《數據可視化分析——基於R語言》是2019年5月中國人民大學出版社出版的圖書，作者是賈俊平。
基本介紹
- 書名：數據可視化分析——基於R語言
- 作者：賈俊平
- ISBN：9787300269221
- 定價：46元
- 出版社：中國人民大學出版社
- 出版時間：2019年5月
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書以R語言為實現工具，以數據可視化分析為導向，結合實際數據和案例介紹數據的可視化方法。對於一些常用的繪圖函式，書中以表格形式列出了函式參數的詳細注釋。所有圖形均給出了詳細的繪圖代碼。全書包括3個部分和10章內容。
第1部分包括第1章和第2章。第1章介紹R語言的初步使用技能，內容包括R的基本操作、創建R數據、生成頻數分布表等。第2章介紹R繪圖基礎，詢去內容包括R傳統繪圖包graphics中的繪圖函式及基本使用方法。
第2部分包括第3章~第9章。分別介紹數據分析中常用的可視化方法。第3章介紹類別數據可視化方法；第4章~第7章介紹數值數據及按因子分類的數值數據的可視化方法，包括分布特徵、變數間關係、樣本相似性及時間序列等；第8章介紹線性回歸模型和方差分析模型的可視化方法；第9章介紹常用機率分布的可視化方法。
第3部分即第10章，介紹R中兩個重要的繪圖付頌邀包lattice和ggplot2的初步使用方法。
除R基礎安裝中自帶的包及其函式外，本書還使用了近30個繪圖包、110多個繪圖函式和80多個與繪圖有關的函式。第1章列出了書中用到的R繪圖包，在附錄中列出了書中使用的R函式。讀者在使用前請先安裝好這些包。使用help(package=包名稱)可查閱包的詳細信息；使用help(函式名稱)可查閱相應函式的詳細信息。
圖書目錄
第1章 R語言入門
1.1 R的巴元局初步使用
1.1.1 R的下載與安裝
1.1.2 對象賦值與運行
1.1.3 編寫代碼腳本
1.1.4 查看幫助檔案
1.1.5 包的安裝與載入
1.2 創建R數據
1.2.1 向量、矩陣和數組
1.2.2 數據框
1.2.3 因子和列表
1.3 數據的其他操作
1.3.1 數據讀取和保存
1.3.2 數據類型的轉換
1.3.3 生成隨機數
1.3.4 數據抽樣
1.4 生成頻數分布表
1.4.1 類別數據頻數表
1.4.2 數值數據類別化
1.5 編寫R函式
第犁付嚷2章 R繪圖基礎
2.1 R的基本繪圖函式
2.1.1 高級繪圖函式
2.1.2 低級繪圖函式
2.2 圖形參數與圖形控制
2.2.1 繪圖參數
2.2.2 圖形控制
2.2.3 圖形顏色
2.3 頁面布充榆櫃謎局與圖形組合
2.3.1 用par函式布局頁面
2.3.2 用layout函式布局頁面
2.3.3 同時打開多個繪圖視窗
第3章 類別數據可視化
3.1 一維表的可視化
3.1.1 簡單條形圖
3.1.2 Pareto圖
3.2 二維表的可視化
3.2.1 並列條形圖與堆疊條形圖
3.2.2 脊形圖與百分比條形圖
3.2.3 二維關聯圖
3.2.4 獨立性檢驗的P值圖
3.3 高維表的可視化
3.3.1 馬賽克圖
3.3.2 馬賽克圖的變種
3.3.3 高維關聯圖
3.4 其他可視化圖形
3.4.1 餅圖
3.4.2 環形圖
3.4.3 扇形圖
第4章 分布特徵可視化
4.1 直方圖與核密雄精夜永度圖
4.1.1 直方圖
4.1.2 核密度圖
4.1.3 條件密度圖
4.2 莖葉圖
4.2.1 簡單莖葉圖
4.2.2 複雜莖葉圖
4.3 箱線圖和小提琴圖
4.3.1 箱線圖
4.3.2 小提琴圖
4.4 點圖、太陽花圖和帶狀圖
4.4.1 點圖
4.4.2 太陽花圖
4.4.3 帶狀圖
4.5 分布概要圖
4.6 日曆圖艱重鍵
第5章 變數間關係可視化
5.1 散點圖與散點圖矩陣
5.1.1 散點圖
5.1.2 散點圖矩陣
5.1.3 相關係數矩陣
5.2 條件散點圖
5.3 大數據集的散點圖
5.4 3D散點圖和氣泡圖
5.4.1 3D散點圖
5.4.2 氣泡圖
5.5 廣義配對圖陣
第6章 樣本相似性可視化
6.1 輪廓圖和雷達圖
6.1.1 輪廓圖
6.1.2 雷達圖
6.2 星圖和臉譜圖
6.2.1 星圖
6.2.2 臉譜圖
6.3 樹狀圖
6.4 聚類圖和熱圖
6.4.1 聚類圖
