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赵鹏 著

图书标签:

• R语言
• 数据分析
• 统计分析
• 零基础
• 入门
• 编程
• 数据科学
• 机器学习
• 可视化
• 实战

店铺： 北京图书大厦旗舰店

出版社： 研究出版社

ISBN：9787519902944

商品编码：28587236543

出版时间：2018-05-01

基本信息

商品名称： 零基础学习R语言	出版社： 研究出版社	出版时间：2018-05-01
作者：赵鹏	译者：	开本： 16开
定价： 68.00	页数：	印次： 1
ISBN号：9787519902940	商品类型：图书	版次： 1

编辑推荐

如果你完全不懂R，或者完全不懂统计学，但渴望掌握一个好用的数据分析工具，那么，这本书*适合你；如果你使用过诸如SPSS、SAS 等模块化软件，但是不能满足需求的，那么，使用本书来学习R 会很轻松；和R语言的开源、绿色特性一致，本书适合没有任何机器语言或者统计学基础的读者。 本书各章节的难度前后相继。对编程或R 语言零基础的读者，可以从头读起，大概用十几个小时的时间，整体了解R语言的基本功能和技巧。同时，各章相对独立成篇，大可以挑感兴趣的章节跳跃阅读。有一定基础的读者，可以将本书常备手头，需要时参照目录选择合适的章节和小贴士查阅。本书适合大学本科生和研究生自学使用，也适合高校教师作为教案. 北京大学环境科学与工程学院院长朱彤，统计之都创始人谢益辉联名推荐并作序。

内容提要

这本书以两名作者自身学习和使用R的经验娓娓道来，是一本真正站在学生角度的原创；没有枯燥的术语和公式，非常适合零基础和不懂统计学的读者学习如何使用R。这本书可作为大学本科生和研究生自学用，也可作为高校教师教案。 这本书尤其适合那些对R 语言有钻研爱好的读者。除了介绍了很多“经世致用”的必备技能，以及一些基础的统计应用，可以使读者很快上手之外，还介绍了一些R的强大好玩又有个性的功能，比如绘制地图(包括动态地图)、批量处理文件、搭建个人 主页、自动从网络下载并整理归类数据、解决不同时间格式的换算、在 R 和常用的办公软件中自如地切换，甚至用 R 设计一些好玩的好游戏等等。

作者简介

赵鹏，北京大学化学学士和环境科学硕士，德国拜罗伊特大学地理生态学博士，目前在奥地利因斯布鲁克大学从事科研工作。 李怡，北京大学环境学院博士，现为中国气象科学研究院副研究员，从事流行病学数据分析研究。

目录

**章初见1 1.1 结缘：下载安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 **次畅谈：计算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.3 **张留影：作图. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4 课外活动：表白. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 第二章数据15 2.1 输入：读取文件. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2 计算：数据处理和作图. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.3 输出：保存文件. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.4 课外活动：有R 伴我走天涯. . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 第三章作图33 3.1 控制图像：线型，点状，颜色. . . . . . . . . . . . . . . . . 34 3.2 丰富内容：直线，网格，图例. . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.3 多图合一：三种布局. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.4 保存图片：pdf，png，jpg . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.5 课外活动：R 的毛坯房与精装修. . . . . . . . . . . . . . . . 56 第四章拟合61 4.1 线性拟合：散点图的趋势线. . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.2 在绘图区添加数学表达式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 4.3 非线性拟合：一个指数递减模型. . . . . . . . . . . . . . . . 69 4.4 课外活动：助理团与自助餐. . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 第五章循环75 5.1 假如没有循环. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 5.2 循环是个救世主. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 5.3 人口增长模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 5.4 制作动画. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81 5.5 *循环. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 5.6 课外活动：信息提示. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 第六章分支91 6.1 判断：逻辑运算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 6.2 选择：如果，那么，否则. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 6.3 课外活动：复活节. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 第七章办公101 7.1 从Excel 到R 代码. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101 7.2 从Word 到R 文档. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 7.3 从Powerpoint 到R 幻灯片. . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 7.4 课外活动：丰富多彩的幻灯片. . . . . . . . . . . . . . . . . 109 第八章习题111 8.1 向量、矩阵、数据框和列表. . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 8.2 A 卷：照猫画虎题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 8.3 B 卷：自由发挥题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 第九章函数121 9.1 内置函数：全自动厨师机. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 9.2 自定义函数：自制厨师机. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 9.3 扩展包：美食王国. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 9.4 包的开发：开疆拓土. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 9.5 课外活动：餐后甜点. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148 第十章字符149 10.1 狐狸从懒狗身上跳过. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 10.2 千字文的重复字. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 10.3 整理读书笔记. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 10.4 课外活动：张无忌的困惑. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161 第十一章地图163 11.1 绘制点阵地图. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 11.2 绘制矢量地图. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 11.3 绘制交互地图. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 11.4 课外活动：绘制动画地图. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172 第十二章时间173 12.1 时刻数据的获取. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174 12.2 时刻数据的格式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176 12.3 时刻数据的计算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177 12.4 课外活动：夏令时. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 第十三章批量处理文件183 13.1 批量整理照片文件. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 13.2 从网页批量下载和整理图片. . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 13.3 从大量文件里提取汇总信息. . . . . . . . . . . . . . . . . . 188 13.4 课外活动：打通任督二脉. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 第十四章论文书稿写作193 14.1 魅力不可挡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193 14.2 准备工作. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195 14.3 见证奇迹的时刻. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196 14.4 撰写学术论文. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 14.5 撰写学位论文. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202 14.6 生成思维导图. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203 14.7 撰写散文和日记. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 14.8 记录吉他谱. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 14.9 课外活动：

