R in a Nutshell is the best way to learn R, a powerful open source tool for data visualization and statistical computing -- ideal as a replacement for statistical packages costing thousands of dollars. Practical and easy to read, the book provides a thorough overview of the language, along with a reference to the most commonly used features. You'll quickly discover why R has become increasingly popular for analyzing data sets of any size.
Learn how to use R to solve complex, real-world statistical problems
Explore R's superior graphical capabilities, which let you control and manipulate every detail of your graphs
Take advantage of the large, robust library of contributed packages, including a vast number of statistical techniques and algorithms
Learn how to run R on your desktop, from within Excel or on a shared server
This is the first affordable, comprehensive reference book on R. Whether you analyze business data or conduct scientific research, R lets you perform statistical analysis in minutes that would take hours with Excel. R in a Nutshell shows you how.
1、in a nutshell 是简单说的意思,开始时以为nutshell 是一种计算机语言,还以为该书比较难,所以一直搁在那里没看。其实很简单,作为一本入门级的书非常适合,书中对一些概念性的东西做了详细的介绍,比较赋值符号“<-”,packages,如何写packages,函数的语法等,比《The R bo...
评分1、in a nutshell 是简单说的意思,开始时以为nutshell 是一种计算机语言,还以为该书比较难,所以一直搁在那里没看。其实很简单,作为一本入门级的书非常适合,书中对一些概念性的东西做了详细的介绍,比较赋值符号“<-”,packages,如何写packages,函数的语法等,比《The R bo...
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评分1、in a nutshell 是简单说的意思,开始时以为nutshell 是一种计算机语言,还以为该书比较难,所以一直搁在那里没看。其实很简单,作为一本入门级的书非常适合,书中对一些概念性的东西做了详细的介绍,比较赋值符号“<-”,packages,如何写packages,函数的语法等,比《The R bo...
从学术严谨性的角度来看,这本书的参考文献和方法论溯源做得非常扎实,尽管它的风格偏向于实用,但绝没有牺牲学术基础。在涉及高级统计或机器学习算法的章节,作者会清晰地指出所使用的算法是基于哪位学者的经典论文,甚至会附上关键公式的推导思路(通常以脚注或侧边栏的形式出现,不打断主流程)。这种平衡术做得非常高明,它让初学者可以在不被复杂数学细节绊住的情况下继续前进,同时也为那些希望深挖理论根源的高阶用户提供了清晰的路径。对我而言,这确保了我所学到的“如何做”背后,有着坚实的“为什么是这样”的支撑。在当前数据科学领域工具更迭如此之快的环境下,一本能够同时兼顾操作指南和理论基础的工具书是极其宝贵的,它保证了我的技能栈不仅仅是基于暂时的流行趋势,而是建立在稳定、可迁移的统计和编程原理之上。
