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R语言实战(china-pub首发)
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原书名：R in Action:Data Analysis and Graphics with R
原出版社：
ISBN：1上架时间：出版日期：2013 年1月开本：16开页码：388版次：1-1
所属分类：
　 学懂分析，玩转大数据
用R轻松实现数据可视化
从实际数据分析出发，全面掌握R编程
R 是一个开源项目，具有强大的统计计算及制图能力，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具，在各种主流操作系统上都可以安装使用，其基本安装就提供了数以百计的数据管理、统计和图形函数。另外，社区开发的数以千计的扩展（包）为R 增加了更多强大功能。
《R语言实战》注重实用性，是一本全面而细致的R 指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了实用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。
《R语言实战》适合数据分析人员及R 用户学习参考。
Robert I. Kabacoff
R语言社区著名学习网站Quick-Rhttp://www.statmethods.net/）的幕后维护者，现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前，Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授，讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问，擅长数据分析，在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。
《R语言实战》
第一部分 　入 　 　门
第1章 　R语言介绍　　3
1.1 　为何要使用R？　　4
1.2 　R的获取和安装　　6
1.3 　R的使用　　7
1.3.1 　新手上路　　7
1.3.2 　获取帮助　　10
1.3.3 　工作空间　　10
1.3.4 　输入和输出　　12
1.4 　包　　14
1.4.1 　什么是包　　14
1.4.2 　包的安装　　14
1.4.3 　包的载入　　14
1.4.4 　包的使用方法　　15
1.5 　批处理　　15
1.6 　将输出用为输入――结果的重用　　16
1.7 　处理大数据集　　16
1.8 　示例实践　　17
1.9 　小结　　18
　　要是一本书里没有图画和对话，那还有什么意思呢？
　　――爱丽丝，《爱丽丝梦游仙境》
　　它太神奇了，满载珍宝，可以让那些聪明狡猾和粗野胆大的人得到充分满足；但并不适合胆小者。
　　――Q，“Q Who？”，《星际迷航：下一代》
　　在开始写这本书时，我花了很多时间搜索适合于开始本书的名言警句。最后，我找到了这两句话。R是一个非常灵活的平台，是专用于探索、展示和理解数据的语言，因此我引用了《爱丽丝梦游仙境》的句子来表示当今统计分析的潮流――一个探索、展示和理解的交互式过程。
　　第二句话反映了大部分人对R的看法：难学。但你完全没必要这样想。虽然R很强大，应用广泛，不论你是新手还是略有经验的用户，众多的分析和绘图函数（超过50 000个）都很容易让你望而却步，但实际上并非无规律可循。只要有合适的指导，你就可以畅游其中，选择所需的工具，用最优雅、最简洁、最高效的方式来完成工作――那真的很酷！
　　多年前，我在申请一个统计咨询职位时，第一次遇到了R。雇主在正式面试前发来的材料中问我是否熟悉R。根据猎头的建议，我立马回答“是的，我很熟悉”，然后开始恶补R。在统计和研究方面我有丰富的经验，作为SAS和SPSS程序员也有25年的工作经验，而且对各种编程语言也颇为精通。学习R能有多难？但事与愿违。
　　在学习这门语言的过程中（因为要面试，我要尽可能地快），我发现这门语言无论是底层的结构还是各种高级的统计方法，都是由各具体领域的专家为同行专家编写的。看在线帮助简直就是折磨，那不是教程，都是参考手册。每当我觉得自己已经对R的结构和功能有足够把握时，就会发现一些闻所未闻的新东西，它们让我感觉自己很渺小。
　　为了解决这些问题，我开始以数据科学家的角度学习R。我开始思考如何才能成功地处理、分析和理解数据，包括：
