R數據可視化手冊 下載 mobi epub pdf 電子書 2026

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[美] Winston Chang 著，肖楠，鄧一碩，魏太雲 譯

圖書標籤:

• R語言
• 數據可視化
• ggplot2
• 數據分析
• 統計圖形
• 圖形繪製
• 數據科學
• 編程
• 可視化工具
• R數據處理

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115342270

版次：1

商品編碼：11448495

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-05-01

用紙：膠版紙

頁數：318

字數：428000

正文語種：中文

編輯推薦

　　

　　作者基於自己的RCookbook網站的內容寫成本書，有很好的實用性。
　　書提供瞭快速繪製高質量圖形的150多個精選的技巧，讀者不需要瞭解R繪圖係統的全部細節便可以掌握這些技巧。
　　書中的大多數方法使用的是以強大、靈活製圖而著稱的ggplot2包。

內容簡介

　　R具有強大的統計計算功能和便捷的數據可視化係統。《R數據可視化手冊》重點講解R的繪圖係統，指導讀者通過繪圖係統實現數據可視化。書中提供瞭快速繪製高質量圖形的150多種技巧，每個技巧用來解決一個特定的繪圖需求。讀者可以通過目錄快速定位到自己遇到的問題，查閱相應的解決方案。同時，作者在大部分的技巧之後會進行一些討論和延伸，介紹一些總結齣的繪圖技巧。
　　《R數據可視化手冊》側重於解決具體問題，是R數據可視化的實戰秘籍。《R數據可視化手冊》中絕大多數的繪圖案例都是以強大、靈活製圖而著稱的R包ggplot2實現的，充分展現瞭ggplot2生動、翔實的一麵。從如何畫點圖、綫圖、柱狀圖，到如何添加注解、修改坐標軸和圖例，再到分麵的使用和顔色的選取等，本書都有清晰的講解。雖然本書的大多數技巧使用的是ggplot2，但是並不僅僅局限於ggplot2的介紹。作者的理念是用閤適的工具來完成閤適的繪圖任務，讀者也可以學到許多其他有用的繪圖函數和工具，來適應各種復雜的需求。
　　《R數據可視化手冊》是學習R中豐富的數據可視化方法的專業手冊，非常適閤對R 語言有基本的瞭解的讀者閱讀。

作者簡介

　　Winston Chang，Rstudio的軟件工程師，緻力於R中的數據可視化和軟件開發工具的研發。他創立的網站“Cookbook for R”提供瞭R中常見問題的解決技巧。
　　
　　肖楠，中南大學數學與統計學院統計學係在讀博士，統計之都論壇R語言版版主。閤作翻譯齣版瞭《R語言實戰》、《ggplot2：數據分析與圖形藝術》等圖書，編寫瞭protr、Rcpi等R軟件包。關注領域為統計機器學習、化學信息學與生物信息學、定量與係統藥理學。
　　
　　鄧一碩，畢業於中央財經大學統計與數學學院，統計之都論壇金融投資分析版版主，現效力於首鋼總公司計財部。擅長的領域為時間序列分析以及數據挖掘在金融投資分析中的應用。
　　
　　魏太雲，畢業於中國人民大學統計學院，統計之都理事會主席。閤作翻譯齣版瞭《ggplot2：數據分析與圖形藝術》等圖書，參與編寫瞭corrplot、recharts、knitr以及fun等R軟件包。感興趣的主題包括統計建模、機器學習和數據可視化。

內頁插圖

精彩書評

　　★“這本書首先介紹瞭繪製常規圖形的方法，然後展示瞭如何將它們調整為符閤讀者需要的圖形。它不僅是R可視化方麵的優秀讀物，更以豐富的案例為我們提供瞭繪製圖形的靈感源泉。”
　　——Hadley Wickham 萊斯大學助理教授

目錄

第1章 R基礎
1.1 安裝包
1.2 加載包
1.3 加載分隔符式的文本文件
1.4 從Excel文件中加載數據
1.5 從SPSS文件中加載數據

第2章 快速探索數據
2.1 繪製散點圖
2.2 繪製摺綫圖
2.3 繪製條形圖
2.4 繪製直方圖
2.5 繪製箱綫圖
2.6 繪製函數圖像

第3章 條形圖
3.1 繪製簡單條形圖
3.2 繪製簇狀條形圖
3.3 繪製頻數條形圖
3.4 條形圖著色
3.5 對正負條形圖分彆著色
3.6 調整條形寬度和條形間距
3.7 繪製堆積條形圖
3.8 繪製百分比堆積條形圖
3.9 添加數據標簽
3.10 繪製Cleveland點圖

第4章 摺綫圖
4.1 繪製簡單摺綫圖
4.2 嚮摺綫圖添加數據標記
4.3 繪製多重摺綫圖
4.4 修改綫條樣式
4.5 修改數據標記樣式
4.6 繪製麵積圖
4.7 繪製堆積麵積圖
4.8 繪製百分比堆積麵積圖
4.9 添加置信域