评分本书的参考价值体现在其极高的信息密度和精确的索引系统上。我发现自己经常在进行复杂的数据清洗任务时,会迅速翻到关于“字符处理”或“因子变量转换”的那几页。与其他很多参考书相比,这本书的重点在于提供“解决问题”的函数组合,而不是对每一个函数进行面面俱到的API文档式描述。例如,在处理文本数据时,它没有将精力分散在RegEx的每一个细枝末节上,而是直接给出了几个在实际工作中效率最高的模式匹配和替换组合,并清晰地标明了不同组合下的性能差异。这种聚焦于“效率和实用性”的编写风格,意味着你不需要浪费时间去阅读你可能永远不会用到的边缘功能。它的组织结构似乎是基于一个熟练R用户的“工作流”来构建的,使得在需要特定功能时,能像在高效的工具栏上点击图标一样,迅速定位到相关的代码片段和解释。
评分深入阅读后,我越来越体会到这本书在范例选择上的独到之处。它很少使用那些脱离实际、过于理想化的玩具数据集,反而大量引用了来自经济学、生物统计学和市场研究中那些结构复杂、充满真实世界噪声的数据集。比如,在讲解缺失值处理的部分,作者展示了如何识别和插补那些并非随机缺失(MAR或MCAR)的复杂情境,而不是仅仅停留在 `na.omit()` 这种简单的函数演示上。这种贴近现实的案例,迫使我必须跳出舒适区,去思考数据背后的业务逻辑。更重要的是,书中对于特定统计方法的R实现,如广义线性模型或时间序列分解,其代码块不仅展示了如何运行,更深入剖析了底层函数的参数设置和结果解读的陷阱。这让这本书超越了一本简单的“速查手册”,而更像是一本“防坑指南”,每一个例子都像是一次实战演习的复盘,极大地提升了我对模型结果的批判性思维。
评分这本书的封面设计得非常简洁有力,以一种近乎极简主义的风格呈现了“R”这个核心元素,让人一眼就能感受到它聚焦于核心技术、不事雕琢的务实态度。我当初购买它,很大程度上是被这种专业感所吸引。拿到手里,它的纸张质感相当不错,拿在手中有一种沉甸甸的、高质量书籍的感觉,这让人对内容质量也抱有了很高的期望。装帧上选择了耐磨损的精装,显然出版方是希望这本书能够经受住长期、高频率查阅的考验,这对于一本工具书来说至关重要。内页的排版布局也体现了对阅读体验的重视,字号适中,行间距留得恰到好处,即便是需要长时间盯着屏幕或书本阅读代码和理论解释时,也不会感到过于拥挤或视觉疲劳。这种对细节的打磨,让我觉得作者和出版社在制作这本书时倾注了极大的心血,它不仅仅是一本信息的载体,更像是一件精心制作的工具制品,为接下来的学习之旅打下了坚实的基础。这种从外到内的精致,极大地提升了我翻开第一页时的期待值,感觉这不仅仅是一次学习,更像是一次投资。
评分这本书的叙事节奏处理得极为巧妙,它没有采用那种教科书式的、从最基础的变量类型开始冗长铺陈的开篇,而是直接切入了R语言在数据分析流程中最核心、最常用到的操作块。我特别欣赏作者在初期章节中对于数据结构(比如数据框的子集操作和高级索引)的讲解方式。通常这类内容在其他书籍中晦涩难懂,但在这里,作者似乎是预设了读者已经有了一定的编程基础,因此避免了对基础概念的重复解释,而是集中火力讲解“如何高效地操作数据”。这种直接面向实战的讲解,极大地缩短了从理论到实践的过渡时间。我记得我仅仅用了不到一个下午的时间,就掌握了过去需要花费数日才能勉强理解的向量化操作的精髓。这种“即插即用”的教学方法,对于那些时间紧张的分析师或需要快速上手新工具的研究人员来说,简直是福音。它更像是一个经验丰富的前辈,直接告诉你“遇到这种情况,你应该这样做”,而不是一步步带你走过每条街。
评分目前已出版的最好最全面的介绍R的纸质读物。无论是基本的语法、常用的函数、以及统计应用的各方面,介绍的很全,并且索引做的也不错,是我翻过得最好的一本R教材,该书大约只有2点没有涉及: 1、如何撰写一个完整的R包。 2、R的FFI接口的编写。 不过作为日常应用的话,这本确实是不错的案头手册。
评分目前已出版的最好最全面的介绍R的纸质读物。无论是基本的语法、常用的函数、以及统计应用的各方面,介绍的很全,并且索引做的也不错,是我翻过得最好的一本R教材,该书大约只有2点没有涉及: 1、如何撰写一个完整的R包。 2、R的FFI接口的编写。 不过作为日常应用的话,这本确实是不错的案头手册。
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评分目前已出版的最好最全面的介绍R的纸质读物。无论是基本的语法、常用的函数、以及统计应用的各方面,介绍的很全,并且索引做的也不错,是我翻过得最好的一本R教材,该书大约只有2点没有涉及: 1、如何撰写一个完整的R包。 2、R的FFI接口的编写。 不过作为日常应用的话,这本确实是不错的案头手册。
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