探索数据世界的无限可能：一本开启R语言之旅的指南 你是否曾被海量数据背后的洞察力所吸引？是否渴望掌握分析工具，将原始数据转化为有价值的见解？或者，你正面对着令人望而生畏的统计模型和复杂的编程语言，却不知从何下手？如果是这样，那么这本书将是你踏入数据科学殿堂的理想起点。它旨在为你揭开R语言的神秘面纱，让你在轻松愉快的氛围中，一步步解锁数据分析的强大力量。 这本书并非一本枯燥的技术手册，而是一次循序渐进的学习体验。 我们将抛开那些晦涩难懂的理论和复杂的数学公式，专注于让你掌握R语言的核心概念和实际应用。从安装R和RStudio，到理解数据结构，再到进行基本的数据操作和可视化，我们都将以最直观、最易懂的方式进行讲解。你可以把它想象成一个循循善诱的向导，陪你穿越数据分析的丛林，让你在实践中学习，在解决问题的过程中成长。 是什么让R语言如此迷人？ R语言是一门免费且开源的编程语言，尤其在统计分析和图形展示方面拥有无与伦比的优势。它拥有一个庞大而活跃的社区，这意味着你永远不会感到孤单。无数的开发者贡献了成千上万的R包（packages），这些包就像是预先封装好的工具箱，可以让你轻松实现各种高级的数据分析任务，例如机器学习、时间序列分析、自然语言处理等等。本书将引导你了解如何找到并使用这些强大的工具，让你事半功倍。 我们如何开始这段旅程？ 第一站：认识你的新伙伴——R和RStudio 在正式开始分析数据之前，我们需要为R语言准备一个舒适的“家”。本书将详细指导你如何下载并安装R语言的最新版本。但光有R还不够，我们需要一个得力的助手来管理它，这就是RStudio。RStudio是一个集成开发环境（IDE），它提供了代码编辑器、调试器、图形显示窗口等一系列强大的功能，能极大地提升你的编程效率和用户体验。我们会一步步教你如何安装RStudio，熟悉它的界面布局，并进行一些基本的设置，让你能够快速上手。 第二站：数据的基本形态——理解数据结构 数据分析的第一步是理解你要处理的数据。不同的数据有不同的组织方式，理解这些结构是进行后续操作的基础。本书将深入浅出地介绍R语言中最常见的数据结构，包括： 向量（Vectors）： 这是R中最基本的数据单位，可以存储同一类型的数据，如数字、字符串或逻辑值。我们会学习如何创建向量、访问其中的元素，以及进行基本的向量运算。 矩阵（Matrices）： 当数据需要以行和列的形式组织时，矩阵就派上了用场。我们将学习如何创建矩阵、进行行列操作，以及理解矩阵的维度。 数组（Arrays）： 数组可以看作是更高维度的矩阵，它允许你组织多维数据。虽然在初学阶段可能不会频繁使用，但了解其概念有助于我们理解更复杂的数据结构。 数据框（Data Frames）： 这是R中最重要的数据结构之一，也是进行数据分析最常用的结构。数据框就像一个表格，每一列可以存储不同类型的数据，但每一列中的数据类型必须相同。我们将重点学习如何创建数据框、读取外部数据（如CSV文件）到数据框，以及如何选择、过滤和修改数据框中的数据。 列表（Lists）： 列表是一种非常灵活的数据结构，它可以存储不同类型和长度的对象，例如向量、矩阵、甚至其他列表。了解列表的创建和操作，将为我们处理更复杂的数据组织方式打下基础。 第三站：数据处理的艺术——操纵你的数据 数据很少是“干净”的，通常需要经过一番“梳理”才能用于分析。本书将带你掌握一系列强大的数据处理技巧，让你能够轻松应对各种数据操作的挑战： 数据读取与写入： 我们将学习如何从各种常见文件格式（如CSV、Excel、文本文件）读取数据到R中，以及如何将处理后的数据保存到文件中，方便后续使用或分享。 数据筛选与选择： 找到你真正需要的数据是关键。