R語言——邁嚮大數據之路 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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洪錦魁，蔡桂宏 著

圖書標籤:

• R語言
• 數據分析
• 大數據
• 統計分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 數據可視化
• 編程
• 計算機科學
• 數據科學

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302430056

版次：1

商品編碼：11925517

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：484

字數：654000

編輯推薦

　　真正的好書來自真正的行傢，作為國際R語言認證體係的獲得者，作者是早一批接觸並迷戀R語言的程序員，並將學習研發經驗轉化成教材呈現齣來，請支持原創，支持分享！

內容簡介

　　DOS時代用匯編語言，Windows時代倡導Windows編程，Internet時代是HTML的天下，進入大數據時代，R語言必須掌握！本書作者作為一名曆經四個時代的老程序員，深知學習編程的痛苦與歡樂，結閤多年的開發經驗完成此書。本書將從無到有地教讀者R語言的使用，同時學習本書並不需要統計學基礎，在學習編程的過程中，就掌握瞭一些必要的統計知識。本書完整講解瞭幾乎所有R語言語法與使用技巧，通過豐富的程序案例講解，讓你事半功倍。

作者簡介

　　兩位作者均獲得大數據國際認證

內頁插圖

目錄

　　Chapter01基本概念

　　1-1BigData的起源2

　　1-2R語言之美2

　　1-3R語言的起源2

　　1-4R的運行環境5

　　1-5R的擴展5

　　1-6本書的學習目標5

　　本章習題6

　　Chapter02第一次使用R

　　2-1第一次啓動R8

　　2-1-1在MacOS下啓動R8

　　2-1-2在MacOS下啓動RStudio8

　　2-1-3在Windows環境中啓動R和RStudio9

　　2-2認識RStudio環境10

　　2-3第一次使用R12

　　2-4R語言的對象設定15

　　2-5Workspace窗口16

　　2-6結束RStudio18

　　2-7保存工作成果19

　　2-7-1使用save（）函數保存工作成果19

　　2-7-2使用saveimage（）函數保存Workspace20

　　2-7-3下載之前保存的工作20

　　2-8曆史記錄21

　　2-9程序注釋22

　　本章習題24

　　Chapter03R的基本數學運算

　　3-1對象命名原則28

　　3-2基本數學運算28

　　4

　　R語言——邁嚮大數據之路

　　3-2-1四則運算28

　　3-2-2餘數和整除29

　　3-2-3次方或平方根29

　　3-2-4絕對值30

　　3-2-5exp（）與對數30

　　3-2-6科學符號e31

　　3-2-7圓周率與三角函數32

　　3-2-8四捨五入函數32

　　3-2-9近似函數33

　　3-2-10階乘34

　　3-3R語言控製運算的優先級34

　　3-4無限大Infinity35

　　3-5NotaNumber（NaN）36

　　3-6NotAvailable（NA）37

　　本章習題39

　　Chapter04嚮量對象運算

　　4-1數值型的嚮量對象44

　　4-1-1建立規則型的數值嚮量對象應使用序列符號44

　　4-1-2簡單嚮量對象的運算45

　　4-1-3建立嚮量對象函數seq（）46

　　4-1-4連接嚮量對象函數c（）47

　　4-1-5重復嚮量對象函數rep（）48

　　4-1-6numeric（）函數48

　　4-1-7程序語句跨行的處理49

　　4-2常見嚮量對象的數學運算函數50

　　4-3考慮Inf、-Inf、NA的嚮量運算53

　　4-4R語言的字符串數據的屬性54

　　4-5探索對象的屬性55

　　4-5-1探索對象元素的屬性55

　　4-5-2探索對象的結構56

　　4-5-3探索對象的數據類型57

　　4-6嚮量對象元素的存取57

　　4-6-1使用索引取得嚮量對象的元素57

　　4-6-2使用負索引挖掘嚮量對象內的部分元素58

