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    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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    US$15.01
    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。

    Content

    • 1-1
      封面頁
    • 1-2
      書名頁
    • 1-3
      關於本書
    • 1-4
      目錄
    • 1-5
      CH01 起步走
    • 1-6
      1-1 R 語言的特性
    • 1-7
      1-2 開發環境：直譯器 R
    • 1-8
      1-3 開發環境：整合開發環境 RStudio
    • 1-9
      1-4 啟動 RStudio
    • 1-10
      1-5 整合開發環境 RStudio 介面
    • 1-11
      1-6 挑選 RStudio 佈景主題色彩
    • 1-12
      1-7 R 程式設計起步走
    • 1-13
      1-8 簡單常用的 R 內建函數
    • 1-14
      1-9 R Console 一直出現 + 的故障排除
    • 1-15
      CH02 認識向量
    • 1-16
      2-1 基本資料單位：向量
    • 1-17
      2-2 如何創建向量
    • 1-18
      2-3 數值向量
    • 1-19
      2-4 整數向量
    • 1-20
      2-5 文字向量
    • 1-21
      2-6 邏輯值向量
    • 1-22
      2-7 日期向量
    • 1-23
      2-8 日期時間向量
    • 1-24
      CH03 操作向量
    • 1-25
      3-1 向量是單一類型
    • 1-26
      3-2 向量可以判斷、轉換類型
    • 1-27
      3-3 判斷向量類型
    • 1-28
      3-4 轉換向量類型
    • 1-29
      3-5 如何操作向量
    • 1-30
      3-6 索引
    • 1-31
      3-7 切割
    • 1-32
      3-8 邏輯篩選
    • 1-33
      CH04 流程控制
    • 1-34
      4-1 利用 if 搭建一個程式分支
    • 1-35
      4-2 利用 if 與 else 搭建兩個程式分支
    • 1-36
      4-3 利用if、else if 與else 搭建三個以上的程式分支
    • 1-37
      4-4 運用 for 迴圈解決重複的任務
    • 1-38
      4-5 運用 while 迴圈解決重複的任務
    • 1-39
      4-6 兩種迴圈的運用時機
    • 1-40
      4-7 結合程式分支與迴圈迭代
    • 1-41
      CH05 其他資料結構
    • 1-42
      5-1 彈性的容器：清單（list）
    • 1-43
      5-2 現代化表格：資料框（data.frame）
    • 1-44
      5-3 有階層資訊的向量：因素向量（factor）
    • 1-45
      5-4 兩個維度的向量：矩陣（matrix）
    • 1-46
      5-5 多個維度的向量：陣列（array）
    • 1-47
      CH06 常用內建函數
    • 1-48
      6-1 數值向量函數
    • 1-49
      6-2 文字向量函數
    • 1-50
      6-3 描述統計函數
    • 1-51
      CH07 自訂函數
    • 1-52
      7-1 自訂函數的架構
    • 1-53
      7-2 一個輸入的自訂函數
    • 1-54
      7-3 兩個輸入的函數
    • 1-55
      7-4 搭配預設參數的函數
    • 1-56
      7-5 多個輸出的自訂函數
    • 1-57
      7-6 處理雜亂無章資料的函數
    • 1-58
      7-7 物件的作用範圍
    • 1-59
      7-8 例外處理
    • 1-60
      CH08 函數型程式設計
    • 1-61
      8-1 解決重複執行任務的三種方案
    • 1-62
      8-2 如何實踐函數型程式設計
    • 1-63
      8-3 印製超級球星的球衣
    • 1-64
      8-4 認識 apply() 系列函數
    • 1-65
      CH09 資料輸入與輸出
    • 1-66
      9-1 內建資料
    • 1-67
      9-2 輸入表格式資料：read.table() 函數
    • 1-68
      9-3 輸入非表格式資料：readLines() 函數
    • 1-69
      9-4 輸入常見資料格式
    • 1-70