我们将学习如何根据特定条件筛选行，以及如何选择特定的列，精确地提取所需信息。 数据排序与重组： 有时，你需要按照某个变量对数据进行排序，或者调整数据的结构。我们将学习各种排序和重组数据的方法。 变量的创建与转换： 在分析过程中，我们经常需要根据现有变量创建新的变量，或者对现有变量进行转换（如计算百分比、对数转换等）。我们将学习如何在R中进行这些操作。 缺失值处理： 真实世界的数据往往包含缺失值，它们可能影响分析结果。我们将学习如何识别、理解和处理缺失值，例如填充、删除或替换。 数据合并与连接： 当你需要将来自不同来源的数据结合起来时，数据合并与连接是必不可少的技能。我们将学习如何根据共同的键将多个数据框合并成一个。 第四站：让数据“说话”——数据可视化 “一图胜千言”。数据可视化是理解数据模式、发现趋势和呈现分析结果最有效的方式之一。R语言拥有强大的可视化能力，我们将重点介绍： 基础绘图系统： R自带的基础绘图函数可以创建各种基本的统计图表，如散点图、折线图、柱状图、饼图等。我们将学习如何绘制这些图表，并进行基本的定制，如修改颜色、添加标题和标签。 ggplot2包： `ggplot2`是R中最流行和最强大的可视化包之一，它遵循“图形语法”的理念，能够让你用声明式的方式创建出美观且信息丰富的图形。我们将从基础开始，逐步学习如何使用`ggplot2`创建各种复杂的图表，如组合图、多面板图等。 图表的定制与美化： 无论使用哪种绘图工具，我们都需要能够让图表更具可读性和吸引力。我们将学习如何调整图表的各个元素，如坐标轴、图例、主题等，让你的可视化作品脱颖而出。 第五站：走出象牙塔——实际案例与应用 理论学习固然重要，但最终还是要回归实践。本书将穿插一系列精心设计的实际案例，覆盖不同的领域，让你有机会将所学的知识付诸实践。这些案例将涉及： 探索性数据分析（EDA）： 在实际分析项目开始前，我们需要对数据进行初步的探索，了解数据的分布、变量之间的关系等。我们将学习如何运用R语言进行系统的EDA。 数据报告的生成： 如何将你的分析结果清晰有效地呈现给他人？我们将介绍一些方法，让你能够生成易于理解的数据报告，其中包含文字描述、图表和统计摘要。 基础统计分析： 我们将触及一些基础的统计概念和方法，例如描述性统计（均值、中位数、标准差等）、假设检验（t检验、卡方检验等）以及相关性分析，并学习如何使用R语言来实现它们。 这本书适合谁？ 对数据分析充满好奇心的初学者： 即使你没有任何编程基础，本书也将带领你一步步入门。 希望提升数据处理和分析能力的职场人士： 无论你是市场营销、金融、生物、医学还是任何其他领域，数据分析能力都将成为你的核心竞争力。 即将进入数据科学领域的学生： 为你的学术生涯打下坚实的基础。 任何想要更好地理解和利用数据的人： 在信息爆炸的时代，掌握数据分析技能是应对挑战、抓住机遇的关键。 学习这本书，你将获得什么？ 掌握一门强大的数据分析工具： R语言将为你打开通往数据科学世界的大门。 培养数据思维： 学会如何从数据的角度思考问题，发现潜在的洞察。 提升解决实际问题的能力： 将所学知识应用于真实的场景，解决现实世界中的问题。 建立学习信心： 通过循序渐进的学习和实践，你将逐渐克服对编程和统计的恐惧。 这不是一本速成指南，而是一段需要耐心和实践的旅程。 我们鼓励你在阅读的同时，积极动手实践书中的代码，修改它们，尝试解决练习题。在这个过程中，你可能会遇到一些困难，但请不要气馁。这正是学习的乐趣所在。 现在，是时候开启你的R语言学习之旅了！准备好迎接数据世界的精彩了吗？让我们一起，用R语言，赋予数据生命，发掘隐藏的价值！

