R语言——迈向大数据之路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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洪锦魁，蔡桂宏 著

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 大数据
• 统计分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 数据可视化
• 编程
• 计算机科学
• 数据科学

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302430056

版次：1

商品编码：11925517

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-05-01

用纸：胶版纸

页数：484

字数：654000

编辑推荐

　　真正的好书来自真正的行家，作为国际R语言认证体系的获得者，作者是早一批接触并迷恋R语言的程序员，并将学习研发经验转化成教材呈现出来，请支持原创，支持分享！

内容简介

　　DOS时代用汇编语言，Windows时代倡导Windows编程，Internet时代是HTML的天下，进入大数据时代，R语言必须掌握！本书作者作为一名历经四个时代的老程序员，深知学习编程的痛苦与欢乐，结合多年的开发经验完成此书。本书将从无到有地教读者R语言的使用，同时学习本书并不需要统计学基础，在学习编程的过程中，就掌握了一些必要的统计知识。本书完整讲解了几乎所有R语言语法与使用技巧，通过丰富的程序案例讲解，让你事半功倍。

作者简介

　　两位作者均获得大数据国际认证

内页插图

目录

　　Chapter01基本概念

　　1-1BigData的起源2

　　1-2R语言之美2

　　1-3R语言的起源2

　　1-4R的运行环境5

　　1-5R的扩展5

　　1-6本书的学习目标5

　　本章习题6

　　Chapter02第一次使用R

　　2-1第一次启动R8

　　2-1-1在MacOS下启动R8

　　2-1-2在MacOS下启动RStudio8

　　2-1-3在Windows环境中启动R和RStudio9

　　2-2认识RStudio环境10

　　2-3第一次使用R12

　　2-4R语言的对象设定15

　　2-5Workspace窗口16

　　2-6结束RStudio18

　　2-7保存工作成果19

　　2-7-1使用save（）函数保存工作成果19

　　2-7-2使用saveimage（）函数保存Workspace20

　　2-7-3下载之前保存的工作20

　　2-8历史记录21

　　2-9程序注释22

　　本章习题24

　　Chapter03R的基本数学运算

　　3-1对象命名原则28

　　3-2基本数学运算28

　　4

　　R语言——迈向大数据之路

　　3-2-1四则运算28

　　3-2-2余数和整除29

　　3-2-3次方或平方根29

　　3-2-4绝对值30

　　3-2-5exp（）与对数30

　　3-2-6科学符号e31

　　3-2-7圆周率与三角函数32

　　3-2-8四舍五入函数32

　　3-2-9近似函数33

　　3-2-10阶乘34

　　3-3R语言控制运算的优先级34

　　3-4无限大Infinity35

　　3-5NotaNumber（NaN）36

　　3-6NotAvailable（NA）37

　　本章习题39

　　Chapter04向量对象运算

　　4-1数值型的向量对象44

　　4-1-1建立规则型的数值向量对象应使用序列符号44

　　4-1-2简单向量对象的运算45

　　4-1-3建立向量对象函数seq（）46

　　4-1-4连接向量对象函数c（）47

　　4-1-5重复向量对象函数rep（）48

　　4-1-6numeric（）函数48

　　4-1-7程序语句跨行的处理49

　　4-2常见向量对象的数学运算函数50

　　4-3考虑Inf、-Inf、NA的向量运算53

　　4-4R语言的字符串数据的属性54

　　4-5探索对象的属性55

　　4-5-1探索对象元素的属性55

　　4-5-2探索对象的结构56

　　4-5-3探索对象的数据类型57

　　4-6向量对象元素的存取57

　　4-6-1使用索引取得向量对象的元素57

　　4-6-2使用负索引挖掘向量对象内的部分元素58

　　5

　　目录

　　4-6-3修改向量对象元素值59