　　5

　　目錄

　　4-6-3修改嚮量對象元素值59

　　4-6-4認識係統內建的數據集letters和LETTERS60

　　4-7邏輯嚮量（LogicalVector）61

　　4-7-1基本應用61

　　4-7-2對Inf、-Inf和缺失值NA的處理63

　　4-7-3多組邏輯錶達式的應用64

　　4-7-4NOT錶達式65

　　4-7-5邏輯值TRUE和FALSE的運算65

　　4-8不同長度嚮量對象相乘的應用66

　　4-9嚮量對象的元素名稱67

　　4-9-1建立簡單含元素名稱的嚮量對象67

　　4-9-2names（）函數67

　　4-9-3使用係統內建的數據集islands68

　　本章習題71

　　Chapter05處理矩陣與更高維數據

　　5-1矩陣Matrix78

　　5-1-1建立矩陣78

　　5-1-2認識矩陣的屬性79

　　5-1-3將嚮量組成矩陣81

　　5-2取得矩陣元素的值82

　　5-2-1矩陣元素的取得82

　　5-2-2使用負索引取得矩陣元素83

　　5-3修改矩陣的元素值84

　　5-4降低矩陣的維度86

　　5-5矩陣的行名和列名87

　　5-5-1取得和修改矩陣對象的行名和列名88

　　5-5-2dimnames（）函數89

　　5-6將行名或列名作為索引90

　　5-7矩陣的運算91

　　5-7-1矩陣與一般常數的四則運算91

　　5-7-2行（Row）和列（Column）的運算93

　　5-7-3轉置矩陣94

　　5-7-4%*%矩陣相乘94

　　5-7-5diag（）95

　　6

　　R語言——邁嚮大數據之路

　　5-7-6solve（）96

　　5-7-7det（）97

　　5-8三維或高維數組97

　　5-8-1建立三維數組97

　　5-8-2identical（）函數98

　　5-8-3取得三維數組的元素98

　　5-9再談class（）函數99

　　本章習題101

　　Chapter06因子Factor

　　6-1使用factor（）或asfactor（）函數建立因子108

　　6-2指定缺失的Levels值109

　　6-3labels參數109

　　6-4因子的轉換110

　　6-5數值型因子在轉換時常見的錯誤110

　　6-6再看levels參數111

　　6-7有序因子（OrderedFactor）112

　　6-8table（）函數113

　　6-9認識係統內建的數據集114

　　本章習題116

　　Chapter07數據框DataFrame

　　7-1認識數據框120

　　7-1-1建立第一個數據框120

　　7-1-2驗證與設置數據框的列名和行名121

　　7-2認識數據框的結構121

　　7-3取得數據框的內容122

　　7-3-1一般取得122

　　7-3-2特殊字符＄123

　　7-3-3再看取得的數據123

　　7-4使用rbind（）函數增加數據框的行數據124

　　7-5使用cbind（）函數增加數據框的列數據125

　　7-5-1使用＄符號126

　　7-5-2一次加多個列數據126

　　7-6再談轉置函數t（）127

　　本章習題128

　　7

　　目錄

　　Chapter08串行List

　　8-1建立串行134

　　8-1-1建立串行對象——對象元素不含名稱134

　　8-1-2建立串行對象——對象元素含名稱134

　　8-1-3處理串行內對象元素的名稱135

　　8-1-4獲得串行的對象元素個數136

　　8-2獲得串行內對象的元素內容136

　　8-2-1使用“＄”符號取得串行內對象的元素內容136

　　8-2-2使用“[[]]”符號取得串行內對象的元素內容137

　　8-2-3串行內對象的名稱也可當索引值137

　　8-2-4使用“[]”符號取得串行內對象的元素內容138

　　8-3編輯串行內對象的元素值139

　　8-3-1修改串行元素的內容139

　　8-3-2為串行增加更多元素141

　　8-3-3刪除串行內的元素144

　　8-4串行閤並145

　　8-5解析串行的內容結構146

　　本章習題148

　　Chapter09進階字符串的處理

　　9-1語句的分割154

　　9-2修改字符串的大小寫154

　　9-3unique（）函數的使用155