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的惊喜，远不止于“零基础”的承诺，它更像是一场精心设计的学习之旅。我之前接触过一些编程入门书籍，但很多都过于理论化，或者案例不够贴近实际，导致学习过程很痛苦，也很快就放弃了。而这本书，彻底改变了我对编程学习的认知。 作者的写作风格非常独特，他善于用类比和生活化的语言来解释抽象的概念。我尤其记得关于“变量”的讲解，作者用了一个非常巧妙的比喻，让我瞬间就理解了这个核心概念。这种“顿悟”的感觉，是在其他很多书中难以体验到的。 书中对R语言常用函数的讲解，也是我最喜欢的部分之一。它没有罗列大量的函数，而是挑选了最核心、最常用的函数，并且通过大量的实际例子，展示了它们是如何工作的，以及如何解决具体问题的。我能够看到，通过几个简单的函数组合，就能完成非常复杂的数据处理任务，这极大地增强了我的学习信心。 更令我称赞的是，这本书的章节设计非常合理。它层层递进，每一个新知识点的引入，都建立在前面已经掌握的知识之上，所以学习过程非常流畅，不会感到突兀。即使是对于一些稍微复杂的内容，作者也会提前铺垫，并提供额外的解释和提示，确保读者能够理解。 我还会经常翻阅书中的示例代码，并且尝试着去修改和扩展它们。这种主动探索的过程，让我对R语言有了更深的理解，也激发了我自己去思考如何应用R语言解决更多的问题。 总而言之，这本书不仅仅是一本R语言的教程，更是一本能够点燃你对数据分析热情的“火种”。它用最平实、最有效的方式，让你感受到R语言的魅力，并且让你有信心去探索更广阔的数据世界。强烈推荐给所有希望掌握R语言的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我眼前一亮，我之前尝试过一些编程语言的学习，但总觉得要么太理论化，要么就是学习曲线过于陡峭，很容易在半途而废。而这本书却提供了一种完全不同的学习体验。它没有把我当成一个需要被填鸭式的学生，而是像一个经验丰富的导师，引导我去探索和发现R语言的奥秘。 书中的案例选择非常贴合实际应用，这一点是它最吸引我的地方。我不是科班出身，对数据分析的理论基础了解有限，但这本书通过一些非常接地气的例子，比如如何处理表格数据、如何绘制简单的图表来展示趋势，让我能立刻感受到R语言的实用性。我甚至能立刻将书中学到的技巧应用到我日常工作中的一些简单数据整理和分析任务上，这极大地增强了我的学习动力。 它的逻辑性非常强，从最基础的安装配置，到数据类型的理解，再到常用的数据处理函数，每一步都衔接得非常自然。而且，它不会把所有的知识点一股脑儿地灌输给你，而是采用“小步快跑”的方式，每次只讲解一两个核心概念，并通过大量的代码示例来巩固。这些示例代码都写得非常规范，而且附带了详细的解释，让你知道每一行代码的作用是什么。 更让我感到欣慰的是，书中对于一些容易出错的地方，都给予了特别的提醒和解释，这避免了我走很多弯路。例如，在处理缺失值或者数据类型转换的时候，书中会明确指出常见的陷阱和解决办法。这种“防患于未然”的设计，对于新手来说简直是福音。 总而言之，这本书的设计理念非常优秀，它不仅是传授知识，更是激发学习兴趣，建立学习信心的过程。它让我觉得，学习R语言并非高不可攀，而是可以变得非常有趣和实用。如果你希望能够真正掌握R语言，并且能够将其应用到实际工作中，这本书绝对是一个非常好的起点。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得数据分析是一门很高深的学问，对大多数人来说，学习门槛似乎很高，尤其是编程这一块。这本书的出现，彻底颠覆了我的这种看法。它没有使用那些令人生畏的专业术语，而是用一种非常通俗易懂的语言，将R语言的复杂性化繁为简。 这本书的讲解方式让我觉得特别亲切，仿佛作者就在我身边，手把手地教我。每一个步骤都拆解得非常细致，从最基础的环境搭建，到如何输入和输出数据，再到如何进行基本的统计分析。它甚至考虑到了我可能遇到的各种小问题，并且在书中给出了非常实用的解决方案。 我最喜欢的是它关于数据可视化的部分。以前我总以为做漂亮的图表需要很高超的技术，但这本书通过简单的函数调用，就能生成出令人印象深刻的可视化图表。