数据可视化分析——基于R语言(第3版)（基于R应用的统计学丛书） caj kindle 百度云 azw3 夸克云 下载 pdb pdf

本书以R语言为实现工具，以数据可视化分析为导向，结合实际数据介绍可视化方法。全书共10章，内容包括数据可视化的基本问题以及R语言数据处理的基本方法、传统绘图包graphics和ggplot2包简介、类别数据可视化、数据分布可视化、变量间关系可视化、样本相似性可视化、时间序列可视化、概率分布可视化、一些特殊的可视化图形及可视化相的关主题和注意事项等。本书有以下特色。

◆不同的可视化视角。与其他可视化书籍不同，本书根据数据类型和可视化目的对图形进行分类，有利于读者根据所面对的数据类型和分析目的选择图形。

◆体现R可视化的强大功能及其多样性和灵活性。全书精选400多幅图。图形绘制以ggplot2为主，结合使用传统绘图包graphics和绘图代码相对简单的基于ggplot2开发的一些绘图扩展包。

◆详细的绘图代码。除少数示意图外，每幅图形均列出了相对独立的绘制代码，并标有详细注释，直接运行即可得到相应的图形。

◆详尽的图形解读。每幅图形均结合实际数据给出了详尽解读，以帮助读者更好地理解和应用。

第 1 章　数据可视化与R语言

1.1 数据可视化概述

1.1.1 可视化及其分类

1.1.2 可视化的数据类型

1.1.3 可视化的实现工具

1.2 R软件的初步使用

1.2.1 R和RStudio的下载与安装

1.2.2 对象赋值与运行

1.2.3 编写代码脚本

1.2.4 包的安装与加载

1.2.5 查看帮助文件

1.3 R的数据类型及其操作

1.3.1 向量、矩阵和数组

1.3.2 数据框

1.3.3 因子和列表

1.4 R语言数据处理

1.4.1 数据读取和保存

1.4.2 数据抽样和筛选

1.4.3 数据类型的转换

1.4.4 生成频数分布表

习题

第 2 章　R语言绘图基础

2.1 graphics简介

2.1.1 基本绘图函数

2.1.2 图形参数

2.1.3 图形颜色

2.1.4 页面布局

2.1.5 打开多个绘图窗口

2.2 ggplot2简介

2.2.1 绘图语法

2.2.2 图形外观

2.2.3 添加注释

2.2.4 图形分面

2.2.5 图形组合

2.2.6 常用绘图函数

习题

第 3 章　类别数据可视化

3.1 条形图

3.1.1 单变量条形图

3.1.2 多变量条形图

3.1.3 添加推断信息

3.2 瀑布图和漏斗图

3.2.1 瀑布图

3.2.2 漏斗图

3.3 极坐标条形图和玫瑰图

3.3.1 极坐标条形图

3.3.2 玫瑰图

3.4 马赛克图和关联图

3.4.1 马赛克图

3.4.2 关联图

3.5 树状图和旭日图

3.5.1 树状图

3.5.2 旭日图

3.6 克利夫兰点图

3.7 金字塔图

3.8 点阵图和热图

3.8.1 点阵图

3.8.2 热图

3.9 饼图及其变种

3.9.1 饼图和扇形图

3.9.2 环形图和弧形图

3.9.3 饼环图

习题

第 4 章　数据分布可视化

4.1 直方图与核密度图

4.1.1 直方图

4.1.2 核密度图

4.2 箱线图和小提琴图

4.2.1 箱线图

4.2.2 小提琴图

4.2.3 展示检验信息

4.3 点图

4.3.1 威尔金森点图

4.3.2 蜂群图

4.3.3 云雨图

4.4 海盗图和分布概要图

4.4.1 海盗图

4.4.2 分布概要图

习题

第 5 章　变量间关系可视化

5.1 散点图和分组散点图

5.1.1 散点图

5.1.2 分组散点图

5.2 散点图矩阵和相关系数矩阵

5.2.1 散点图矩阵

5.2.2 相关系数矩阵

5.2.3 相关系数网状图

5.3 大数据集的散点图

5.4 3D散点图和气泡图

5.4.1 3D散点图

5.4.2 气泡图

5.5 散点饼图

习题

第 6 章　样本相似性可视化

6.1 平行坐标图和雷达图

6.1.1 平行坐标图

6.1.2 雷达图

6.2 星图和脸谱图

6.2.1 星图

6.2.2 脸谱图

6.3 聚类图和热图

6.3.1 聚类图

6.3.2 热图

习题

第 7 章　时间序列可视化

7.1 折线图和面积图

7.1.1 折线图