　　9-4字符串的連接155

　　9-4-1使用paste（）函數常見的失敗實例1155

　　9-4-2使用paste（）函數常見的失敗實例2156

　　9-4-3字符串的成功連接與collapse參數156

　　9-4-4再談paste（）函數157

　　9-4-5撲剋牌嚮量有趣的應用158

　　9-5字符串數據的排序158

　　9-6搜索字符串的內容159

　　9-6-1使用索引值搜索160

　　9-6-2使用grep（）函數搜索160

　　9-7字符串內容的更改161

　　9-8正則錶達式（RegularExpression）162

　　8

　　R語言——邁嚮大數據之路

　　9-8-1搜索具有可選擇性162

　　9-8-2搜索分類字符串163

　　9-8-3搜索部分字符可重復的字符串163

　　本章習題164

　　Chapter10日期和時間的處理

　　10-1日期的設置與使用170

　　10-1-1asDate（）函數170

　　10-1-2weekdays（）函數170

　　10-1-3months（）函數171

　　10-1-4quarters（）函數171

　　10-1-5Syslocaleconv（）函數171

　　10-1-6SysDate（）函數172

　　10-1-7再談seq（）函數172

　　10-1-8使用不同格式錶示日期173

　　10-2時間的設置與使用173

　　10-2-1Systime（）函數174

　　10-2-2asPOSIXct（）函數174

　　10-2-3時間也是可以作比較的175

　　10-2-4seq（）函數與時間175

　　10-2-5asPOSIXlt（）函數175

　　10-3時間序列177

　　本章習題180

　　Chapter11編寫自己的函數

　　11-1正式編寫程序184

　　11-2函數的基本組成184

　　11-3設計第一個函數185

　　11-4函數也是一個對象186

　　11-5程序代碼的簡化187

　　11-6return（）的功能188

　　11-7省略函數的大括號189

　　11-8傳遞多個函數參數的應用190

　　11-8-1設計可傳遞兩個參數的函數190

　　11-8-2函數參數的默認值191

　　9

　　目錄

　　11-8-33點參數“”的使用192

　　11-9函數也可以作為參數194

　　11-9-1正式實例應用194

　　11-9-2以函數的程序代碼作為參數傳送195

　　11-10局部變量和全局變量195

　　11-11通用函數（GenericFunction）196

　　11-11-1認識通用函數print（）197

　　11-11-2通用函數的默認函數198

　　11-12設計第一個通用函數198

　　11-12-1優化轉換百分比函數199

　　11-12-2設計通用函數的默認函數200

　　本章習題202

　　Chapter12程序的流程控製

　　12-1if語句208

　　12-1-1if語句的基本操作208

　　12-1-2if…else語句210

　　12-1-3if語句也可有返迴值212

　　12-1-4if…elseif…elseif…else213

　　12-1-5嵌套式if語句214

　　12-2遞歸式函數的設計215

　　12-3嚮量化的邏輯錶達式217

　　12-3-1處理嚮量數據時if…else産生的錯誤217

　　12-3-2ifelse（）函數217

　　12-4switch語句219

　　12-5for循環221

　　12-6while循環224

　　12-7repeat循環225

　　12-8再談break語句226

　　12-9next語句227

　　本章習題228

　　Chapter13認識apply傢族

　　13-1apply（）函數234

　　13-2sapply（）函數236

　　13-3lapply（）函數238

　　10

　　R語言——邁嚮大數據之路

　　13-4tapply（）函數238

　　13-5iris鳶尾花數據集240

　　本章習題242

　　Chapter14輸入與輸齣

　　14-1認識文件夾248

　　14-1-1getwd（）函數248

　　14-1-2setwd（）函數248

　　14-1-3filepath（）函數248

　　14-1-4dir（）函數248

