1: 《R语言数据分析：基础、算法与实战》内容简介
本书基于主流统计分析编程语言 R ，介绍了常用的数据分析方法及其实战应用，内容涵盖了 R语言 的使用、基于 ggplot2包 及其拓展包的数据可视化、数据的清洗与探索、数据分析、数据挖掘以及统计分析方法等。本书在讲解数据分析时，主要基于 tidyverse系列包 进行数据整理、 作与可视化，基于 tidymodels系列包 进行数据分析、统计分析、机器学习等算法的应用，其它的 R包 用于数据分析的辅助。使用 R语言 时，遵循更新更简洁的编程方式。
tidyverse系列与tidymodels系列包
本书内容循序渐进，讲解通俗易懂，同时配套源程序和数据文件，读者可以边学边实践。
本书可供从事数据分析、数据可视化、机器学习的科研及技术人员阅读使用，也可作为高等院校中统计学、计算机科学等相关专业的教材。
书籍封面
2: 书籍主要内容
R语言 是一套完整的数据准备、处理、分析与可视化的科学系统，对数据科学、机器学习及深度学习，均有一套完备的解决方案。本书是 R语言 在数据分析方面从入门到提升的教程，将 R语言 编程与数据分析实战案例紧密结合，帮助读者快速掌握 R语言 进行数据分析。
本书一共有8章。各章的内容设置如下。
第1 章：R语言与数据分析。该章主要介绍 R语言 与 Rstudio 的安装与使用，数据分析的简要内容，以及 R语言 在数据分析上的优势等。帮助读者快速建立起对 R语言 数据分析的全面认知，为后面的学习做准备。本书涉及到的数据分析方法主要有下面这些：
本书涉及到的数据分析方法
第2章：R语言快速入门。R语言 快速入门。该章主要是对R语言的使用进行快速入门，详细介绍 向量 、矩阵 、数组、数据框、列表、判断与循环语句，以及如何编写R函数等内容。
第3章：R语言数据管理与操作。该章主要介绍R语言中如何对数据进行读取与保存、缺失值处理，数据并行计算，数据选择、分组计算，数据融合以及数据长宽变换，时间数据与文本数据的操作等内容。
第4章：R语言数据可视化。该章主要介绍 R语言 中流行的数据可视化方式的使用，主要包括基础数据可视化包graphics的使用，ggplot2 绘图系统的使用，以及R语言中其它常用的第三方数据可视化的使用。
部分可视化图像展示
第5 章：R语言数据分析。该章主要介绍常用数据分析方法，如相关性分析、方差分析、数据降维算法、数据回归分析、数据分类算法、数据聚类算法以及时间序列预测相关的算法等，并使用 R语言 结合实际的数据集进行数据分析实战。
部分可视化图像展示
第6章：综合案例1：中药材鉴别。该章从数据分析实战应用出发，结合真实的中药材红外特征数据集，介绍了如何利用R 语言将数据可视化、数据分析，以及机器学习算法相结合，对中药材鉴别中的相关问题进行解决。在应用无监督学习时，主要使用聚类算法对数据进行聚类分析，使用数据降维算法对数据进行降维分析；在使用有监督学习时，主要以特征选择、数据降维与分类算法相结合的方式，对数据进行分类。
部分分析结果可视化图像展示
第7章：综合案例2：抗乳腺癌候选药物分析。该章使用R语言分析了一个抗乳腺癌候选药物数据分析案例，主要介绍数据可视化探索分析、数据重要特征选择、数据回归分析算法、数据降维算法，以及数据分类等算法的应用。
部分分析结果可视化图像展示
第8章：综合案例3：文本内容数据分析。该章以R语言对新闻文本数据、《三国演义》文本数据进行分析为例，主要介绍在文本分析中常用的数据准备与清洗、特征提取、文本数据可视化、数据聚类、数据分类等相关方法的应用。
部分分析结果可视化图像展示
书籍实拍展示
学习交流群
本书在编写时使用相关资源的最新版本库，但是由于 R语言 以及相关包的迅速发展，以及作者水平有限，且编写时间仓促，书中难免存在疏漏，敬请读者不吝赐教。
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