R 資料科學 第二版 (2版)

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【簡介】 適合程式設計新手，迅速進入資料科學領域。 資料匯入、整理、變換、視覺化與模型建立。 使用R和RStudio進行資料科學研究，利用tidyverse套件使工作更高效、流暢。 這一版介紹Tidyverse的最新功能和最佳實務做法，並新增章節介紹從不同來源獲取資料，進一步實踐所學。 「這本書更新了世界首屈一指的R資料科學實務指南，優秀程度令人驚歎，凡是與資料打交道的人都應該閱讀此書！」 —Emma Rand University of York, UK 運用R將資料轉化為洞察力、知識和理解。透過這本實用的書籍，有志於成為資料科學家的讀者將學會如何使用R和RStudio進行資料科學研究，並利用tidyverse這組專為協同工作而設計的套件，讓資料科學實務變得更快速、流暢且有趣。即使沒有程式設計的經驗，本書最新版也能幫助你迅速進入資料科學的領域。 你將學會如何匯入、變換和視覺化資料，並傳達結果。你還將獲得資料科學流程的整體理解，以及管理細節所需的基本工具。這一版針對最新的tidyverse功能和最佳實務做法進行了更新，有新的章節示範如何從試算表、資料庫和網站獲取資料。其中的習題也將幫助你實踐所學。 你將學到如何： ‧視覺化：為資料探索和結果的交流創建圖表 ‧變換：找出變數型別及處理它們的工具 ‧匯入：將資料匯入R並轉換為方便分析的形式 ‧程式設計：學習R語言的工具，以更清晰的方式輕鬆解決資料問題 ‧溝通：使用Quarto整合說明、程式碼和分析結果 【目錄】 導言 【第一篇　遊戲全貌】 　　第 01 章　資料視覺化 　　第 02 章　工作流程：基礎知識 　　第 03 章　資料變換 　　第 04 章　工作流程：程式碼風格 　　第 05 章　資料整理 　　第 06 章　工作流程：指令稿和專案 　　第 07 章　資料匯入 　　第 08 章　工作流程：尋求協助 【第二篇　視覺化】 　　第 09 章　圖層 　　第 10 章　探索式資料分析 　　第 11 章　溝通 【第三篇　變換】 　　第 12 章　邏輯向量 　　第 13 章　數字 　　第 14 章　字串 　　第 15 章　正規表達式 　　第 16 章　因子 　　第 17 章　日期與時間 　　第 18 章　缺失值 　　第 18 章　缺失值 　　第 19 章　Join 【第四篇　匯入】 　　第 20 章　試算表 　　第 21 章　資料庫 　　第 22 章　Arrow 　　第 23 章　階層式資料 　　第 24 章　Web Scraping 【第五篇　程式】 　　第 25 章　函式 　　第 26 章　迭代 　　第 27 章　基礎 R 的操作指南 【第六篇　溝通】 　　第 28 章　Quarto 　　第 29 章　Quarto 格式 索引 關於作者+出版記事