R語言是一套完整的數(shù)據(jù)準備、處理、分析與可視化的科學(xué)系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)，均有一套完備的解決方案。其最先在國外流行，傳入我國后，迅速受到高校以及各行業(yè)的喜愛，大多數(shù)高校都將R語言作為統(tǒng)計學(xué)的編程入門課，其受歡迎程度遠遠領(lǐng)先于大多數(shù)商業(yè)統(tǒng)計軟件。

本書是R語言在數(shù)據(jù)分析方面從入門到提升的教程，將R語言編程與數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)案例緊密結(jié)合，可幫助讀者快速掌握R語言進行數(shù)據(jù)分析。

本書一共有8章。各章的內(nèi)容設(shè)置如下。

第1章　R語言與數(shù)據(jù)分析。該章主要介紹R與RStudio的安裝與使用，數(shù)據(jù)分析的簡要內(nèi)容，以及R語言在數(shù)據(jù)分析上的優(yōu)勢等。幫助讀者快速建立起對R語言數(shù)據(jù)分析的全面認知，為后面的學(xué)習(xí)做準備。

第2章　R語言快速入門。該章主要是對R語言的使用進行快速入門，詳細介紹向量、矩陣、數(shù)組、數(shù)據(jù)框、列表、判斷與循環(huán)語句，以及如何編寫R函數(shù)等內(nèi)容。

第3章　R語言數(shù)據(jù)管理與操作。該章主要介紹R語言中如何對數(shù)據(jù)進行導(dǎo)入與保存、缺失值處理，數(shù)據(jù)并行計算，數(shù)據(jù)選擇、分組計算，數(shù)據(jù)融合以及數(shù)據(jù)長寬變換，時間數(shù)據(jù)與文本數(shù)據(jù)的操作等內(nèi)容。

第4章　R語言數(shù)據(jù)可視化。該章主要介紹R語言中流行的數(shù)據(jù)可視化方式的使用，主要包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可視化包graphics的使用，ggplot2繪圖系統(tǒng)的使用，以及R語言中其它常用的第三方數(shù)據(jù)可視化包的使用。

第5章　R語言數(shù)據(jù)分析。該章主要介紹常用數(shù)據(jù)分析方法，如相關(guān)性分析、方差分析、數(shù)據(jù)降維算法、數(shù)據(jù)回歸分析、數(shù)據(jù)分類算法、數(shù)據(jù)聚類算法以及時間序列預(yù)測相關(guān)的算法等，并使用R語言結(jié)合實際的數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)。

第6章　綜合案例1：中藥材鑒別。該章從數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)應(yīng)用出發(fā)，結(jié)合真實的中藥材紅外特征數(shù)據(jù)集，介紹了如何利用R語言將數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析，以及機器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，對中藥材鑒別中的相關(guān)問題進行分析和處理。在應(yīng)用無監(jiān)督學(xué)習(xí)時，主要使用聚類算法對數(shù)據(jù)進行聚類分析，使用數(shù)據(jù)降維算法對數(shù)據(jù)進行降維分析；在使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)時，主要以特征選擇、數(shù)據(jù)降維與分類算法相結(jié)合的方式，對數(shù)據(jù)進行分類。

第7章　綜合案例2：抗乳腺癌候選藥物分析。該章使用R語言分析了一個抗乳腺癌候選藥物數(shù)據(jù)分析案例，主要介紹數(shù)據(jù)可視化探索分析、數(shù)據(jù)重要特征選擇、數(shù)據(jù)回歸分析算法、數(shù)據(jù)降維算法，以及數(shù)據(jù)分類等算法的應(yīng)用。

第8章　綜合案例3：文本內(nèi)容數(shù)據(jù)分析。該章以R語言對新聞文本數(shù)據(jù)、《三國演義》文本數(shù)據(jù)進行分析為例，主要介紹在文本分析中常用的數(shù)據(jù)準備與清洗、特征提取、文本數(shù)據(jù)可視化、文本聚類、文本分類等相關(guān)方法的應(yīng)用。

本書內(nèi)容豐富，由易到難、逐步深入，所選用的案例很有代表性，且每章均配有大量的示例代碼和詳細注釋（關(guān)于程序和數(shù)據(jù)文件，可前往化學(xué)工業(yè)出版社官網(wǎng)www.cip.com.cn/Service/Download搜索本書并獲取配套資源的下載地址），便于讀者自己動手練習(xí)。

由于編著者水平有限，編寫時間倉促，書中難免存在疏漏，敬請讀者不吝指正。

編著者