7.1.2 面积图

7.2 风筝图和流线图

7.2.1 风筝图

7.2.2 流线图

7.3 地平线图

7.4 双坐标图

7.5 日历图

7.6 随机成分平滑曲线

7.7 时间序列动态交互图

习题

第 8 章　概率分布可视化

8.1 二项分布可视化

8.2 正态分布可视化

8.2.1 正态分布曲线和概率

8.2.2 累积分布函数和经验累积分布函数

8.2.3 正态概率图

8.3 其他分布可视化

8.3.1 分布可视化

8.3.2 t分布可视化

8.3.3 F分布可视化

8.4 抽样分布可视化

8.4.1 均值分

贾俊平 中国人民大学统计学院副教授， 一直从事统计教学和研究工作。著有《统计学》《统计学—基于SPSS》《统计学—基于Excel》《统计学—基于R》《数据可视化分析—基于R语言》《统计学基础》等多部统计学教材。所著教材曾荣获首届全国教材建设奖全国优秀教材、国家统计局优秀统计教材、北京高等教育精品教材等奖项。

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当你面对一个数据集时，如何用图形将其展示出来，这就是可视化问题。简单说，数据可视化是将数据用图形展示出来的方法，它是数据分析的基础，也是数据分析的重要组成部分。可视化本身既是对数据的展示过程，也是对数据信息的再提取过程，它不仅可以帮助我们理解数据，探索数据的特征和模式，还可以提供从数据本身难以发现的额外信息。对使用者而言，可视化分析需要清楚数据类型、分析目的和实现工具三个基本问题。数据类型决定你可以画出什么图形；分析目的决定你需要画出什么图形；实现工具决定你能够画出什么图形。

本书以R语言为实现工具，以数据可视化分析为导向，结合实际数据介绍可视化方法。全书包括10章内容。第1章介绍数据可视化的基本问题以及R语言数据处理的基本方法，为可视化分析奠定基础。第2章介绍R语言绘图基础，重点介绍R的传统绘图包graphics中的基本绘图函数和ggplot2包的绘图语法及其应用。第3章介绍类别数据的可视化方法，包括类别频数和频数百分比的可视化方法。第4章介绍数据分布的可视化方法，包括直方图与核密度图、箱线图和小提琴图、点图等。第5章介绍变量间关系的可视化方法，包括散点图、散点图矩阵、相关系数矩阵等。第6章介绍样本相似性的可视化方法，包括平行坐标图和雷达图、星图和脸谱图、聚类图和热图等。第7章介绍时间序列的可视化方法，包括展示时间序列变化模式的图形、随机成分平滑曲线以及时间序列动态交互图等。第8章介绍概率分布的可视化方法，包括二项分布、正态分布、分布、t分布和F分布的可视化以及抽样分布的可视化方法。第9章介绍其他一些特殊的可视化图形以及图表组合的绘制方法。第10章介绍与可视化相关的一些基本问题和注意事项。

本书特色：

（1）不同的可视化视角。与其他可视化书籍不同，本书根据数据类型和可视化目的对图形进行分类，如类别数据的频数图形、数值数据的分布图形、变量间的关系图形、样本的相似性图形、时间序列图形等，有利于读者根据所面对的数据类型和分析目的选择图形。

（2）体现R语言可视化的强大功能及其多样性和灵活性。全书精选400多幅图。图形绘制以ggplot2为主，结合使用传统绘图包graphics和绘图代码相对简单的基于ggplot2开发的一些绘图包，如ggiraphExtra、ggpubr等。对于ggplot2不能绘制或代码相对复杂的一些图形，使用了其他一些包，如plotrix、vcd、 aplpack等。

（3）详细的绘图代码。除少数示意图外，每幅图形均列出了相对独立的绘制代码，并标有详细注释，直接运行即可得到相应的图形。

（4）详尽的图形解读。每幅图形均结合实际数据给出了详尽解读，以帮助读者更好地理解和应用。

本书可作为高等院校各专业开设数据可视化分析课程的教材，也可作为数据分析工作者、R语言和可视化分析爱好者的参考书。阅读本书需要具备一定的统计学基础知识，如统计量的计算、概率分布、参数估计、假设检验、相关分析与回归建模检验、时间序列预测等。

R语言是个永远也挖不完的金矿，其中的更多资源还需要读者自己挖掘。因作者水平有限，本书介绍的可视化图形只是冰山一角，也难免存在不当之处。只要能起到抛砖引玉的作用，就达到了本书的目标。

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