推荐几本学习R语言的好书。嘻嘻。

本书涉及数据科学家感兴趣的核心话题，教会读者从各种各样的数据源中提取数据，并运用现有的公开可用的R函数和R功能包来处理这些数据。在很多情况下，处理结果能够以图形的方式显示，并获得更直观的理解。读者从中能学到行业内经常使用的主流数据分析技术。你可以从这本书中学到：

·开发、执行和修改R语言脚本；

·发现、安装和使用第三方的R语言包；

·规划你的数据，以获得好的结果；

·将结果以图形化的方式展示，包括3D可视化；

·执行你随时会用到的统计分析；

·权衡不同解决方案的优缺点；

·尝试R语言的不同功能来微调结果；

·通过R语言的实际例子来学习数据科学；

·利用R语言来探索数据挖掘、数据分析、数据可视化以及机器学习等概念。

作者基于自己的RCookbook网站的内容写成本书，有很好的实用性。

书提供了快速绘制高质量图形的150多个精选的技巧，读者不需要了解R绘图系统的全部细节便可以掌握这些技巧。

书中的大多数方法使用的是以强大、灵活制图而著称的ggplot2包。

《R数据可视化手册》侧重于解决具体问题，是R数据可视化的实战秘籍。《R数据可视化手册》中绝大多数的绘图案例都是以强大、灵活制图而著称的R包ggplot2实现的，充分展现了ggplot2生动、翔实的一面。从如何画点图、线图、柱状图，到如何添加注解、修改坐标轴和图例，再到分面的使用和颜色的选取等，本书都有清晰的讲解。虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2，但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍。作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务，读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具，来适应各种复杂的需求。

基于R和Python的数据科学项目案例集锦

数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家必读

这本书是基于R和Python的数据科学项目案例集锦，内容涵盖了基于数据科学的所有要素，包括数据采集、处理、清洗、分析、建模、可视化以及数据产品的搭建。案例包含了汽车数据分析、股票市场建模、社交网络分析、推荐系统、地理信息分析，以及Python代码的计算优化。通过手把手的案例解析，令读者知其然并知其所以然。业界的数据分析师、数据挖掘工程师、数据科学家都可以读一读。想要了解实际工作中如何用数据产生价值的在校学生，或者对数据科学感兴趣的人也值得一读。

有趣、生动、实用，高中生也能看懂的R语言书！

市面上的某些R入门手册过于复杂，让人误以认为学习R是一项“艰巨的任务”。《R语言初学指南》将从基础讲起，不要求读者具有计算机编程背景，不要求读者预先掌握统计学和微积分，读者只需具备一定的高中代数知识，就能够理解书中用到的数学知识。

通过《R语言初学指南》，读者可以掌握一系列R技术，并可使用这些技术来完成基础科学和应用数学课程上的大多数计算和绘图项目。

在学完每章之后，《R语言初学指南》通过一个或几个计算任务来让读者检查自己所学的知识。这些任务不仅仅是练习，它们还是一些微型项目，不论是在创造力上还是在解决问题的能力上，都可以帮助读者建立起使用R的思维模式。

详解利用R软件进行机器学习方式的数据可视化分析实用案例教程，R语言经典图书！“统计之都”倾力翻译！

《R语言统计入门(第2版)》以最恰当的方式向初学者介绍了R语言的全貌，内容涵盖基本的R编程方法、基本数据处理和一些高级数据操作的技巧，有助于读者理解R向量化编程的特点。此外，作者在《R语言统计入门(第2版)》中还详细描述了包含回归分析、假设检验、广义线性模型、非线性拟合等常用统计方法的原理。虽然《R语言统计入门(第2版》以实际案例解析居多，但是并非不重视理论，作者恰当而到位地描述了理论方面的内容，既不晦涩，也非浅薄，而是向读者打开了一扇窗。作者希望这《R语言统计入门(第2版)》可以作为一道“开胃菜”引导更多的人投入到对统计和R的研究之中。

　　本书适合数据分析，数据统计人员及R用户学习参考。

本书从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能，展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。第2版新增6章内容，涵盖时间序列、聚类分析、分类、高级编程、创建包和创建动态报告等，并分别详细介绍了如何使用ggplot2和lattice进行高级绘图。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，领略大量探索和展示数据的图形功能，并学会如何撰写动态报告，从而更加高效地进行分析与沟通。

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