　　14-1-5listfiles（）函數249

　　14-1-6fileexist（）函數250

　　14-1-7filerename（）函數250

　　14-1-8filecreate（）函數250

　　14-1-9filecopy（）函數250

　　14-1-10fileremove（）函數251

　　14-2數據輸齣cat（）函數251

　　14-3讀取數據scan（）函數253

　　14-4輸齣數據write（）函數256

　　14-5數據的輸入257

　　14-5-1讀取剪貼闆數據257

　　14-5-2讀取剪貼闆數據readtable（）函數258

　　14-5-3讀取Excel文件數據259

　　14-5-4認識CSV文件以及如何讀取Excel文件數據260

　　14-5-5認識delim文件以及如何讀取Excel文件數據262

　　14-6數據的輸齣263

　　14-6-1writeClipboard（）函數263

　　14-6-2writetable（）函數264

　　14-7處理其他數據265

　　本章習題272

　　Chapter15數據分析與處理

　　15-1復習數據類型276

　　15-2隨機抽樣276

　　15-2-1將隨機抽樣應用於撲剋牌277

　　11

前言/序言

　　在DOS時代，我寫瞭AssemblyLanguage。

　　在Windows時代，我寫瞭WindowsProgrammingUsingC和VisualBasic。

　　在Internet時代，我寫瞭HTML。

　　寫瞭許多的書，曾經也想退休……但仍在職場。

　　今天是BigData時代，我完成瞭R。

　　在DOS時代，我在撰寫AssemblyLanguage時，完成瞭匯編語言語法以及完整的DOS和BIOS

　　應用的相關寫作，我深知，這本書是當時最完整的匯編語言教材，我的心情是愉快的。

　　在Windows時代，我在撰寫WindowsProgramming時，完成瞭幾乎所有Windows組件的重新

　　設計的寫作，當初愉快的心情再度湧上心頭。

　　在Internet時代，我在撰寫HTML，完成瞭各類網頁功能的幾乎所有組件設計的寫作，內心有

　　瞭亢奮。

　　現在是BigData時代，若想進入這個領域，R可說是最重要的程序語言，目前R語言的參考

　　數據不多，現有幾本R語言教材均是統計專傢所撰寫的，內容敘述在R語言部分著墨不多，這

　　也造成瞭目前大多數人無法完整學習R語言，就進入BigData的世界，即使會用R語言作數據分

　　析，對於R的使用也無法全麵瞭解。很多年以來，除瞭軟件改版的書我不再寫新書，因緣，我進

　　入瞭這個領域，完成瞭這本R語言著作，這本書的最大特色包括以下幾點。。

　　（1）從無到有一步一步教導讀者R語言的使用。

　　（2）學習本書不需要有統計基礎，但在無形中本書已灌輸瞭統計知識給你。

　　（3）完整講解所有R語言語法與使用技巧。

　　（4）豐富的程序實例與解說，讓你事半功倍。

　　坦白說，當年撰寫匯編語言時的那種心情愉快亢奮的感覺再度湧上心頭，因為我知道這將是

　　目前R語言最完整的教材。

　　最後預祝讀者們學習順利！

　　編者

　　特彆提示

　　本書作者為颱灣著名跨界資深程序員，雖然本書經過瞭較為細緻的本地化工作，但是仍有極個彆位置

　　（主要是圖片）存在個彆繁體字，見諒！

《R語言——邁嚮大數據之路》是一本旨在引導讀者掌握R語言核心技能，並將其應用於實際大數據分析挑戰的深度指南。本書並非僅僅羅列語法，而是從概念入手，層層遞進，構建起一個完整的R語言大數據分析知識體係。 第一部分：R語言基礎與高效編程 本書的開篇，我們將從R語言的基石開始，建立穩固的理解。我們會詳細探討R的數據結構，包括嚮量、列錶、數據框、因子等，並深入講解它們在實際數據處理中的應用場景和高效操作技巧。你將學會如何靈活運用這些結構來存儲、組織和訪問你的數據。 接著，我們將聚焦於R語言的編程範式。函數是R語言的核心，我們會深入剖析函數的定義、參數傳遞、作用域規則，以及如何編寫可重用、模塊化的R函數。遞歸、迭代等核心編程概念將通過R語言的實例得以清晰闡釋。 為瞭提高代碼的效率和可讀性，本書將花費大量篇幅介紹R語言的進階編程技巧。我們將深入講解嚮量化操作的強大威力，如何利用內置函數和運算符避免顯式的循環，從而極大地提升代碼的執行速度。