　　获取数据（从各种数据源将数据导入程序）；
　　整理数据（编码缺失值、修复或删除错误数据、将变量转换成更方便的格式）；
　　注释数据（以记住每段数据的含义）；
　　总结数据（通过描述性统计量了解数据的概况）；
　　数据可视化（一图胜千言）；
　　数据建模（解释数据间的关系，检验假设）；
　　整理结果（创建具有出版水平的表格和图形）。
　　然后，我试图用R来完成这些任务。通过教授别人来学习是最好的方式，所以我创建了一个网站（www.statmethods.net），不断把我学到的东西放在上面。
　　大概一年后，Marjan Bace（Manning的出版人）打电话给我，问我是不是能写一本关于R的书。那时我已经写了50篇期刊文章、4份技术手册，以及大量章节的内容，还写了一本关于研究方法的书，所以，写一本关于R的书能有多难？结果依然是事与愿违。
　　你现在捧着的这本书是我多年来梦寐以求的。我试图提供一份R的指南，让你能尽快感受到R的强大以及开源的魅力，不再感到沮丧和忧虑。我希望你能喜欢本书。
　　另外，虽然当年我成功地申请到了那个职位，但并未入职。不过，学习R的经历改变了我的职业方向，这是我未曾想到的。真可谓人生如戏。
　　那些年，我们一起学过的R语言
　　公元前
　　2007年上半年的一天，一堆做基因组序列分析的代码让我认识了R语言。那是一份高质量的R代码，各种标准的向量化操作、匿名函数、优美的代码格式让我欣喜，也让我茫然。同年暑假，有幸到清华大学学习，刘军老师布置下来的作业是用HMM模型预测蛋白质二级结构。我壮着胆子，硬着头皮，以C语言的风格用R语言完成了作业（各种循环，各种丑陋的标量）。
　　那些年，R语言所有的参考资料就是官方的几本手册，但庆幸的是，还有丁国徽博士翻译的中文版。
　　公元纪年开始
　　2008年的初冬，北京市海淀区中国人民大学的一间阶梯教室内，举办了一场小众、既不太学术技术档次也不高的会议。教室外的墙上挂着一条横幅，上书“第一届中国R语言会议”。这算是R语言在国内发展历程中的一个里程碑。100多人参加了为期一天多的会议。参加那次会议的人不少都成为了现在中国R语言社区最活跃的人，比如谢益辉、刘思础⒗罱⒄畔琛⑽禾啤⒊卵咂降热恕５比唬渲幸灿械笔本鸵丫闶R语言社区元老的吴喜之老师和丁国徽博士。
　　没记错的话，当时出席会议的还有机械工业出版社的编辑。因为作为会议的承办机构，统计之都社区（http://cos.name）的骨干们已经想通过出版一本高质量R语言书来推动R语言在中国的发展，而出版界也已经开始注意到这个小众市场。那时候，大部分R语言书籍来自学术界。水平高深莫测的专家教授们，乃至R语言的发明人 Robert C. Gentleman 大叔写出来的书，都让我这种初窥门径的人越看越糊涂。同时，中文的R语言书籍也开始出现，但都只是将R语言作为某个特定领域（比如生物信息学）的数据分析工具。
　　文艺复兴
　　会议举办了，人也都混了个脸熟，但R语言在国内的发展依旧不温不火。直到2011年，大数据突然火了起来，R语言一举杀进编程语言排行榜前20名。刘思赐г凇奥肱苯缰髁髅教濉冻绦蛟薄飞系奈恼拢R语言一下子走到了很多人面前。大家发现，这个经常被描述成统计编程语言的东西并不是仅仅擅长统计，其底层融合C/C++/Fortran等各种语言的优势、层出不穷的新模型、日趋成熟的开发设施，再加上它跟Hadoop、多核计算、MPI等高性能计算技术的迅速结合，让人们看到了它在大数据时代的潜力。
　　O’Reilly、Manning等技术图书出版商迅速跟进。与以往的学术出版社不同，它们的加入让R语言书籍更容易被普通读者接受，也迅速降低了R语言的门槛。
　　你现在翻开的这本书，就是由业内大名鼎鼎的Quick-R网站（http://www.statmethods.net）的创始人Robert I. Kabacoff撰写并由Manning出版的。全书分为四部分，由浅入深地介绍了R语言本身，以及如何用R语言实现或简单或复杂的数据分析和绘图。而书后8个附录中关于大数据分析、自定义启动环境、图形界面等方面的内容，有一些早已被志愿者翻译成中文在互联网上广泛流传。本书内容质量之高，权威性之强，由此可见一斑，足以帮读者快速地走过我曾经历过的迷茫。
　　结束公元纪年
　　这本书的翻译工作开始的时候我还在学校读书，实验室里有两三个人在使用R语言做数据分析，为发表论文而努力。现在，我坐在公司的工位上，周围的每个人都或多或少在使用R。整个研发部门一千多人，多半每天都会用到R语言。R语言已经是新员工技术培训的必修内容。
