R for Everyone pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Using the free, open source R language, scientists, financial analysts, public policy professionals and programmers can build powerful statistical models capable of answering many of their most challenging questions. But, for non-statisticians, R can be difficult to learn - and most books on the subject assume far too much knowledge to help them. R for Non-Statisticians is the solution. Drawing on his extensive experience teaching new users through the NYC R User Group, professional statistician Jared Lander has written the perfect R tutorial for everyone who's new to statistical programming and modeling. Offering extensive hands-on practice and sample code, Lander covers all this and more: * Downloading, installing, and getting started with R * Navigating and mastering the R environment * Learning basic techniques, from control statements to data manipulation * Importing data from SAS, SPSS, Stata, web sites, or elsewhere * Performing essential statistical tests * Building, comparing, and diagnosing models * Developing your own R packages * Connecting with and learning from the global R user community By the time you're done, you won't just understand how to write R programs: you'll be ready to use R to tackle the statistical problems you care about most.
作者简介
目录信息
读后感
适合初学者 “If you instead prefer to learn R via a written tutorial or book there is plenty of choice. There is the introduction to R manual by CRAN, as well as some very accessible books like Jared Lander’s R for Everyone or R in Action by Robert Kabaco...
评分适合初学者 “If you instead prefer to learn R via a written tutorial or book there is plenty of choice. There is the introduction to R manual by CRAN, as well as some very accessible books like Jared Lander’s R for Everyone or R in Action by Robert Kabaco...
评分适合初学者 “If you instead prefer to learn R via a written tutorial or book there is plenty of choice. There is the introduction to R manual by CRAN, as well as some very accessible books like Jared Lander’s R for Everyone or R in Action by Robert Kabaco...
评分适合初学者 “If you instead prefer to learn R via a written tutorial or book there is plenty of choice. There is the introduction to R manual by CRAN, as well as some very accessible books like Jared Lander’s R for Everyone or R in Action by Robert Kabaco...