此外，我們還將探討 Hadley Wickham 倡導的 `tidyverse` 生態係統，包括 `dplyr` 的數據操作、`tidyr` 的數據整理、`ggplot2` 的數據可視化等核心包，這些工具的協同工作將讓你的數據處理流程事半功倍。 代碼調試和性能優化也是本書不可或缺的部分。你將學習到如何有效地定位和解決代碼中的錯誤，利用Rprof等工具分析代碼性能瓶頸，並掌握一些通用的性能優化策略，確保你的R代碼能夠高效地處理大規模數據集。 第二部分：數據處理與轉換的藝術 在大數據分析的流程中，數據清洗、轉換和整理往往占據瞭大部分的時間。本書的第二部分將為你提供一套全麵的工具箱，讓你能夠從容應對各種復雜的數據挑戰。 我們將從數據導入與導齣的基礎講起，覆蓋CSV、Excel、JSON、XML等多種常見數據格式，並介紹如何處理缺失值、異常值、重復值等數據質量問題。聚閤並集、數據類型轉換、字符串處理等基本的數據轉換操作將被係統地講解，並結閤實際案例展示其應用。 本書將重點介紹`dplyr`包在數據操作中的強大功能。你將學會如何使用`select`、`filter`、`arrange`、`mutate`、`summarise`等核心函數進行數據的篩選、排序、新增列、分組聚閤等操作。此外，連接（join）操作，包括內連接、左連接、右連接、全連接，將通過直觀的圖示和實例，讓你深刻理解它們在閤並不同數據源時的作用。 數據重塑是處理非規整數據的重要技能。`tidyr`包將是本部分的重點。你將學習如何將寬格式數據轉換為長格式（gather/pivot_longer），以及將長格式數據轉換為寬格式（spread/pivot_wider），這對於後續的數據分析和可視化至關重要。 除瞭`tidyverse`，我們還會觸及一些其他強大的數據處理工具，例如用於處理時間序列數據的`xts`和`zoo`包，以及用於處理文本數據的`stringr`和`tm`包。 第三部分：統計建模與機器學習實戰 掌握瞭數據處理的基礎後，我們將步入數據分析的核心——統計建模與機器學習。本書將帶領你係統地學習R語言在這些領域的應用。 迴歸分析是統計建模的基礎。你將深入理解綫性迴歸、邏輯迴歸等模型，學習如何使用R的內置函數和`stats`包進行模型擬閤、參數估計、假設檢驗，並學會如何解讀模型結果。我們還將探討模型的診斷（殘差分析、多重共綫性等）和模型選擇的原則。 分組與聚類是探索數據結構的重要方法。你將學習k-means、層次聚類等算法，並瞭解如何使用R實現這些算法，以及如何評估聚類結果的有效性。 機器學習是大數據分析的熱點領域。本書將為你介紹一些常用的機器學習算法，並重點講解它們在R語言中的實現。我們會涵蓋： 監督學習： 決策樹與隨機森林： 學習如何構建和評估決策樹模型，以及如何利用隨機森林進行更魯棒的預測。 支持嚮量機（SVM）： 瞭解SVM的基本原理，並在R中實現分類和迴歸任務。 樸素貝葉斯： 學習貝葉斯定理在分類問題中的應用。 無監督學習： 主成分分析（PCA）： 學習如何使用PCA進行降維和特徵提取。 關聯規則挖掘： 瞭解Apriori算法，並應用R包進行商品推薦等場景。 在介紹這些算法的同時，本書將強調模型的評估與選擇。你將學習交叉驗證、準確率、召迴率、F1分數、AUC等評估指標，並瞭解如何通過這些指標來選擇最優的模型。 第四部分：大數據可視化與報告生成 有效的數據可視化是將分析結果清晰傳達給他人，並從中發現隱藏模式的關鍵。本書的第四部分將聚焦於R語言強大的可視化能力。 `ggplot2`包將是本部分的核心。你將從零開始，掌握`ggplot2`的語法體係，學習如何構建各種類型的圖錶，包括散點圖、摺綫圖、柱狀圖、餅圖、箱綫圖、熱力圖等。我們還將深入講解圖層的概念，學會如何添加標題、標簽、顔色、形狀、大小等元素，並進行精細的圖錶定製，以達到最佳的視覺傳達效果。 除瞭`ggplot2`，我們還將介紹其他一些常用的可視化包，例如用於交互式可視化的`plotly`，以及用於繪製地理空間數據的`sf`和`tmap`。 數據報告的生成是將分析過程和結果係統化呈現的重要環節。本書將介紹如何利用R Markdown生成動態、可重復的報告。你將學習如何在Markdown文檔中嵌入R代碼塊，執行代碼並插入圖錶和錶格，最終生成HTML、PDF、Word等多種格式的報告。這將極大地提高你的工作效率，並確保結果的可信度。 第五部分：並行計算與大數據生態 當數據集規模迅速增長，傳統的單機計算能力可能難以滿足需求。本書的最後一大部分將引導你進入並行計算和R語言在大數據生態中的應用。 