R语言是如今最热门的编程语言之一，它由统计学家开发，在解决数据分析问题时具有先天优势。R语言是一门新兴的语言，掌握它，就是掌握了一门高效的数据分析软件。随着大数据概念的普及，R语言能够实现的功能越来越丰富，越来越多的数据分析从业人员产生了对学习R语言的需求。李倩星编著的这本《R语言实战（编程基础统计分析与数据挖掘宝典）》迎合时代潮流，讲解了大数据时代下R语言渗透最广泛的几个领域，全面介绍了如何使用R语言完成数据挖掘工作。对R语言编程人员来说，本书是一本不可或缺的工具书。

李倩星编著的这本《R语言实战（编程基础统计分析与数据挖掘宝典）》是一本优秀的R语言入门读物，它旨在帮助读者迅速构建起与数据分析相关的知识体系，并学习如何使用R软件实现数据分析方法。无论有无编程基础或数学基础，本书都能帮助读者成长为一名合格的数据分析师。

本书全面介绍了来自统计分析、机器学习、人工智能等领域的多种数据分析算法，在讲解与之相关的R代码时，还讨论了这些算法的原理、优缺点与适用背景。本书按照由易到难的原则组织章节主题，读者将获得最好的阅读体验。通过阅读本书，读者将对R语言在数据分析领域的应用有一个全面的认识。这种认识不被特定行业所局限，任何行业的读者都能利用本书介绍的数据分析方法解决本行业的数据分析问题。

第1章 R的基本介绍

 1.1 强大的R

 1.2 R的安装与启动

1.2.1 安装并启动R

1.2.2 安装并启动一个IDE

 1.3 R的向量、矩阵和数组

1.3.1 向量的操作方法和固有属性

1.3.2 矩阵的操作和运算

1.3.3 数组中的维度函数

 1.4 R的列表和数据框

1.4.1 列表的特性和编辑方法

1.4.2 数据框的创建和基本操作

 1.5 R数据文件的载入和载出

1.5.1 结构化纯文本文件的读取和输出

1.5.2 其他文件的读取和输出

 1.6 向R中安装包

第2章 原始数据的探索与预处理

 2.1 度量数据集的集中程度

 2.2 度量数据集的分散程度

2.2.1 极值、方差和标准差

2.2.2 标准误和偏度系数、峰度系数

 2.3 创建一个数值摘要表

 2.4 异常值的观测与说明

2.4.1 利用箱线图观测异常值并处理

2.4.2 异常值检测的其他情况和说明

 2.5 缺失值的填补与处理

2.5.1 删除缺失值或对其进行简单填补

2.5.2 按照相关性对空缺值进行填补

第3章 R的数据可视化

 3.1 plot()函数和常用的图形参数

3.1.1 设置plot()函数中的参数

3.1.2 修改散点图的坐标并加入标注

 3.2 经典的基础图形及用途

3.2.1 线图

3.2.2 直方图

3.2.3 箱线图和茎叶图

3.3 将图形组合起来

 3.4 更多的高水平作图函数

 3.5 更多的常用作图命令

第4章 R中参数的估计和检验

 ……

第5章 R中的方差分析

第6章 R中的相关分析和回归分析

第7章 更高级的数据可视化

第8章 R中的聚类分析和判别分析

第9章 R中的主成分分析和因子分析

第10章 R中的广义线性回归模型

第11章 R中的时间序列模型

第12章 R中的最优化问题

第13章 使用R绘制地理信息图形

第14章 使用R构建支持向量机

第15章 实现更高效的流程控制和高级循环

第16章 R代码的调试与优化

第17章 构建电影评分预测模型

第18章 贝叶斯垃圾邮件过滤器模型