 R语言访问SQL数据库 215
    9.1 R语言访问数据库的基本原理 216
    9.2 R语言访问SQLite数据库 216
    9.3 R语言访问MySQL数据库 219
    9.4 R语言访问Oracle数据库 222
    9.5 ODBC和RODBC包介绍 224
    9.6 实训 227
    9.7 本章小结 229
    练习9 230
    参考文献 231
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