我們將介紹R語言的並行計算機製，包括使用`parallel`包和`foreach`包等，學習如何將計算任務分解並分配給多個CPU核心，從而顯著縮短計算時間。 此外，我們還將簡要介紹R語言與Hadoop、Spark等大數據平颱的集成。雖然本書不會深入講解這些分布式計算框架本身，但會提供必要的接口和示例，讓你瞭解如何利用R語言作為前端接口，連接和操作這些強大的大數據處理引擎，為處理PB級彆的數據奠定基礎。 總結 《R語言——邁嚮大數據之路》並非一本匆忙的速成手冊，而是一次深入的學習旅程。通過紮實的理論基礎、豐富的實戰案例和對先進工具的係統講解，本書旨在培養你獨立分析和解決復雜大數據問題的能力。無論你是希望為個人項目增添數據分析的翅膀，還是渴望在職業生涯中邁嚮數據科學的更高階梯，本書都將是你不可或缺的得力助手。它將幫助你剋服數據處理的重重障礙，解鎖數據中蘊藏的無限價值，自信地邁嚮大數據時代。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在職的數據分析師，我每天都在與各種規模的數據打交道。雖然我熟練掌握瞭基礎的數據處理和可視化技術，但在麵對日益增長的數據量和越來越復雜的分析需求時，我感到有些力不從心。我深知 R 語言在統計建模和高級分析方麵的優勢，但將其擴展到大數據環境中，對我來說仍然是一個挑戰。《R語言——邁嚮大數據之路》這個書名，精準地抓住瞭我目前的痛點。我期待這本書能夠提供一套係統性的解決方案，幫助我從“小數據”思維模式平滑地過渡到“大數據”分析。我希望書中能夠詳細介紹 R 語言在處理海量數據時可能遇到的性能瓶頸，以及相應的優化策略。例如，如何有效地利用 R 語言的內存管理功能，如何使用高性能的數據結構和算法，以及如何利用 R 語言與分布式計算框架（如 Spark、Dask）進行交互，從而處理 TB 甚至 PB 級彆的數據。此外，我也希望書中能夠分享一些在實際大數據項目中，使用 R 語言進行端到端分析的案例研究，涵蓋數據采集、預處理、建模、評估以及部署的全過程，這將大大提升我解決實際問題的能力，讓我能夠在這個快速變化的數據驅動時代保持競爭力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名就足夠吸引人瞭——《R語言——邁嚮大數據之路》。作為一名剛剛接觸大數據領域，並且在數據分析工具選擇上有些迷茫的讀者，看到這個書名，心中瞬間燃起瞭希望。我一直知道R語言在統計分析和數據可視化方麵的強大能力，但對於如何將它運用到“大數據”這個更宏觀的層麵，我感到有些不知所措。書名中的“邁嚮大數據之路”這句話，恰恰點齣瞭我最迫切的需求——我需要一個清晰的指引，告訴我如何在R語言的基礎上，逐步掌握處理和分析海量數據的技術和方法。我期待這本書能不僅僅是R語言基礎語法的羅列，更重要的是，它應該能夠展示R語言在實際大數據項目中的應用場景，比如如何高效地加載、清洗、轉換和存儲大規模數據集，如何利用分布式計算框架（如Spark）與R語言結閤，以及如何構建可擴展的數據分析流程。我希望能從這本書中學到一些實際的技巧和最佳實踐，以便在未來的工作中能夠自信地麵對大數據挑戰，而不是被海量數據壓得喘不過氣來。這本書的齣現，仿佛是一盞明燈，照亮瞭我在這條充滿未知的大數據之路上的前行方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的研究生，平時學習和研究工作中經常需要處理大量實驗數據，並且經常需要繪製復雜的統計圖錶來展示研究成果。一直以來，我都在尋找一款能夠兼顧強大統計分析能力和優秀可視化效果的工具。身邊的同學和老師很多都推薦R語言，但我總覺得 R 語言的學習麯綫有些陡峭，而且對於如何將 R 語言真正應用到“大數據”這個概念上，我一直沒有一個清晰的認知。《R語言——邁嚮大數據之路》這個書名，讓我眼前一亮。我設想，這本書一定能幫我解答許多疑問。我期望書中能夠深入淺齣地講解 R 語言在處理大數據時的核心概念和技術，比如內存管理、數據分區、並行計算等。同時，我也非常關注 R 語言與大數據生態係統中其他工具（如 Hadoop、Spark）的集成方式，以及在實際大數據分析項目中的應用案例。如果書中能夠提供一些實用的代碼示例和項目模闆，那將對我非常有幫助。我希望通過閱讀這本書，能夠真正理解 R 語言是如何成為連接我們與大數據世界的橋梁，並且能夠掌握一些切實可行的技能，將我的研究提升到一個新的水平，告彆過去那種“數據爆炸”帶來的焦慮感，而是能夠擁抱數據，從中發現有價值的洞見。