　　4-6-4认识系统内建的数据集letters和LETTERS60

　　4-7逻辑向量（LogicalVector）61

　　4-7-1基本应用61

　　4-7-2对Inf、-Inf和缺失值NA的处理63

　　4-7-3多组逻辑表达式的应用64

　　4-7-4NOT表达式65

　　4-7-5逻辑值TRUE和FALSE的运算65

　　4-8不同长度向量对象相乘的应用66

　　4-9向量对象的元素名称67

　　4-9-1建立简单含元素名称的向量对象67

　　4-9-2names（）函数67

　　4-9-3使用系统内建的数据集islands68

　　本章习题71

　　Chapter05处理矩阵与更高维数据

　　5-1矩阵Matrix78

　　5-1-1建立矩阵78

　　5-1-2认识矩阵的属性79

　　5-1-3将向量组成矩阵81

　　5-2取得矩阵元素的值82

　　5-2-1矩阵元素的取得82

　　5-2-2使用负索引取得矩阵元素83

　　5-3修改矩阵的元素值84

　　5-4降低矩阵的维度86

　　5-5矩阵的行名和列名87

　　5-5-1取得和修改矩阵对象的行名和列名88

　　5-5-2dimnames（）函数89

　　5-6将行名或列名作为索引90

　　5-7矩阵的运算91

　　5-7-1矩阵与一般常数的四则运算91

　　5-7-2行（Row）和列（Column）的运算93

　　5-7-3转置矩阵94

　　5-7-4%*%矩阵相乘94

　　5-7-5diag（）95

　　6

　　R语言——迈向大数据之路

　　5-7-6solve（）96

　　5-7-7det（）97

　　5-8三维或高维数组97

　　5-8-1建立三维数组97

　　5-8-2identical（）函数98

　　5-8-3取得三维数组的元素98

　　5-9再谈class（）函数99

　　本章习题101

　　Chapter06因子Factor

　　6-1使用factor（）或asfactor（）函数建立因子108

　　6-2指定缺失的Levels值109

　　6-3labels参数109

　　6-4因子的转换110

　　6-5数值型因子在转换时常见的错误110

　　6-6再看levels参数111

　　6-7有序因子（OrderedFactor）112

　　6-8table（）函数113

　　6-9认识系统内建的数据集114

　　本章习题116

　　Chapter07数据框DataFrame

　　7-1认识数据框120

　　7-1-1建立第一个数据框120

　　7-1-2验证与设置数据框的列名和行名121

　　7-2认识数据框的结构121

　　7-3取得数据框的内容122

　　7-3-1一般取得122

　　7-3-2特殊字符＄123

　　7-3-3再看取得的数据123

　　7-4使用rbind（）函数增加数据框的行数据124

　　7-5使用cbind（）函数增加数据框的列数据125

　　7-5-1使用＄符号126

　　7-5-2一次加多个列数据126

　　7-6再谈转置函数t（）127

　　本章习题128

　　7

　　目录

　　Chapter08串行List

　　8-1建立串行134

　　8-1-1建立串行对象——对象元素不含名称134

　　8-1-2建立串行对象——对象元素含名称134

　　8-1-3处理串行内对象元素的名称135

　　8-1-4获得串行的对象元素个数136

　　8-2获得串行内对象的元素内容136

　　8-2-1使用“＄”符号取得串行内对象的元素内容136

　　8-2-2使用“[[]]”符号取得串行内对象的元素内容137

　　8-2-3串行内对象的名称也可当索引值137

　　8-2-4使用“[]”符号取得串行内对象的元素内容138

　　8-3编辑串行内对象的元素值139

　　8-3-1修改串行元素的内容139

　　8-3-2为串行增加更多元素141

　　8-3-3删除串行内的元素144

　　8-4串行合并145

　　8-5解析串行的内容结构146

　　本章习题148

　　Chapter09进阶字符串的处理

　　9-1语句的分割154

　　9-2修改字符串的大小写154

　　9-3unique（）函数的使用155

　　9-4字符串的连接155

　　9-4-1使用paste（）函数常见的失败实例1155

　　9-4-2使用paste（）函数常见的失败实例2156

　　9-4-3字符串的成功连接与collapse参数156

　　9-4-4再谈paste（）函数157

　　9-4-5扑克牌向量有趣的应用158

