R Programming for Data Science

资 源 简 介

R Programming for Data Science

详 情 说 明

R作为专为数据科学设计的编程语言，凭借其强大的统计计算能力和丰富的可视化功能，在学术界和工业界广受青睐。其核心优势体现在三大方向：

数据操作体系 内置的data.frame结构配合dplyr等包，支持链式操作符(%>%)实现高效数据清洗，可完成列筛选(filter)、变量变形(mutate)、分组汇总(group_by+summarise)等操作，语法比传统Python pandas更符合统计学家思维。

可视化生态 ggplot2采用图层语法理论，通过叠加几何对象(geom_point/geom_line)、美学映射(aes)和分面(facet)等组件，能快速构建出版级图表。配合plotly可实现交互式可视化。

统计建模闭环 从基础线性模型(lm)到广义线性模型(glm)，再到机器学习框架(caret/tidymodels)，R提供统一的formula接口。模型结果可用broom转化为整洁数据框，实现从建模到报告的无缝衔接。

对于时间序列分析(forecast包)、文本处理(tm/quanteda)等细分领域，R均有对应的专用扩展包。其REPL环境和Rmarkdown工具链也大幅提升了探索性分析的效率。