R图形化数据分析 内容简介

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R图形化数据分析 精彩文摘

与其在茫茫表格中搜索数字,不如将数据图形化,让复杂数据关系一目了然。本书是数据分析和可视化入门选,大的R语言为工具,教你创建各种实用的数据图形,掌握高亮数据中的重要关系和趋势、简化数据形式、突出重点数字等技能。本书适合所有需要数据分析的读者,也可作为统计课程的补充教材,无需数学、统计学或计算机编程背景。R语言基本知识创建单变量图,如饼图、箱线图、直方图等创建双变量图,如散点图、折线图、高密度图等创建多变量图,如散点图矩阵、三维图、树状图、热图等本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据,该方法突出数据中重要的关联和分布趋势,并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。本书重点介绍如何理解数据分析的图形元素,以及如何使用R生成书中涉及的各种图形。附录中列有大量参考资料,以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息,便于读者深入学习。前言ix第一部分 开始使用R第1章 R基础21.1 下载软件21.2 尝试一些简单的任务21.3 用户界面51.4 安装包:GUI界面61.5 数据结构61.6 样本数据集71.7 工作目录91.8 将数据导入R91.8.1 命令行输入101.8.2 使用数据编辑器111.8.3 从外部文件读取131.9 获取脚本181.10 用户自定义函数201.11 开始令人享受的事21第2章 R图概述242.1 图表导出242.2 探索性图表和展示性图表252.3 R图形系统282.3.1 基本图形和网格282.3.2 lattice282.3.3 ggplot2302.3.4 包的特殊应用程序/图表312.3.5 用户自定义图表函数31第二部分 单变量图第3章 带状图343.1 一种简单的图343.2 数据可以漂亮403.2.1 练习3—1433.2.2 练习3—243第4章 点图44第5章 箱线图505.1 箱线图505.2 再次访问Nimrod545.3 美化数据565.3.1 练习5—1595.3.2 练习5—259第6章 茎叶图60第7章 直方图637.1 简单直方图637.2 带第二个变量的直方图667.2.1 练习7—1707.2.2 练习7—270第8章 核密度图718.1 密度估计718.1.1 选择带宽738.1.2 比较两个或多个密度图748.1.3 背景不是白色的768.2 累积分布函数768.2.1 练习8—1788.2.2 练习8—278第9章 条形图799.1 基础条形图799.2 脊柱图829.3 条形图的间距和方向839.3.1 练习9—1869.3.2 练习9—286第10章 饼图8710.1 普通饼图8710.2 扇形图8910.2.1 练习10—19010.2.2 练习10—290第11章 地毯图91第三部分 双变量图第12章 散点图和折线图9412.1 基础散点图9412.2 折线图9912.3 模板10512.4 增强的散点图10812.4.1 练习12—111112.4.2 练习12—2112第13章 高密度图113第14章 Bland—Altman图121第15章 QQ图128第四部分 多变量图第16章 散点图矩阵和相关性分析图13616.1 散点图矩阵13616.2 相关性分析图14116.3 混合定量变量和分类变量的广义对矩阵145第17章 三维图14917.1 三维散点图14917.2 伪色图15417.3 气泡图15517.3.1 练习17—116017.3.2 练习17—2160第18章 协同图161第19章 聚类分析:树状图和热图16719.1 聚类分析16719.2 热图17219.2.1 练习19—117619.2.2 练习19—217619.2.3 练习19—3176第20章 马赛克图177第五部分 现在该做些什么第21章 拓展图形化知识和R技能的资源18821.1 R图18821.2 通用绘图原则18921.3 学习更多关于R的知识18921.4 用R做统计189附录A 参考文献191附录B R的颜色193附录C RCommander图形用户界面195附录D 使用/引用的包200附录E 从R的外部导入数据204附录F 章节练习解答209附录G 故障排查:为什么我的代码不工作220附录H 本书介绍的R函数228关于作者238关于封面2381.3 用户界面目前为止看到的示例都是命令行指令(command-line instruction),也就是说直接输入命令告诉 R 做什么。这不是与 R 交互的唯一方法,R 的基础安装也具备图形用户界面(graphical user interface,GUI)功能。GUI 指的是点击式的图形界面,你很可能已在其他应用程序中见过。但问题是,安装的每类操作系统——Windows、OS X 和 Linux——的 GUI 功能是存在差别的。相比其他系统,OS X 的 GUI 更友好一点,也许你很快就能知道,也更喜欢以这种方式发出很多命令。无论使用哪款操作系统,控制台窗口的顶部均有一个菜单。在输入重要的数据之前,可以简单试一下,看看有哪些点击式操作可用。由于三种操作系统(Windows、OS X 和 Linux)的 R 命令行界面是相同的,因而本书使用命令行界面(command line interface)。这样只需一种解释,你就可以轻松地从一台计算机转移到另一台。列举代码(code),即一系列命令行,比试图解释每一个选择按钮和鼠标点击要容易得多。此外,使用命令行学习 R,有助于你更好地理解软件的逻辑。最后,命令语言比界面点击更精确,并能给予用户更强的操控力。

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