　　9-5字符串数据的排序158

　　9-6搜索字符串的内容159

　　9-6-1使用索引值搜索160

　　9-6-2使用grep（）函数搜索160

　　9-7字符串内容的更改161

　　9-8正则表达式（RegularExpression）162

　　8

　　R语言——迈向大数据之路

　　9-8-1搜索具有可选择性162

　　9-8-2搜索分类字符串163

　　9-8-3搜索部分字符可重复的字符串163

　　本章习题164

　　Chapter10日期和时间的处理

　　10-1日期的设置与使用170

　　10-1-1asDate（）函数170

　　10-1-2weekdays（）函数170

　　10-1-3months（）函数171

　　10-1-4quarters（）函数171

　　10-1-5Syslocaleconv（）函数171

　　10-1-6SysDate（）函数172

　　10-1-7再谈seq（）函数172

　　10-1-8使用不同格式表示日期173

　　10-2时间的设置与使用173

　　10-2-1Systime（）函数174

　　10-2-2asPOSIXct（）函数174

　　10-2-3时间也是可以作比较的175

　　10-2-4seq（）函数与时间175

　　10-2-5asPOSIXlt（）函数175

　　10-3时间序列177

　　本章习题180

　　Chapter11编写自己的函数

　　11-1正式编写程序184

　　11-2函数的基本组成184

　　11-3设计第一个函数185

　　11-4函数也是一个对象186

　　11-5程序代码的简化187

　　11-6return（）的功能188

　　11-7省略函数的大括号189

　　11-8传递多个函数参数的应用190

　　11-8-1设计可传递两个参数的函数190

　　11-8-2函数参数的默认值191

　　9

　　目录

　　11-8-33点参数“”的使用192

　　11-9函数也可以作为参数194

　　11-9-1正式实例应用194

　　11-9-2以函数的程序代码作为参数传送195

　　11-10局部变量和全局变量195

　　11-11通用函数（GenericFunction）196

　　11-11-1认识通用函数print（）197

　　11-11-2通用函数的默认函数198

　　11-12设计第一个通用函数198

　　11-12-1优化转换百分比函数199

　　11-12-2设计通用函数的默认函数200

　　本章习题202

　　Chapter12程序的流程控制

　　12-1if语句208

　　12-1-1if语句的基本操作208

　　12-1-2if…else语句210

　　12-1-3if语句也可有返回值212

　　12-1-4if…elseif…elseif…else213

　　12-1-5嵌套式if语句214

　　12-2递归式函数的设计215

　　12-3向量化的逻辑表达式217

　　12-3-1处理向量数据时if…else产生的错误217

　　12-3-2ifelse（）函数217

　　12-4switch语句219

　　12-5for循环221

　　12-6while循环224

　　12-7repeat循环225

　　12-8再谈break语句226

　　12-9next语句227

　　本章习题228

　　Chapter13认识apply家族

　　13-1apply（）函数234

　　13-2sapply（）函数236

　　13-3lapply（）函数238

　　10

　　R语言——迈向大数据之路

　　13-4tapply（）函数238

　　13-5iris鸢尾花数据集240

　　本章习题242

　　Chapter14输入与输出

　　14-1认识文件夹248

　　14-1-1getwd（）函数248

　　14-1-2setwd（）函数248

　　14-1-3filepath（）函数248

　　14-1-4dir（）函数248

　　14-1-5listfiles（）函数249

　　14-1-6fileexist（）函数250

　　14-1-7filerename（）函数250

　　14-1-8filecreate（）函数250

　　14-1-9filecopy（）函数250

　　14-1-10fileremove（）函数251

　　14-2数据输出cat（）函数251

　　14-3读取数据scan（）函数253

　　14-4输出数据write（）函数256

　　14-5数据的输入257

