輕鬆學習R語言(第三版)-從基礎到應用，掌握資料科學的關鍵能力
寫作風格簡潔易懂，是初學R語言的首選推薦！
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寫作風格簡潔易懂，是初學R語言的首選推薦！
*R4.0起不再將資料框的文字預設為因素向量，在第三版中降低了因素向量的重要性，僅將向量、清單與資料框列為三個必修資料結構。
*第三版更新2018到2021年程式語言排名變化，讀者能觀察到以資料分析為主應用的語言均呈現整體上升趨勢。
*一本閱讀起來不那麼生澀的程式語言書籍，讓原本沒有程式基礎但工作上有分析需求的使用者，如：產品經理、商業分析師或行銷企劃人員，能夠輕鬆學會R語言，進而應用到工作中，提升工作效率。
*內容簡單扼要，用語平易近人，淺顯易讀，能幫助初學者在最短時間上手R語言。
*說明皆同時附程式與輸出結果，即便不跟著執行程式也能輕鬆掌握。
*本書適合從未接觸過R語言、想學習R語言的資料處理與探索性分析的初學者，以及使用過R語言但只是快速應用套件而無法自己撰寫程式解題的初階使用者。
*R4.0起不再將資料框的文字預設為因素向量，在第三版中降低了因素向量的重要性，僅將向量、清單與資料框列為三個必修資料結構。
*第三版更新2018到2021年程式語言排名變化，讀者能觀察到以資料分析為主應用的語言均呈現整體上升趨勢。
*一本閱讀起來不那麼生澀的程式語言書籍，讓原本沒有程式基礎但工作上有分析需求的使用者，如：產品經理、商業分析師或行銷企劃人員，能夠輕鬆學會R語言，進而應用到工作中，提升工作效率。
*內容簡單扼要，用語平易近人，淺顯易讀，能幫助初學者在最短時間上手R語言。
*說明皆同時附程式與輸出結果，即便不跟著執行程式也能輕鬆掌握。
*本書適合從未接觸過R語言、想學習R語言的資料處理與探索性分析的初學者，以及使用過R語言但只是快速應用套件而無法自己撰寫程式解題的初階使用者。
章節目錄
1-1封面頁
1-2書名頁
1-3關於本書
1-4目錄
1-5CH01 起步走
1-61-1 R 語言的特性
1-71-2 開發環境：直譯器 R
1-81-3 開發環境：整合開發環境 RStudio
1-91-4 啟動 RStudio
1-101-5 整合開發環境 RStudio 介面
1-111-6 挑選 RStudio 佈景主題色彩
1-121-7 R 程式設計起步走
1-131-8 簡單常用的 R 內建函數
1-141-9 R Console 一直出現 + 的故障排除
1-15CH02 認識向量
1-162-1 基本資料單位：向量
1-172-2 如何創建向量
1-182-3 數值向量
1-192-4 整數向量
1-202-5 文字向量
1-212-6 邏輯值向量
1-222-7 日期向量
1-232-8 日期時間向量
1-24CH03 操作向量
1-253-1 向量是單一類型
1-263-2 向量可以判斷、轉換類型
1-273-3 判斷向量類型
1-283-4 轉換向量類型
1-293-5 如何操作向量
1-303-6 索引
1-313-7 切割
1-323-8 邏輯篩選
1-33CH04 流程控制
1-344-1 利用 if 搭建一個程式分支
1-354-2 利用 if 與 else 搭建兩個程式分支
1-364-3 利用if、else if 與else 搭建三個以上的程式分支
1-374-4 運用 for 迴圈解決重複的任務
1-384-5 運用 while 迴圈解決重複的任務
1-394-6 兩種迴圈的運用時機
1-404-7 結合程式分支與迴圈迭代
1-41CH05 其他資料結構
1-425-1 彈性的容器：清單（list）
1-435-2 現代化表格：資料框（data.frame）
1-445-3 有階層資訊的向量：因素向量（factor）
1-455-4 兩個維度的向量：矩陣（matrix）
1-465-5 多個維度的向量：陣列（array）
1-47CH06 常用內建函數
1-486-1 數值向量函數
1-496-2 文字向量函數
1-506-3 描述統計函數
1-51CH07 自訂函數
1-527-1 自訂函數的架構
1-537-2 一個輸入的自訂函數
1-547-3 兩個輸入的函數
1-557-4 搭配預設參數的函數
1-567-5 多個輸出的自訂函數