評分☆☆☆☆☆

長久以來，我一直對數據科學領域充滿好奇，但始終未能找到一個閤適的切入點。市麵上關於數據分析的書籍很多，但要麼過於理論化，要麼隻聚焦於某種特定的工具或技術，讓我感到難以形成一個完整的知識體係。《R語言——邁嚮大數據之路》這個書名，以一種引人入勝的方式，將 R 語言與“大數據”這個熱門概念巧妙地結閤起來，讓我覺得這可能是我通往數據科學殿堂的絕佳路徑。我設想這本書會像一位經驗豐富的嚮導，帶領我踏上一段激動人心的大數據探索之旅。我希望書中能夠從 R 語言的基礎講起，但並非停留於錶麵的語法，而是深入到 R 語言是如何在底層處理和管理數據的，尤其是在麵對大數據時。我期待能夠瞭解 R 語言在大數據處理中的最佳實踐，例如如何選擇閤適的數據結構來存儲海量數據，如何編寫高效的代碼來避免不必要的計算開銷，以及如何利用 R 語言的包生態係統來集成各種大數據處理工具。更重要的是，我希望這本書能夠幫助我建立起一種“大數據思維”，理解在大數據環境下進行分析時，有哪些不同於傳統數據分析的考量和方法論，從而讓我能夠真正地“邁嚮”大數據時代，而不是望而卻步。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對新興技術充滿熱情但又缺乏係統性指導的普通讀者，我一直關注著大數據技術的發展趨勢，也知道 R 語言在數據分析領域有著舉足輕重的地位。然而，如何將 R 語言與大數據緊密聯係起來，並真正掌握處理海量數據的能力，一直是我心中的一個迷思。《R語言——邁嚮大數據之路》這個書名，如同一道曙光，點亮瞭我心中的迷茫。我期待這本書能夠提供一種循序漸進的學習路徑，從 R 語言的基本概念齣發，逐步引導我走嚮大數據處理的復雜世界。我想象這本書會涵蓋如何利用 R 語言進行大規模數據的加載、清洗和轉換，如何在 R 語言中運用並行計算和分布式計算技術來加速分析過程，以及如何使用 R 語言與大數據平颱（如 Hadoop、Spark）進行無縫集成。我希望書中能夠包含豐富的實際案例，展示 R 語言在解決真實世界大數據問題中的應用，例如用戶行為分析、推薦係統構建、大規模數據可視化等。我相信，通過閱讀這本書，我將能夠獲得一套實用的技能和知識體係，讓我不再對大數據感到畏懼，而是能夠自信地駕馭它，並從中發掘齣令人興奮的價值和機遇，真正實現“邁嚮大數據之路”。

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，又便宜又實惠~~~~~~~~~~

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學習

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還可以，，，，，，

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非常不錯，買來自學

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質量不錯，雙十一速度還是很快，贊一個

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還可以，，，，，，

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基礎專用 還不錯

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感覺還可以，正在使用

評分☆☆☆☆☆

不錯又快又好的京東，一直買的，信賴。