评分适合初学者 “If you instead prefer to learn R via a written tutorial or book there is plenty of choice. There is the introduction to R manual by CRAN, as well as some very accessible books like Jared Lander’s R for Everyone or R in Action by Robert Kabaco...
用户评价
我是一名对人工智能和机器学习充满热情的研究人员，我深知 R 语言在这些领域的重要作用。《R for Everyone》这本书为我提供了一个扎实的入门和深入学习的平台。我发现书中对机器学习算法的介绍非常到位，它不仅解释了算法的原理，更重要的是，它提供了在 R 语言中实现和应用这些算法的代码示例。从线性回归到支持向量机，再到神经网络，本书都进行了清晰的讲解，并且教会了我如何使用 R 语言中的相关包来构建和评估模型。我尤其喜欢书中关于模型评估和调优的部分，它提供了多种评估指标和交叉验证等技术，帮助我理解模型的性能，并找到最优的模型参数。此外，书中也简要介绍了深度学习框架在 R 语言中的应用，这为我进一步探索深度学习领域打开了窗口。这本书为我打下了坚实的理论和实践基础，让我能够更自信地进行机器学习相关的研究和开发，这本书是我迈向更高级领域的重要基石。
评分我是一名曾经因为害怕编程而放弃数据分析的爱好者，直到我遇到了《R for Everyone》，我才重拾了信心。我承认，我曾经对编程有过很深的恐惧，觉得它复杂、枯燥，而且难以掌握。《R for Everyone》这本书彻底改变了我的看法。它的写作风格非常轻松和幽默，作者似乎总能预见到我可能遇到的困难，并且提前给出了解决方案。书中对数据清理和预处理的强调，让我感到非常欣慰，因为这正是我之前学习 R 语言时最感到挫败的地方。通过书中的详细指导，我学会了如何处理缺失值、异常值，如何合并和重塑数据，这些看似基础但却至关重要的步骤，现在都变得清晰明了。我尤其喜欢书中关于字符串处理和日期时间操作的部分，这些在实际数据分析中经常会遇到的问题，通过这本书的讲解，都变得异常简单。现在，我不再害怕面对数据中的“脏乱差”，而是能够自信地将它们整理得井井有条，为后续的分析做好准备。
评分我是一位对探索未知充满好奇的个人用户，我喜欢自己动手解决问题，并且乐于学习新技能。《R for Everyone》这本书恰好满足了我这种“DIY”的精神。这本书的设计非常人性化，就像是我的私人教练，时刻准备着为我解答疑惑。我发现书中从零开始，循序渐进地引导我学习 R 语言，包括如何配置开发环境，如何使用 RStudio 进行代码编写和调试，以及如何安装和管理 R 包。这些基础的准备工作，对于初学者来说至关重要，它让我能够快速地建立起对 R 语言的基本认识，而不会被复杂的概念所淹没。我最喜欢的是书中提供的各种实用小技巧和快捷方式，它们能够极大地提高我的学习效率。例如，书中介绍了一些关于数据框操作的技巧，能够让我更高效地处理和转换数据，这让我觉得我每一次的努力都得到了即时的回报。我开始尝试用 R 语言来分析我生活中的一些数据，比如我的健身记录、旅行花费等，这让我对自己的生活有了更深入的了解，也增加了学习的乐趣，这本书确实为我打开了新世界的大门。
评分我是一名市场营销人员，随着数据驱动的营销策略越来越重要，我需要掌握能够分析海量用户数据、洞察市场趋势的工具。《R for Everyone》为我打开了一扇全新的大门。这本书不仅涵盖了 R 语言的基础知识，更重要的是，它将 R 语言与实际的营销场景紧密结合。我学会了如何使用 R 语言来分析用户行为数据，例如网站访问记录、购买历史等，从而了解用户的偏好和习惯。书中关于 A/B 测试和回归分析的部分，对我来说尤其有价值，我能够运用这些方法来评估不同营销活动的效果，优化广告投放策略，并预测未来的销售趋势。最让我印象深刻的是，书中提供了一个完整的案例研究，从数据收集、清洗，到模型构建和结果解释，都进行了详细的阐述，让我能够全面地理解数据分析的整个流程。现在，我能够更自信地参与到数据分析项目中，并用数据来指导我的营销决策，这不仅提升了我的工作表现，也让我对自己在数字营销领域的价值有了更清晰的认知。
评分我是一名有着一定编程基础的开发者，我希望将 R 语言集成到我的现有工作流程中，并利用其强大的数据分析能力。《R for Everyone》为我提供了最佳的过渡方案。这本书没有从零开始讲解编程基础，而是直接切入 R 语言的核心功能和实际应用，这正是我所需要的。书中对 R 语言与其他编程语言（如 Python）的比较和集成也进行了简要介绍，这让我能够更好地理解 R 语言在更广泛的软件开发生态系统中的位置。我发现书中关于 R 语言中各种数据结构（如向量、列表、数据框）的深入剖析，以及它们之间的相互转换，对我来说非常有帮助。这让我能够更灵活地组织和管理数据，并高效地进行数据处理。此外，书中对 R 语言在 Web 开发（如 Shiny）和自动化任务方面的应用也进行了介绍，这为我将 R 语言的能力扩展到更多领域提供了新的思路。这本书让我能够快速地掌握 R 语言的精髓，并将其无缝地融入到我的开发工作中，极大地提升了我的工作效率和解决问题的能力。