　　14-5-1读取剪贴板数据257

　　14-5-2读取剪贴板数据readtable（）函数258

　　14-5-3读取Excel文件数据259

　　14-5-4认识CSV文件以及如何读取Excel文件数据260

　　14-5-5认识delim文件以及如何读取Excel文件数据262

　　14-6数据的输出263

　　14-6-1writeClipboard（）函数263

　　14-6-2writetable（）函数264

　　14-7处理其他数据265

　　本章习题272

　　Chapter15数据分析与处理

　　15-1复习数据类型276

　　15-2随机抽样276

　　15-2-1将随机抽样应用于扑克牌277

　　11

前言/序言

　　在DOS时代，我写了AssemblyLanguage。

　　在Windows时代，我写了WindowsProgrammingUsingC和VisualBasic。

　　在Internet时代，我写了HTML。

　　写了许多的书，曾经也想退休……但仍在职场。

　　今天是BigData时代，我完成了R。

　　在DOS时代，我在撰写AssemblyLanguage时，完成了汇编语言语法以及完整的DOS和BIOS

　　应用的相关写作，我深知，这本书是当时最完整的汇编语言教材，我的心情是愉快的。

　　在Windows时代，我在撰写WindowsProgramming时，完成了几乎所有Windows组件的重新

　　设计的写作，当初愉快的心情再度涌上心头。

　　在Internet时代，我在撰写HTML，完成了各类网页功能的几乎所有组件设计的写作，内心有

　　了亢奋。

　　现在是BigData时代，若想进入这个领域，R可说是最重要的程序语言，目前R语言的参考

　　数据不多，现有几本R语言教材均是统计专家所撰写的，内容叙述在R语言部分着墨不多，这

　　也造成了目前大多数人无法完整学习R语言，就进入BigData的世界，即使会用R语言作数据分

　　析，对于R的使用也无法全面了解。很多年以来，除了软件改版的书我不再写新书，因缘，我进

　　入了这个领域，完成了这本R语言著作，这本书的最大特色包括以下几点。。

　　（1）从无到有一步一步教导读者R语言的使用。

　　（2）学习本书不需要有统计基础，但在无形中本书已灌输了统计知识给你。

　　（3）完整讲解所有R语言语法与使用技巧。

　　（4）丰富的程序实例与解说，让你事半功倍。

　　坦白说，当年撰写汇编语言时的那种心情愉快亢奋的感觉再度涌上心头，因为我知道这将是

　　目前R语言最完整的教材。

　　最后预祝读者们学习顺利！

　　编者

　　特别提示

　　本书作者为台湾著名跨界资深程序员，虽然本书经过了较为细致的本地化工作，但是仍有极个别位置

　　（主要是图片）存在个别繁体字，见谅！

《R语言——迈向大数据之路》是一本旨在引导读者掌握R语言核心技能，并将其应用于实际大数据分析挑战的深度指南。本书并非仅仅罗列语法，而是从概念入手，层层递进，构建起一个完整的R语言大数据分析知识体系。 第一部分：R语言基础与高效编程 本书的开篇，我们将从R语言的基石开始，建立稳固的理解。我们会详细探讨R的数据结构，包括向量、列表、数据框、因子等，并深入讲解它们在实际数据处理中的应用场景和高效操作技巧。你将学会如何灵活运用这些结构来存储、组织和访问你的数据。 接着，我们将聚焦于R语言的编程范式。函数是R语言的核心，我们会深入剖析函数的定义、参数传递、作用域规则，以及如何编写可重用、模块化的R函数。递归、迭代等核心编程概念将通过R语言的实例得以清晰阐释。 为了提高代码的效率和可读性，本书将花费大量篇幅介绍R语言的进阶编程技巧。我们将深入讲解向量化操作的强大威力，如何利用内置函数和运算符避免显式的循环，从而极大地提升代码的执行速度。此外，我们还将探讨 Hadley Wickham 倡导的 `tidyverse` 生态系统，包括 `dplyr` 的数据操作、`tidyr` 的数据整理、`ggplot2` 的数据可视化等核心包，这些工具的协同工作将让你的数据处理流程事半功倍。 代码调试和性能优化也是本书不可或缺的部分。你将学习到如何有效地定位和解决代码中的错误，利用Rprof等工具分析代码性能瓶颈，并掌握一些通用的性能优化策略，确保你的R代码能够高效地处理大规模数据集。 第二部分：数据处理与转换的艺术 在大数据分析的流程中，数据清洗、转换和整理往往占据了大部分的时间。本书的第二部分将为你提供一套全面的工具箱，让你能够从容应对各种复杂的数据挑战。 我们将从数据导入与导出的基础讲起，覆盖CSV、Excel、JSON、XML等多种常见数据格式，并介绍如何处理缺失值、异常值、重复值等数据质量问题。