      9-5 安裝與載入套件
    • 1-71
      9-6 輸入 Excel 試算表：read_excel()
    • 1-72
      9-7 輸入 JSON：fromJSON()
    • 1-73
      9-8 輸出表格式資料：write.table()
    • 1-74
      9-9 輸出非表格式資料：toJSON()
    • 1-75
      CH10 基礎資料框處理
    • 1-76
      10-1 資料框的維度與外觀
    • 1-77
      10-2 資料框的詳細資訊
    • 1-78
      10-3 解構資料框
    • 1-79
      10-4 新增與刪除變數、觀測值
    • 1-80
      10-5 調整變數
    • 1-81
      10-6 排序資料框
    • 1-82
      CH11 使用 dplyr 處理資料框
    • 1-83
      11-1 安裝與載入套件
    • 1-84
      11-2 %>% 運算子
    • 1-85
      11-3 %>% 運算子的使用時機
    • 1-86
      11-4 連結 %>% 與其他符號
    • 1-87
      11-5 dplyr 套件中的基礎函數
    • 1-88
      11-6 dplyr 套件中的 filter() 函數
    • 1-89
      11-7 dplyr 套件中的 select() 函數
    • 1-90
      11-8 dplyr 套件中的 mutate() 函數
    • 1-91
      11-9 dplyr 套件中的 arrange() 函數
    • 1-92
      11-10 dplyr 套件中的 summarise() 函數
    • 1-93
      11-11 dplyr 套件中的 group_by() 函數
    • 1-94
      CH12 進階資料框處理
    • 1-95
      12-1 變數重新分類
    • 1-96
      12-2 寬格式與長格式的互相轉換
    • 1-97
      12-3 垂直合併
    • 1-98
      12-4 水平合併
    • 1-99
      CH13 基礎探索資料分析
    • 1-100
      13-1 Base Plotting System
    • 1-101
      13-2 關於示範資料：Gapminder
    • 1-102
      13-3 探索數值分佈
    • 1-103
      13-4 探索不同類別與數值分佈的關係
    • 1-104
      13-5 探索數值與日期（時間）的關係
    • 1-105
      13-6 探索兩個數值相關的關係
    • 1-106
      13-7 探索類別的頻率
    • 1-107
      13-8 繪畫函數
    • 1-108
      13-9 Base Plotting System 常用的自訂元件
    • 1-109
      CH14 視覺化的文法
    • 1-110
      14-1 安裝與載入 ggplot2 套件
    • 1-111
      14-2 探索數值分佈
    • 1-112
      14-3 探索不同類別與數值分佈的關係
    • 1-113
      14-4 探索數值與日期（時間）的關係
    • 1-114
      14-5 探索兩個數值相關的關係
    • 1-115
      14-6 探索類別的頻率
    • 1-116
      14-7 繪畫函數
    • 1-117
      14-8 ggplot2 常用的自訂元件
    • 1-118
      CH15 向資料庫查詢
    • 1-119
      15-1 關於 SQLite 資料庫
    • 1-120
      15-2 安裝與載入套件
    • 1-121
      15-3 常用的 DBI 套件函數
    • 1-122
      15-4 於本機端建立資料庫
    • 1-123
      15-5 建立資料庫中的表格資料（C）
    • 1-124
      15-6 讀取資料庫中的表格資料（R）
    • 1-125
      15-7 更新資料庫中的表格資料（U）
    • 1-126
      15-8 刪除資料庫中的表格資料（D）
    • 1-127
      CH16 網頁資料擷取
    • 1-128
      16-1 網站爬蟲的核心任務
    • 1-129
      16-2 安裝與載入套件
    • 1-130
      16-3 擷取 JSON 格式資料
    • 1-131
      16-4 擷取 XML 格式資料
    • 1-132
      16-5 擷取 HTML 格式資料
    • 1-133
      16-6 Chrome 瀏覽器外掛：Selector Gadget
    • 1-134
      16-7 Chrome 瀏覽器外掛：XPath Helper
    • 1-135
      版權頁
    • 1-136
      封底頁

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