评分我是一位资深的数据分析师，虽然已经熟练掌握了其他一些统计软件，但随着行业的发展，R 语言的普及度和强大功能吸引了我。然而，学习一门新的编程语言，尤其是在已经有扎实基础的情况下，仍然需要一个能够快速切入重点、又能兼顾深度和广度的资源。《R for Everyone》恰好满足了我的需求。这本书没有冗余的理论铺垫，而是直击 R 语言的核心功能，并且迅速过渡到实际应用。我发现书中对数据可视化部分的讲解尤为精彩，不同于我之前接触过的生硬的图形绘制命令，这本书通过 ggplot2 等强大的可视化包，让数据以最直观、最美观的方式呈现出来。我能够轻松地创建各种类型的图表，从简单的散点图到复杂的交互式可视化，都能够得心应手。更重要的是，书中强调了 R 语言在统计建模和机器学习方面的应用，这正是我最为关注的领域。通过书中的指导，我学会了如何使用 R 语言构建和评估各种统计模型，例如线性回归、逻辑回归，甚至是一些更高级的机器学习算法，这为我今后的工作提供了强大的技术支持，也让我对 R 语言在数据科学领域的潜力有了更深的认识，这本书确实非常具有实践指导意义。
评分这本书简直就像是为我量身打造的！我一直对数据分析很感兴趣，但面对 R 语言的各种函数、语法和复杂的概念时，总觉得无从下手。市面上其他的 R 语言书籍，要么过于理论化，充斥着我看不懂的数学公式；要么就是太过于零散，感觉就像是在拼凑一些片段，学完之后还是不知道如何应用到实际问题中。直到我偶然发现了《R for Everyone》，一切都改变了。《R for Everyone》的作者非常善于将复杂的技术概念解释得浅显易懂，他用了大量的实际案例和图示，就像是在和我一对一教学一样。每一次我遇到难以理解的地方，他总能及时提供一个生动形象的比喻，或者是一个清晰的代码示例，让我茅塞顿开。我尤其喜欢书中关于数据导入和清洗的部分，这往往是数据分析过程中最耗时也是最容易出错的环节，而这本书提供了一套系统性的方法，让我能够高效地处理各种格式的数据，并且有效地找出和修正数据中的错误。我尝试着用它来处理我自己的项目数据，发现之前让我头疼不已的数据准备工作，现在变得轻松多了，这大大提升了我的工作效率和信心。
评分作为一名非技术背景的学者，我一直希望能够运用数据分析来支持我的研究，但计算机编程对我来说一直是一道难以逾越的鸿沟。《R for Everyone》的出现，彻底颠覆了我对编程学习的认知。这本书的语言风格非常友好，就像是一位耐心细致的导师，一步步引导我进入 R 语言的世界。书中避免了晦涩难懂的计算机术语，而是从最基本的概念讲起，比如如何安装 R 和 RStudio，如何运行第一个 R 命令，这些基础的铺垫为我打下了坚实的基础。我特别欣赏书中对于代码调试和错误处理的讲解，以往我最害怕的就是程序出错，然后束手无策，而这本书教会了我如何识别错误，如何查找原因，并且提供了有效的解决方案，这让我不再畏惧编程过程中的挑战。我尝试着将书中的方法应用到我的文献分析和数据处理中，发现以前需要花费大量时间和精力手动完成的工作，现在都可以通过 R 语言轻松实现。这本书不仅教会了我一项新技能，更重要的是，它给了我将我的研究想法付诸实践的信心和能力，让我能够更深入地探索数据背后的奥秘。
评分我是一名在校的统计学专业的学生，虽然在学校里接触过一些统计软件，但 R 语言的灵活性和强大的社区支持吸引了我。《R for Everyone》这本书以其独特的方式，将统计学的理论知识与 R 语言的实践操作完美融合。我发现书中不仅介绍了 R 语言的语法和函数，更重要的是，它解释了这些语法和函数背后的统计学原理，让我能够知其然，更知其所以然。例如，在学习概率分布时，书中通过 R 语言的代码示例，直观地展示了不同分布的特性，以及如何模拟和计算概率，这比单纯的数学公式理解起来要深刻得多。我尤其喜欢书中关于假设检验和置信区间的讲解，它提供了清晰的代码来实现这些统计方法，并且能够帮助我解释检验结果的实际含义。这本书让我对统计学有了更全面的理解，并且能够将理论知识转化为实际操作能力，为我未来的学术研究和职业发展打下了坚实的基础，这本书的实用性非常高。
评分我是一名内容创作者，我一直希望能够用更生动、更具吸引力的方式来呈现我的数据和分析结果。《R for Everyone》这本书帮助我实现了这一目标。我发现书中对数据可视化的讲解非常全面，它不仅介绍了 R 语言中各种基础的绘图函数，更重要的是，它推广了如 ggplot2 这样强大的可视化工具。我学会了如何创建各种精美的图表，从基础的柱状图、折线图到复杂的地图和网络图，都能够得心应手。书中还提供了一些关于图表设计的原则和技巧，能够帮助我制作出既美观又具有信息传达力的可视化作品。我尝试用 R 语言来分析我创作内容的表现数据，例如文章的阅读量、用户互动率等，并通过可视化将这些结果呈现出来。这不仅让我对我的创作有了更深入的洞察，也让我能够更有效地与我的读者沟通。这本书让我觉得，数据分析不再是枯燥的数字游戏，而是可以变得充满艺术感和趣味性，它赋予了我用数据讲好故事的能力，这是一个非常棒的体验。
评分前13章是R语言基础；后面10章是R在统计学上的应用；可视化主要使用ggplot2。需要对统计学和ggplot2有基本的了解。
评分比R in action作图部分讲得更好，更新一点儿，有许多ggplot2的实例，非常实用
评分1、这本书让我第一次接触到了ggplot2,stringr,reshape2,data.table等非常实用的包 2、.这本书的第二版已经新鲜出炉，相较于第一版更棒
评分后面几章都略过了，有空再好好消化 本书好多ggplot2的例子 ，书真的写的不错
评分1、这本书让我第一次接触到了ggplot2,stringr,reshape2,data.table等非常实用的包 2、.这本书的第二版已经新鲜出炉，相较于第一版更棒
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