数据可视化分析——基于R语言(第4版)(新编21世纪数据科学与大数据技术系列教材)
定 价:89 元
丛书名:新编21世纪数据科学与大数据技术系列教材
抱歉,中国人民大学出版社不参与样书赠送活动!
- 作者:贾俊平
- 出版时间:2026/1/1
- ISBN:9787300346724
- 出 版 社:中国人民大学出版社
- 中图法分类:TP317.3
- 页码:
- 纸张:
- 版次:
- 开本:16开
- 字数:(单位:千字)
本书以R语言为工具,以数据可视化分析为核心,兼具实用性与系统性,特色鲜明:
其一,定位清晰,秉持“画图交给R,解图要靠自己”的理念,不追求炫酷的图形,而是聚焦图形的应用场景、条件及适配数据,以“小空间承载多信息”为原则,引导读者根据数据类型与分析目的合理选图;
其二,分类视角独特,区别于同类书籍,按数据类型和分析目标将图形分类,结合实际数据讲解应用逻辑,便于读者有针对性地运用;
其三,R语言功能展现充分,以ggplot2为主、多款扩展包为辅,精选400余幅图形,全面体现R可视化的多样性与灵活性;
其四,实操性强,除示意图外,每幅图形均附独立且注释详尽的代码,可直接运行,同时搭配详尽的图形解读,深化理解;
其五,配套资源丰富,提供PPT、代码脚本、数据文件、习题解答等全套教学与学习资源,兼顾教学与自学需求。
贾俊平 中国人民大学统计学院副教授,多年从事统计学教学和研究工作。著有《统计学》《统计学——基于R》《统计学——基于SPSS》《统计学——基于Excel》《数据可视化分析——基于R语言》等多部统计学教材。曾荣获首届、第二届全国教材建设奖全国优秀教材二等奖与一等奖,以及国家级教学成果奖二等奖、北京市教育教学成果奖一等奖;同时荣获宝钢教育奖、北京市经济技术创新标兵等多项荣誉。
第1章 数据可视化与R语言 <br>1.1 数据可视化概述 <br>1.1.1 可视化及其应用 <br>1.1.2 可视化的数据类型 <br>1.1.3 可视化的实现工具 <br>1.1.4 图形的基本分类 <br>1.2 R语言的初步使用 <br>1.2.1 R和RStudio的下载与安装 <br>1.2.2 对象赋值与运行 <br>1.2.3 编写代码脚本 <br>1.2.4 包的安装与加载 <br>1.2.5 查看帮助文件 <br>1.3 R语言的数据类型及其操作 <br>1.3.1 向量、矩阵和数组 <br>1.3.2 数据框 <br>1.3.3 因子和列表 <br>1.4 R语言数据处理 <br>1.4.1 数据读取和保存 <br>1.4.2 数据抽样和筛选 <br>1.4.3 数据类型的转换 <br>1.4.4 生成频数分布表 <br>本章小结 <br>习题 <br>第2章 R语言绘图基础 <br>2.1 graphics简介 <br>2.1.1 基本绘图函数 <br>2.1.2 图形参数 <br>2.1.3 图形颜色 <br>2.1.4 页面布局 <br>2.1.5 打开多个绘图窗口 <br>2.2 ggplot2简介 <br>2.2.1 绘图语法 <br>2.2.2 图形外观 <br>2.2.3 图形注释 <br>2.2.4 图形分面 <br>2.2.5 图形组合 <br>2.2.6 常用函数 <br>本章小结 <br>习题 <br>第3章 比较数值大小和差异 <br>3.1 用条形比较 <br>3.1.1 单变量条形图 <br>3.1.2 多变量条形图 <br>3.1.3 极坐标条形图和玫瑰图 <br>3.2 用矩形比较 <br>3.2.1 马赛克图 <br>3.2.2 矩形树状图 <br>3.3 用圆或点比较 <br>3.3.1 圆堆图 <br>3.3.2 气泡图 <br>3.4 用颜色饱和度比较 <br>3.5 其他比较方法 <br>3.5.1 克利夫兰点图 <br>3.5.2 棒棒糖图 <br>3.5.3 哑铃图 <br>3.5.4 