聚合并集、数据类型转换、字符串处理等基本的数据转换操作将被系统地讲解，并结合实际案例展示其应用。 本书将重点介绍`dplyr`包在数据操作中的强大功能。你将学会如何使用`select`、`filter`、`arrange`、`mutate`、`summarise`等核心函数进行数据的筛选、排序、新增列、分组聚合等操作。此外，连接（join）操作，包括内连接、左连接、右连接、全连接，将通过直观的图示和实例，让你深刻理解它们在合并不同数据源时的作用。 数据重塑是处理非规整数据的重要技能。`tidyr`包将是本部分的重点。你将学习如何将宽格式数据转换为长格式（gather/pivot_longer），以及将长格式数据转换为宽格式（spread/pivot_wider），这对于后续的数据分析和可视化至关重要。 除了`tidyverse`，我们还会触及一些其他强大的数据处理工具，例如用于处理时间序列数据的`xts`和`zoo`包，以及用于处理文本数据的`stringr`和`tm`包。 第三部分：统计建模与机器学习实战 掌握了数据处理的基础后，我们将步入数据分析的核心——统计建模与机器学习。本书将带领你系统地学习R语言在这些领域的应用。 回归分析是统计建模的基础。你将深入理解线性回归、逻辑回归等模型，学习如何使用R的内置函数和`stats`包进行模型拟合、参数估计、假设检验，并学会如何解读模型结果。我们还将探讨模型的诊断（残差分析、多重共线性等）和模型选择的原则。 分组与聚类是探索数据结构的重要方法。你将学习k-means、层次聚类等算法，并了解如何使用R实现这些算法，以及如何评估聚类结果的有效性。 机器学习是大数据分析的热点领域。本书将为你介绍一些常用的机器学习算法，并重点讲解它们在R语言中的实现。我们会涵盖： 监督学习： 决策树与随机森林： 学习如何构建和评估决策树模型，以及如何利用随机森林进行更鲁棒的预测。 支持向量机（SVM）： 了解SVM的基本原理，并在R中实现分类和回归任务。 朴素贝叶斯： 学习贝叶斯定理在分类问题中的应用。 无监督学习： 主成分分析（PCA）： 学习如何使用PCA进行降维和特征提取。 关联规则挖掘： 了解Apriori算法，并应用R包进行商品推荐等场景。 在介绍这些算法的同时，本书将强调模型的评估与选择。你将学习交叉验证、准确率、召回率、F1分数、AUC等评估指标，并了解如何通过这些指标来选择最优的模型。 第四部分：大数据可视化与报告生成 有效的数据可视化是将分析结果清晰传达给他人，并从中发现隐藏模式的关键。本书的第四部分将聚焦于R语言强大的可视化能力。 `ggplot2`包将是本部分的核心。你将从零开始，掌握`ggplot2`的语法体系，学习如何构建各种类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图、饼图、箱线图、热力图等。我们还将深入讲解图层的概念，学会如何添加标题、标签、颜色、形状、大小等元素，并进行精细的图表定制，以达到最佳的视觉传达效果。 除了`ggplot2`，我们还将介绍其他一些常用的可视化包，例如用于交互式可视化的`plotly`，以及用于绘制地理空间数据的`sf`和`tmap`。 数据报告的生成是将分析过程和结果系统化呈现的重要环节。本书将介绍如何利用R Markdown生成动态、可重复的报告。你将学习如何在Markdown文档中嵌入R代码块，执行代码并插入图表和表格，最终生成HTML、PDF、Word等多种格式的报告。这将极大地提高你的工作效率，并确保结果的可信度。 第五部分：并行计算与大数据生态 当数据集规模迅速增长，传统的单机计算能力可能难以满足需求。本书的最后一大部分将引导你进入并行计算和R语言在大数据生态中的应用。 我们将介绍R语言的并行计算机制，包括使用`parallel`包和`foreach`包等，学习如何将计算任务分解并分配给多个CPU核心，从而显著缩短计算时间。 此外，我们还将简要介绍R语言与Hadoop、Spark等大数据平台的集成。虽然本书不会深入讲解这些分布式计算框架本身，但会提供必要的接口和示例，让你了解如何利用R语言作为前端接口，连接和操作这些强大的大数据处理引擎，为处理PB级别的数据奠定基础。 总结 《R语言——迈向大数据之路》并非一本匆忙的速成手册，而是一次深入的学习旅程。通过扎实的理论基础、丰富的实战案例和对先进工具的系统讲解，本书旨在培养你独立分析和解决复杂大数据问题的能力。无论你是希望为个人项目增添数据分析的翅膀，还是渴望在职业生涯中迈向数据科学的更高阶梯，本书都将是你不可或缺的得力助手。它将帮助你克服数据处理的重重障碍，解锁数据中蕴藏的无限价值，自信地迈向大数据时代。