　　若干天前，同事们在讨论中描绘出一个宏大的愿景：用高效的数据分析手段，建立起海量生物实验数据到所有生物表型的预测模型。如果成功，这将结束公元纪年。这个愿景的核心不是新的生物实验技术，也不是如何采集样本，而是数据分析。
　　有点画大饼的意思了，就此打住。让我们翻开这本书，或许，公元纪年真的能在我们手中结束。
　　――陈钢
　　日夜于深圳华大基因研究院
　　“本书从务实的角度出发，清晰阐释了R的基本知识及统计数据分析，为我提供了很大帮助。”
　　――亚马逊读者评论
　　R语言介绍
　　本章内容
　　R的安装
　　熟悉R语言
　　运行R程序
　　我们分析数据的方式在近年来发生了令人瞩目的变化。随着个人电脑和互联网的出现，可获取的数据量有了非常可观的增长。商业公司拥有TB级的客户交易数据，政府、学术团体以及私立研究机构同样拥有各类研究课题的大量档案和调查数据。从这些海量数据中收集信息（更不用说发现规律）已经成为了一项产业。同时，如何以容易让人理解和消化的方式呈现这些信息也日益富有挑战性。
　　数据分析科学（统计学、计量心理学、计量经济学、机器学习）的发展一直与数据的爆炸式增长保持同步。远在个人电脑和互联网发端之前，学术研究人员就已经开发出了很多新的统计方法，并将其研究成果以论文的形式发表在专业期刊上。这些方法可能需要很多年才能够被程序员改写并整合到广泛用于数据分析的统计软件中。而如今，新的方法层出不穷。统计研究者经常在人们常访问的网站上发表新方法和改进的方法，并附上相应的实现代码。
　　个人电脑的出现还对我们分析数据的方式产生了另外一种影响。当数据分析需要在大型机上完成的时候，机时非常宝贵难求。分析师们会小心地设定可能用到的所有参数和选项，再让计算机执行计算。程序运行完毕后，输出的结果可能长达几十甚至几百页。之后，分析师会仔细筛查整个输出，去芜存菁。许多受欢迎的统计软件正是在这个时期开发出来的。直到现在，统计软件依然在一定程度上沿袭了这种处理方式。
　　随着个人电脑将计算变得廉价且便捷，现代数据分析的方式发生了变化。与过去一次性设置好完整的数据分析过程不同，现在这个过程已经变得高度交互化，每一阶段的输出都可以充当下一阶段的输入。一个典型的数据分析过程的示例见图1-1。在任何时刻，这个循环都可能在进行着数据变换、缺失值插补、变量增加或删除，甚至重新执行整个过程。当分析师认为他已经深入地理解了数据，并且可以回答所有能够回答的相关问题时，这个过程即告结束。
　　个人电脑的出现（特别是高分辨率显示器的普及）同样对理解和呈现分析结果产生了重大影响。一图胜千言，绝对如此！人类非常擅长通过视觉获取有用信息。现代数据分析也日益依赖通过呈现图形来揭示含义和表达结果。
　　图1-1典型的数据分析步骤
　　总而言之，今天的数据分析人士需要从广泛的数据源（数据库管理系统、文本文件、统计软件以及电子表格）获取数据、将数据片段融合到一起、对数据做清理和标注、用最新的方法进行分析、以有意义有吸引力的图形化方式展示结果，最后将结果整合成令人感兴趣的报告并向利益相关者和公众发布。通过下面的介绍你会看到，R正是一个适合完成以上目标的理想而又功能全面的软件。
　　1.1为何要使用R？
　　与起源于贝尔实验室的S语言类似，R也是一种为统计计算和绘图而生的语言和环境，它是一套开源的数据分析解决方案，由一个庞大且活跃的全球性研究型社区维护。但是，市面上也有许多其他流行的统计和制图软件，如Microsoft Excel、SAS、IBM SPSS、Stata以及Minitab。为何偏偏要选择R？
　　R有着非常多值得推荐的特性。
　　多数商业统计软件价格不菲，投入成千上万美元都是可能的。而R是免费的！如果你是一位教师或一名学生，好处显而易见。
　　R是一个全面的统计研究平台，提供了各式各样的数据分析技术。几乎任何类型的数据分析工作皆可在R中完成。
　　R拥有顶尖水准的制图功能。如果希望复杂数据可视化，那么R拥有最全面且最强大的一系列可用功能。
　　R是一个可进行交互式数据分析和探索的强大平台。其核心设计理念就是支持图1-1中所概述的分析方法。举例来说，任意一个分析步骤的结果均可被轻松保存、操作，并作为进一步分析的输入。
　　从多个数据源获取并将数据转化为可用的形式，可能是一个富有挑战性的议题。R可以轻松地从各种类型的数据源导入数据，包括文本文件、数据库管理系统、统计软件，乃至专门的数据仓库。它同样可以将数据输出并写入到这些系统中。
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