词云图 <br>3.6 在条形图上添加推断信息 <br>3.6.1 添加误差信息 <br>3.6.2 添加检验信息 <br>本章小结 <br>习题 <br>第4章 展示数据结构和流向 <br>4.1 展示单层结构 <br>4.1.1 饼图和扇形图 <br>4.1.2 环形图和弧形图 <br>4.2 展示多层结构 <br>4.2.1 饼环图 <br>4.2.2 旭日图 <br>4.2.3 沃罗诺伊图 <br>4.3 展示数据流向 <br>4.3.1 桑基图 <br>4.3.2 和弦图 <br>本章小结 <br>习题 <br>第5章 展示数据分布 <br>5.1 展示分布形状 <br>5.1.1 直方图 <br>5.1.2 核密度图 <br>5.1.3 箱线图 <br>5.1.4 小提琴图 <br>5.2 展示分布位置和范围 <br>5.2.1 数据分布位置 <br>5.2.2 数据分布范围 <br>5.3 检验数据分布 <br>5.4 展示推断信息 <br>本章小结 <br>习题 <br>第6章 展示变量间关系 <br>6.1 散点图及其辅助信息 <br>6.1.1 散点图及其解读 <br>6.1.2 散点图和置信带 <br>6.1.3 添加回归信息 <br>6.1.4 添加边际图 <br>6.2 密度散点图和分箱散点图 <br>6.2.1 密度散点图 <br>6.2.2 分箱散点图 <br>6.3 分组散点图 <br>6.3.1 按因子分组或分面 <br>6.3.2 为分组散点图添加回归信息 <br>6.3.3 为分组散点图添加边际图 <br>6.4 散点图矩阵和相关系数矩阵 <br>6.4.1 散点图矩阵 <br>6.4.2 相关系数矩阵 <br>6.5 3D散点图和气泡散点图 <br>6.5.1 3D散点图 <br>6.5.2 气泡散点图 <br>本章小结 <br>习题 <br>第7章 比较样本相似性 <br>7.1 比较整体相似性 <br>7.1.1 平行坐标图 <br>7.1.2 雷达图 <br>7.2 比较样本间差异 <br>7.2.1 星图 <br>7.2.2 脸谱图 <br>7.2.3 散点饼图 <br>7.3 对样本进行分类 <br>7.3.1 层次聚类图 <br>7.3.2 均值聚类图 <br>7.3.3 聚类热图 <br>本章小结 <br>习题 <br>第8章 展示时间序列 <br>8.1 展示序列的变动特征 <br>8.1.1 折线图 <br>8.1.2 面积图 <br>8.2 探索多序列的变化模式 <br>8.2.1 流线图 <br>8.2.2 地平线图 <br>8.3 比较不同时间点的差异 <br>8.3.1 瀑布图 <br>8.3.2 斜线图 <br>8.3.3 凹凸图 <br>8.4 观察每一天的数值变化 <br>8.5 寻找序列的变化趋势 <br>8.5.1 随机成分平滑曲线 <br>8.5.2 成分分解图 <br>本章小结 <br>习题 <br>第9章 组合式和交互式图形 <br>9.1 组合式图形 <br>9.1.1 图形与表格的组合 <br>9.1.2 图形与注释文本的组合 <br>9.1.3 主图与局部放大子图的组合 <br>9.1.4 图形与图片的组合 <br>9.2 交互式图形 <br>9.2.1 创建交互式图形 <br>9.2.2 创建交互式仪表盘 <br>本章小结 <br>习题 <br>第10章 可视化的相关主题 <br>10.1 图形元素 <br>10.1.1 坐标系和坐标轴 <br>10.1.2 坐标轴刻度 <br>10.1.3 图形标题 <br>10.2 图形比例 <br>10.3 图形配色 <br>10.4 3D图形 <br>10.5 数据变换 <br>10.6 图形格式和图形导出 <br>10.6.1 图形格式 <br>10.6.2 图形导出 <br>本章小结 <br>习题 <br>参考文献