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的研究生，平时学习和研究工作中经常需要处理大量实验数据，并且经常需要绘制复杂的统计图表来展示研究成果。一直以来，我都在寻找一款能够兼顾强大统计分析能力和优秀可视化效果的工具。身边的同学和老师很多都推荐R语言，但我总觉得 R 语言的学习曲线有些陡峭，而且对于如何将 R 语言真正应用到“大数据”这个概念上，我一直没有一个清晰的认知。《R语言——迈向大数据之路》这个书名，让我眼前一亮。我设想，这本书一定能帮我解答许多疑问。我期望书中能够深入浅出地讲解 R 语言在处理大数据时的核心概念和技术，比如内存管理、数据分区、并行计算等。同时，我也非常关注 R 语言与大数据生态系统中其他工具（如 Hadoop、Spark）的集成方式，以及在实际大数据分析项目中的应用案例。如果书中能够提供一些实用的代码示例和项目模板，那将对我非常有帮助。我希望通过阅读这本书，能够真正理解 R 语言是如何成为连接我们与大数据世界的桥梁，并且能够掌握一些切实可行的技能，将我的研究提升到一个新的水平，告别过去那种“数据爆炸”带来的焦虑感，而是能够拥抱数据，从中发现有价值的洞见。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就足够吸引人了——《R语言——迈向大数据之路》。作为一名刚刚接触大数据领域，并且在数据分析工具选择上有些迷茫的读者，看到这个书名，心中瞬间燃起了希望。我一直知道R语言在统计分析和数据可视化方面的强大能力，但对于如何将它运用到“大数据”这个更宏观的层面，我感到有些不知所措。书名中的“迈向大数据之路”这句话，恰恰点出了我最迫切的需求——我需要一个清晰的指引，告诉我如何在R语言的基础上，逐步掌握处理和分析海量数据的技术和方法。我期待这本书能不仅仅是R语言基础语法的罗列，更重要的是，它应该能够展示R语言在实际大数据项目中的应用场景，比如如何高效地加载、清洗、转换和存储大规模数据集，如何利用分布式计算框架（如Spark）与R语言结合，以及如何构建可扩展的数据分析流程。我希望能从这本书中学到一些实际的技巧和最佳实践，以便在未来的工作中能够自信地面对大数据挑战，而不是被海量数据压得喘不过气来。这本书的出现，仿佛是一盏明灯，照亮了我在这条充满未知的大数据之路上的前行方向。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职的数据分析师，我每天都在与各种规模的数据打交道。虽然我熟练掌握了基础的数据处理和可视化技术，但在面对日益增长的数据量和越来越复杂的分析需求时，我感到有些力不从心。我深知 R 语言在统计建模和高级分析方面的优势，但将其扩展到大数据环境中，对我来说仍然是一个挑战。《R语言——迈向大数据之路》这个书名，精准地抓住了我目前的痛点。我期待这本书能够提供一套系统性的解决方案，帮助我从“小数据”思维模式平滑地过渡到“大数据”分析。我希望书中能够详细介绍 R 语言在处理海量数据时可能遇到的性能瓶颈，以及相应的优化策略。例如，如何有效地利用 R 语言的内存管理功能，如何使用高性能的数据结构和算法，以及如何利用 R 语言与分布式计算框架（如 Spark、Dask）进行交互，从而处理 TB 甚至 PB 级别的数据。此外，我也希望书中能够分享一些在实际大数据项目中，使用 R 语言进行端到端分析的案例研究，涵盖数据采集、预处理、建模、评估以及部署的全过程，这将大大提升我解决实际问题的能力，让我能够在这个快速变化的数据驱动时代保持竞争力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对新兴技术充满热情但又缺乏系统性指导的普通读者，我一直关注着大数据技术的发展趋势，也知道 R 语言在数据分析领域有着举足轻重的地位。然而，如何将 R 语言与大数据紧密联系起来，并真正掌握处理海量数据的能力，一直是我心中的一个迷思。《R语言——迈向大数据之路》这个书名，如同一道曙光，点亮了我心中的迷茫。我期待这本书能够提供一种循序渐进的学习路径，从 R 语言的基本概念出发，逐步引导我走向大数据处理的复杂世界。我想象这本书会涵盖如何利用 R 语言进行大规模数据的加载、清洗和转换，如何在 R 语言中运用并行计算和分布式计算技术来加速分析过程，以及如何使用 R 语言与大数据平台（如 Hadoop、Spark）进行无缝集成。我希望书中能够包含丰富的实际案例，展示 R 语言在解决真实世界大数据问题中的应用，例如用户行为分析、推荐系统构建、大规模数据可视化等。我相信，通过阅读这本书，我将能够获得一套实用的技能和知识体系，让我不再对大数据感到畏惧，而是能够自信地驾驭它，并从中发掘出令人兴奋的价值和机遇，真正实现“迈向大数据之路”。

