数据科学是将数据转化为行动的艺术，是综合了统计学、计算机科学和领域知识的新兴学科。数据科学与很多传统学科的最大区别在于其为应用而生，因此本书一切从实际应用出发，以R语言为核心工具，介绍了各类分析方法的实现及其在各领域的应用情况。 • 如果是初学者，可以从“编程篇”开始阅读，了解R语言的基本特点。 • 如果是程序员，在迅速掌握语法后，可以深入研究“模型篇”，学习如何用统计学和其他流行的分析方法来描绘复杂的数据世界。 • 如果关心数据价值的落地，“应用篇”必不负你所望，金融、制药、文本挖掘、社交网络、地理信息、高性能计算、可重复研究，这些最热门的行业和应用领域的案例将会为你带来数据应用的最真实的体验。 本书适用于所有对数据应用感兴趣的读者，也适合作为统计和数据分析的实务操作型课程的教材。

数据科学是将数据转化为行动的艺术，是综合了统计学、计算机科学和领域知识的新兴学科。数据科学与很多传统学科的最大区别在于其为应用而生，因此本书一切从实际应用出发，以R语言为核心工具，介绍了各类分析方法的实现及其在各领域的应用情况。 • 如果是初学者，可以从“编程篇”开始阅读，了解R语言的基本特点。 • 如果是程序员，在迅速掌握语法后，可以深入研究“模型篇”，学习如何用统计学和其他流行的分析方法来描绘复杂的数据世界。 • 如果关心数据价值的落地，“应用篇”必不负你所望，金融、制药、文本挖掘、社交网络、地理信息、高性能计算、可重复研究，这些最热门的行业和应用领域的案例将会为你带来数据应用的最真实的体验。 本书适用于所有对数据应用感兴趣的读者，也适合作为统计和数据分析的实务操作型课程的教材。

书稿以回应中国崛起中理论思维的时代诉求为出发点，紧扣民族崛起后理论思维的时代性这一主题，从科学发现与语言学研究、演绎逻辑与语言结构的关系、科学发现程序与语言的科学属性、语言学习和语言学研究过程中科学属性的形成等维度入手，对语言学与科学进行理论分析和实证调查，并在这个基础上形成语言学方法论概念界定、语言科学的层次分析、语言学方法论研究条件和机制的阐明，并以语言学研究的科学属性为聚焦，探究中国学术传统（尤其是乾嘉学术）中的科学理念。通过比较借鉴和耙梳，分析语言学研究与科学研究的趋同和启示；通过对语言学与其他相关学科研究出现的表面矛盾与内在张力的管中窥豹，提出语言学方法论体系构建面临的历史机遇及其时代潜能，并在这个基础上彰显语言学理论研究的愿景与应然路径。书稿力图全面、系统地研究语言学与科学的理论与现实问题，系统推进科学思维和科学文化建设、传统科学的认同等...(展开全部)

本书的目标是教会读者使用最重要的数据科学工具，从而为实施数据科学奠定坚实的基础。读完本书后，你将掌握R语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容：先给出一些引人入胜的示例，以便你可以整体了解这一章的内容，然后再深入细节。本书的每一节都配有习题，以帮助你实践所学到的知识。

本书的目标是教会读者使用最重要的数据科学工具，从而为实施数据科学奠定坚实的基础。读完本书后，你将掌握R语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容：先给出一些引人入胜的示例，以便你可以整体了解这一章的内容，然后再深入细节。本书的每一节都配有习题，以帮助你实践所学到的知识。

自创立以来，R已经成为统计计算和数据分析的一个软件。该软件的唾手可得以及范围广泛的程序包再加上随时提供支持的R社区，使R成为几乎任何一种和统计相关的计算任务的一个极好选择。然而，很多用户，特别是那些有其它程序语言经验的用户，并没有完全利用R的能力。由于R的特性，在其它程序语言中有用的方法在R中可能效率并不高。本书展示了一系列将数据读入R并进行高效处理的方法。 除了内置的函数，还包括了可以从CRAN(综合R档案网络)下载的大量现成的程序包。展示的所有方法都利用了R的核心特性：对于通常的数据管理任务所提供的向量化运算，高效的下标使用，R函数的正确使用。 有经验的R用户发现，特别是在处理大型数据集时。将R和其它程序结合使用可能会有帮助，尤其是数据库程序。因此，对于在R中使用数据库，以及从电子表格和其它程序创建的数据集中提取数据的方法，这些都有详细的论述。R...(展开全部)

自创立以来，R已经成为统计计算和数据分析的一个软件。该软件的唾手可得以及范围广泛的程序包再加上随时提供支持的R社区，使R成为几乎任何一种和统计相关的计算任务的一个极好选择。然而，很多用户，特别是那些有其它程序语言经验的用户，并没有完全利用R的能力。由于R的特性，在其它程序语言中有用的方法在R中可能效率并不高。本书展示了一系列将数据读入R并进行高效处理的方法。 除了内置的函数，还包括了可以从CRAN(综合R档案网络)下载的大量现成的程序包。展示的所有方法都利用了R的核心特性：对于通常的数据管理任务所提供的向量化运算，高效的下标使用，R函数的正确使用。 有经验的R用户发现，特别是在处理大型数据集时。将R和其它程序结合使用可能会有帮助，尤其是数据库程序。因此，对于在R中使用数据库，以及从电子表格和其它程序创建的数据集中提取数据的方法，这些都有详细的论述。R...(展开全部)

有依据的决策对于成功至关重要。将正确的数据分析技术应用到精心筹备的业务数据中有助于做出准确预测、确定趋势，以及提前发现问题。R数据分析平台提供了许多高效率的工具，可用来处理日常的数据分析和机器学习任务。 本书是一本基于任务的教程，引导读者使用R语言参与几十个实用的数据分析实践。本书重点介绍读者在工作中将面临的最重要任务，对于商业分析师和数据科学家来说都非常实用。因为数据只有在可理解的情况下才有用，所以读者也可以在表格中找到组织和展示数据的妙招，以及快速生动的可视化效果。

本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，并介绍了如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以通俗易懂、分门别类的方式，阐释了统计学中与数据科学相关的关键概念，并解释了各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度。第2版在第1版的基础上加入了更多以Python和R编写的示例，更清楚地阐释了如何将统计方法用于数据科学。

同时提供Python和R代码 快速掌握数据科学中的核心统计学概念 数据分析面试常备 ◎ 编辑推荐 统计方法是数据科学的重要组成部分，但鲜有数据科学从业人员接受过正规的统计学教育或培训，而关于统计学基础的课程和教材又很少从数据科学的角度讲解。本书以通俗易懂、分门别类的方式，专门从数据科学的角度系统地阐释重要且实用的统计学概念，侧重于介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。 Python和R都是数据科学从业人员常用的语言。与第1版相比，本书第2版新增了更多Python示例。你将能够更全面地了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法，系统梳理数据科学中的核心统计学概念，透彻理解哪些统计学概念重要、哪些不那么重要，以及为什么是这样。此外，本书还可以帮助你充分准备好应对数据科学面试。 通过本书，你将掌握以下知识。 - 为什么探索性数据分析是开启数据科学任务的关...(展开全部)