我能够看到我输入的数据，通过R语言的转换，变成一目了然的图形，这种过程让我充满了惊喜和成就感。 而且，这本书的练习题也设计得非常巧妙，它们不是那种死记硬背的题目，而是能够让你真正动脑思考，去运用所学知识解决实际问题。通过完成这些练习，我不仅巩固了对R语言的理解，也提升了我的数据分析思维能力。 最重要的是，这本书让我感受到了学习的乐趣。它不是枯燥的理论灌输，而是充满互动性和实践性的过程。我能够通过自己的操作，看到R语言的强大能力，这让我对未来的学习充满了信心。 这本书绝对是R语言入门者的最佳选择，它能够让你在最短的时间内，掌握最核心的R语言技能，并且爱上数据分析这个领域。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对R语言的印象就是一个非常专业、非常小众的统计工具，感觉距离我这种非技术背景的人来说，简直是天方夜谭。但是，当我拿到这本书，并且开始阅读的时候，我的想法就完全改变了。作者真的非常懂得如何“因材施教”。 它没有直接跳到复杂的模型和算法，而是从最基础的“为什么”开始讲起，解释R语言的优势，以及它在不同领域的应用。这一点就非常吸引人，因为我开始理解，我为什么要学习这个东西，它到底能给我带来什么。然后，它才非常自然地过渡到具体的安装和操作。 书中对基础概念的解释，堪称完美。我尤其要提到的是它对数据框（data frame）的讲解。我之前对这种数据结构一直有点模糊，但通过书中生动的比喻和清晰的图示，我终于弄懂了它的原理和重要性。这种“拨云见日”的感觉，真的非常棒。 而且，这本书的例子非常贴近实际工作场景。比如，它会教你怎么读取Excel文件，怎么进行数据的筛选和排序，怎么计算均值和方差等等。这些都是在日常数据处理中最常用的操作，所以学完之后，我立刻就能感觉自己掌握了一些实用的技能，而不是学了一堆“空中楼阁”的知识。 它的排版也很舒服，代码块清晰明了，关键的地方都有加粗或者特殊标注，阅读起来不会觉得吃力。我觉得，这本书不仅仅是在教我R语言，更像是在培养我成为一个能够独立解决数据问题的人。 总之，如果你还在犹豫是否要开始学习R语言，或者觉得它很难，那么这本书绝对会让你重新认识R语言，并且充满学习的动力。它真的做到了“零基础”的承诺，并且让我看到了数据分析的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是一本宝藏！我之前完全没有接触过R语言，甚至连编程的门槛都觉得很高，看到“零基础”这三个字，抱着试试看的心态买了下来。刚开始翻开的时候，还是有点小忐忑，担心那些专业的术语和复杂的代码会把我吓退。但读了几章之后，我发现这本书的叙事方式非常生动有趣，作者仿佛是一位耐心的朋友，一步一步地引领着我。 它没有上来就抛出一大堆枯燥的理论，而是从最基本、最直观的概念入手，比如R语言能做什么，以及它的基础操作。我特别喜欢书中用了很多实际生活中常见的例子来讲解，比如数据录入、简单的计算，甚至是一些数据可视化的小技巧。那些图文并茂的讲解，配合着书上提供的示例代码，我真的可以跟着一步一步操作，看到结果立刻反馈回来，这种成就感是前所未有的。 更让我惊喜的是，这本书的结构安排也非常合理。它循序渐进，每一个新知识点的引入都不会显得突兀，而且总能和前面学到的内容联系起来。即使遇到一些稍微难懂的地方，书里也提供了多种解释方式，有时甚至会用类比的方式来帮助理解，这点真的太贴心了。而且，它也没有故意拔高难度，而是专注于让新手能够真正掌握核心的R语言技能，为后续更深入的学习打下坚实的基础。 这本书不仅仅是教会我写代码，更重要的是它点燃了我对数据分析的兴趣。它让我看到了R语言在解决实际问题中的强大力量，也让我意识到，原来数据分析并没有我想象的那么遥不可及。我甚至开始主动去思考，我工作中遇到的哪些问题，可以用R语言来解决。这种从被动学习到主动探索的转变，绝对是这本书带给我的最大惊喜。 总体来说，如果你和我一样，是对R语言充满好奇但又一窍不通的“小白”，那么这本书绝对是你的不二之选。它就像一位优秀的启蒙老师，用最温和、最有效的方式，让你爱上R语言，并且能够自信地迈出数据分析的第一步。我强烈推荐给所有想学习R语言的朋友们，相信我，你不会后悔的！