书:pan.baidu.com/s/1v9U-Jv99pMYDHYegEVfMGw?pwd=jhr0
- 书籍目标：
- 该书的目标是教会读者使用重要的数据科学工具，为实施数据科学奠定坚实的基础。
- 内容结构：
- 书籍内容分为多个章节，涵盖数据可视化、数据转换、数据导入、字符串处理等多个方面。
- 每一章都先给出一些引人入胜的示例，以便读者可以整体了解该章的内容，然后再深入细节。
- 数据可视化：
- 使用ggplot2进行数据可视化是该书的一个重要部分。
- 介绍了如何创建ggplot图形、映射图形属性、进行分面、使用几何对象和统计变换等。
- 数据转换与处理：
- 使用dplyr进行数据转换是该书的核心内容之一。
- 介绍了如何使用filter()筛选行、arrange()排列行、select()选择列、mutate()添加新变量以及summarize()进行分组摘要等。
- 数据导入：
- 使用readr进行数据导入是处理数据的第一步。
- 介绍了如何解析向量、文件以及写入文件等。
- 字符串处理：
- 使用stringr处理字符串是数据处理中的一个重要环节。
- 介绍了字符串基础、正则表达式进行模式匹配以及提取、替换、拆分字符串等工具。
- 因子处理：
- 使用forcats处理因子是处理分类数据的一个重要步骤。
- 介绍了如何创建因子、修改因子水平等。
- 日期和时间处理：
- 使用lubridate处理日期和时间可以方便地进行时间序列分析。
- 介绍了如何创建日期或时间、获取日期时间成分等。
- 探索性数据分析：
- 该书强调了探索性数据分析的重要性。
- 介绍了如何对分布进行可视化表示、分析典型值和异常值等。
- 项目实践：
- 书中不仅介绍了理论知识，还提供了项目实践的机会。
- 读者可以通过实际项目来巩固所学知识并提升实践能力。
- 与其他书籍的比较：
- 与《R数据科学：从数据挖掘基础到深度学习》相比，《R数据科学》更注重基础知识和工具的使用。
- 后者则涵盖了更多高级主题，如神经网络、支持向量机等。
- 学习资源：
- 书中提供了丰富的学习资源，包括习题、在线课程等。
- 读者可以通过这些资源来进一步巩固所学知识并提升技能。
- 应用领域：
- 《R数据科学》所介绍的知识和技能在多个领域都有广泛应用。
- 如金融、医疗、教育等行业的数据分析、统计建模和数据可视化等。
请注意，以上内容是对《R数据科学》及其相关内容的概述和摘要，并非直接引用的原文段落。如需获取具体的原文内容，请查阅该书或相关文献。