6.4.2 熱圖
第7章 時間序列可視化
7.1 探索時間序列模式
7.1.1 用圖形解讀時間序列
7.1.2 分解序列成分
7.1.3 平滑隨機波動成分
7.1.4 畫出序列的改變點
7.2 預測結果可視化
7.2.1 指數平滑預測
7.2.2 ARIMA模型預測
7.3 用ggfortify包可視化時間序列
第8章 線性模型可視化
8.1 線性回歸模型可視化
8.1.1 回歸模型的擬合圖
8.1.2 回歸係數的森林圖
8.1.3 殘差分析與模型診斷圖
8.2 方差分析模型可視化·
8.2.1 繪製方差分析表
8.2.2 繪製各組均值和多重比較圖
8.2.3 繪製模型診斷圖
第9章 機率分布可視化
9.1 離散型機率分布的可視化
9.1.1 二項分布
9.1.2 Poisson分布
9.2 連續型機率分布的可視化
9.2.1 常態分配
9.2.2 χ2分布
9.2.3 t分布
9.2.4 F分布
9.2.5 均勻分布·
第10章 R中的其他可視化包
10.1 lattice包簡介
10.1.1 lattice包繪圖的一個例子
10.1.2 lattice包的繪圖函式及主要參數
10.1.3 lattice包的常見圖形
10.1.4 lattice包圖形的組合
10.2 ggplot2包簡介
10.2.1 ggplot2包繪圖的一個例子
10.2.2 ggplot2包的繪圖函式及主要參數
10.2.3 ggplot2包的常見圖形
10.2.4 ggplot2包圖形的組合
附錄本書使用的R函式
參考書目
3.3 高維表的可視化
3.3.1 馬賽克圖
3.3.2 馬賽克圖的變種
3.3.3 高維關聯圖
3.4 其他可視化圖形
3.4.1 餅圖
3.4.2 環形圖
3.4.3 扇形圖
第4章 分布特徵可視化
4.1 直方圖與核密度圖
4.1.1 直方圖
4.1.2 核密度圖
4.1.3 條件密度圖
4.2 莖葉圖
4.2.1 簡單莖葉圖
4.2.2 複雜莖葉圖
4.3 箱線圖和小提琴圖
4.3.1 箱線圖
4.3.2 小提琴圖
4.4 點圖、太陽花圖和帶狀圖
4.4.1 點圖
4.4.2 太陽花圖
4.4.3 帶狀圖
4.5 分布概要圖
4.6 日曆圖
第5章 變數間關係可視化
5.1 散點圖與散點圖矩陣
5.1.1 散點圖
5.1.2 散點圖矩陣
5.1.3 相關係數矩陣
5.2 條件散點圖
5.3 大數據集的散點圖
5.4 3D散點圖和氣泡圖
5.4.1 3D散點圖
5.4.2 氣泡圖
5.5 廣義配對圖陣
第6章 樣本相似性可視化
6.1 輪廓圖和雷達圖
6.1.1 輪廓圖
6.1.2 雷達圖
6.2 星圖和臉譜圖
6.2.1 星圖
6.2.2 臉譜圖
6.3 樹狀圖
6.4 聚類圖和熱圖
6.4.1 聚類圖
6.4.2 熱圖
第7章 時間序列可視化
7.1 探索時間序列模式
7.1.1 用圖形解讀時間序列
7.1.2 分解序列成分
7.1.3 平滑隨機波動成分
7.1.4 畫出序列的改變點
7.2 預測結果可視化
7.2.1 指數平滑預測
7.2.2 ARIMA模型預測
7.3 用ggfortify包可視化時間序列
第8章 線性模型可視化
8.1 線性回歸模型可視化
8.1.1 回歸模型的擬合圖
8.1.2 回歸係數的森林圖
8.1.3 殘差分析與模型診斷圖
8.2 方差分析模型可視化·
8.2.1 繪製方差分析表
8.2.2 繪製各組均值和多重比較圖
8.2.3 繪製模型診斷圖
第9章 機率分布可視化
9.1 離散型機率分布的可視化
9.1.1 二項分布
9.1.2 Poisson分布
9.2 連續型機率分布的可視化
9.2.1 常態分配
9.2.2 χ2分布
9.2.3 t分布
9.2.4 F分布
9.2.5 均勻分布·
第10章 R中的其他可視化包
10.1 lattice包簡介
10.1.1 lattice包繪圖的一個例子
10.1.2 lattice包的繪圖函式及主要參數
10.1.3 lattice包的常見圖形
10.1.4 lattice包圖形的組合
10.2 ggplot2包簡介
10.2.1 ggplot2包繪圖的一個例子
10.2.2 ggplot2包的繪圖函式及主要參數
10.2.3 ggplot2包的常見圖形
10.2.4 ggplot2包圖形的組合
附錄本書使用的R函式
參考書目