1-577-6 處理雜亂無章資料的函數
1-587-7 物件的作用範圍
1-597-8 例外處理
1-60CH08 函數型程式設計
1-618-1 解決重複執行任務的三種方案
1-628-2 如何實踐函數型程式設計
1-638-3 印製超級球星的球衣
1-648-4 認識 apply() 系列函數
1-65CH09 資料輸入與輸出
1-669-1 內建資料
1-679-2 輸入表格式資料：read.table() 函數
1-689-3 輸入非表格式資料：readLines() 函數
1-699-4 輸入常見資料格式
1-709-5 安裝與載入套件
1-719-6 輸入 Excel 試算表：read_excel()
1-729-7 輸入 JSON：fromJSON()
1-739-8 輸出表格式資料：write.table()
1-749-9 輸出非表格式資料：toJSON()
1-75CH10 基礎資料框處理
1-7610-1 資料框的維度與外觀
1-7710-2 資料框的詳細資訊
1-7810-3 解構資料框
1-7910-4 新增與刪除變數、觀測值
1-8010-5 調整變數
1-8110-6 排序資料框
1-82CH11 使用 dplyr 處理資料框
1-8311-1 安裝與載入套件
1-8411-2 %>% 運算子
1-8511-3 %>% 運算子的使用時機
1-8611-4 連結 %>% 與其他符號
1-8711-5 dplyr 套件中的基礎函數
1-8811-6 dplyr 套件中的 filter() 函數
1-8911-7 dplyr 套件中的 select() 函數
1-9011-8 dplyr 套件中的 mutate() 函數
1-9111-9 dplyr 套件中的 arrange() 函數
1-9211-10 dplyr 套件中的 summarise() 函數
1-9311-11 dplyr 套件中的 group_by() 函數
1-94CH12 進階資料框處理
1-9512-1 變數重新分類
1-9612-2 寬格式與長格式的互相轉換
1-9712-3 垂直合併
1-9812-4 水平合併
1-99CH13 基礎探索資料分析
1-10013-1 Base Plotting System
1-10113-2 關於示範資料：Gapminder
1-10213-3 探索數值分佈
1-10313-4 探索不同類別與數值分佈的關係
1-10413-5 探索數值與日期（時間）的關係
1-10513-6 探索兩個數值相關的關係
1-10613-7 探索類別的頻率
1-10713-8 繪畫函數
1-10813-9 Base Plotting System 常用的自訂元件
1-109CH14 視覺化的文法
1-11014-1 安裝與載入 ggplot2 套件
1-11114-2 探索數值分佈
1-11214-3 探索不同類別與數值分佈的關係
1-11314-4 探索數值與日期（時間）的關係
1-11414-5 探索兩個數值相關的關係
1-11514-6 探索類別的頻率
1-11614-7 繪畫函數
1-11714-8 ggplot2 常用的自訂元件
1-118CH15 向資料庫查詢
1-11915-1 關於 SQLite 資料庫
1-12015-2 安裝與載入套件
1-12115-3 常用的 DBI 套件函數
1-12215-4 於本機端建立資料庫
1-12315-5 建立資料庫中的表格資料（C）
1-12415-6 讀取資料庫中的表格資料（R）
1-12515-7 更新資料庫中的表格資料（U）
1-12615-8 刪除資料庫中的表格資料（D）
1-127CH16 網頁資料擷取
1-12816-1 網站爬蟲的核心任務
1-12916-2 安裝與載入套件
1-13016-3 擷取 JSON 格式資料
1-13116-4 擷取 XML 格式資料
1-13216-5 擷取 HTML 格式資料
1-13316-6 Chrome 瀏覽器外掛：Selector Gadget
1-13416-7 Chrome 瀏覽器外掛：XPath Helper
1-135版權頁
1-136封底頁
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