评分☆☆☆☆☆

长久以来，我一直对数据科学领域充满好奇，但始终未能找到一个合适的切入点。市面上关于数据分析的书籍很多，但要么过于理论化，要么只聚焦于某种特定的工具或技术，让我感到难以形成一个完整的知识体系。《R语言——迈向大数据之路》这个书名，以一种引人入胜的方式，将 R 语言与“大数据”这个热门概念巧妙地结合起来，让我觉得这可能是我通往数据科学殿堂的绝佳路径。我设想这本书会像一位经验丰富的向导，带领我踏上一段激动人心的大数据探索之旅。我希望书中能够从 R 语言的基础讲起，但并非停留于表面的语法，而是深入到 R 语言是如何在底层处理和管理数据的，尤其是在面对大数据时。我期待能够了解 R 语言在大数据处理中的最佳实践，例如如何选择合适的数据结构来存储海量数据，如何编写高效的代码来避免不必要的计算开销，以及如何利用 R 语言的包生态系统来集成各种大数据处理工具。更重要的是，我希望这本书能够帮助我建立起一种“大数据思维”，理解在大数据环境下进行分析时，有哪些不同于传统数据分析的考量和方法论，从而让我能够真正地“迈向”大数据时代，而不是望而却步。

评分☆☆☆☆☆

很不错的书，又便宜又实惠~~~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

还可以，，，，，，

评分☆☆☆☆☆

基础专用 还不错

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

非常不错，买来自学