第5章 散點圖
5.1 繪製基本散點圖
5.2 使用點形和顔色屬性，並基於某變量對數據進行分組
5.3 使用不同於默認設置的點形
5.4 將連續型變量映射到點的顔色或大小屬性上
5.5 處理圖形重疊
5.6 添加迴歸模型擬閤綫
5.7 根據已有模型嚮散點圖添加擬閤綫
5.8 添加來自多個模型的擬閤綫
5.9 嚮散點圖添加模型係數
5.10 嚮散點圖添加邊際地毯
5.11 嚮散點圖添加標簽
5.12 繪製氣泡圖
5.13 繪製散點圖矩陣

第6章 描述數據分布
6.1 繪製簡單直方圖
6.2 基於分組數據繪製分組直方圖
6.3 繪製密度麯綫
6.4 基於分組數據繪製分組密度麯綫
6.5 繪製頻數多邊形
6.6 繪製基本箱綫圖
6.7 嚮箱綫圖添加槽口
6.8 嚮箱綫圖添加均值
6.9 繪製小提琴圖
6.10 繪製Wilkinson點圖
6.11 基於分組數據繪製分組點圖
6.12 繪製二維數據的密度圖

第7章 注解
7.1 添加文本注解
7.2 在注解中使用數學錶達式
7.3 添加直綫
7.4 添加綫段和箭頭
7.5 添加矩形陰影
7.6 高亮某一元素
7.7 添加誤差綫
7.8 嚮獨立分麵添加注解

第8章 坐標軸
8.1 交換x軸和y軸
8.2 設置連續型坐標軸的值域
8.3 反轉一條連續型坐標軸
8.4 修改類彆型坐標軸上項目的順序
8.5 設置x軸和y軸的縮放比例
8.6 設置刻度綫的位置
8.7 移除刻度綫和標簽
8.8 修改刻度標簽的文本
8.9 修改刻度標簽的外觀
8.10 修改坐標軸標簽的文本
8.11 移除坐標軸標簽
8.12 修改坐標軸標簽的外觀
8.13 沿坐標軸顯示直綫
8.14 使用對數坐標軸
8.15 為對數坐標軸添加刻度
8.16 繪製環狀圖形
8.17 在坐標軸上使用日期
8.18 在坐標軸上使用相對時間

第9章 控製圖形的整體外觀
9.1 設置圖形標題
9.2 修改文本外觀
9.3 使用主題
9.4 修改主題元素的外觀
9.5 創建自定義主題
9.6 隱藏網格綫

第10章 圖例
10.1 移除圖例
10.2 修改圖例的位置
10.3 修改圖例項目的順序
10.4 反轉圖例項目的順序
10.5 修改圖例標題
10.6 修改圖例標題的外觀
10.7 移除圖例標題
10.8 修改圖例標簽
10.9 修改圖例標簽的外觀
10.10 使用含多行文本的標簽

第11章 分麵
11.1 使用分麵將數據分割繪製到子圖中
11.2 在不同坐標軸下使用分麵
11.3 修改分麵的文本標簽
11.4 修改分麵標簽和標題的外觀

第12章 配色
12.1 設置對象的顔色
12.2 將變量映射到顔色上
12.3 對離散型變量使用不同的調色闆
12.4 對離散型變量使用自定義調色闆
12.5 使用色盲友好式的調色闆
12.6 對連續型變量使用自定義調色闆
12.7 根據數值設定陰影顔色

第13章 其他圖形
13.1 繪製相關矩陣圖
13.2 繪製函數麯綫
13.3 在函數麯綫下添加陰影
13.4 繪製網絡圖
13.5 在網絡圖中使用文本標簽
13.6 如何繪製熱圖
13.7 繪製三維散點圖
13.8 在三維圖上添加預測麯麵
13.9 保存三維圖
13.10 三維圖動畫
13.11 繪製譜係圖
13.12 繪製嚮量場
13.13 繪製QQ圖
13.14 繪製經驗纍積分布函數圖
13.15 創建馬賽剋圖
13.16 繪製餅圖
13.17 創建地圖
13.18 繪製等值區域圖
13.19 創建空白背景的地圖
13.20 基於空間數據格式（shapefile）創建地圖

第14章 輸齣圖形用以展示
14.1 輸齣為PDF矢量文件
14.2 輸齣為SVG矢量文件
14.3 輸齣為WMF矢量文件
14.4 編輯矢量格式的輸齣文件
14.5 輸齣為點陣（PNG/TIFF）文件
14.6 在PDF文件中使用字體
14.7 在Windows的點陣或屏幕輸齣中使用字體

第15章 數據塑形
15.1 創建數據框
15.2 從數據框中提取信息
15.3 嚮數據框添加列
15.4 從數據框中刪除一列
15.5 重命名數據框的列名
15.6 重排序數據框的列
15.7 從數據框提取子集
15.8 改變因子水平的順序
15.9 根據數據的值改變因子水平的順序
15.10 改變因子水平的名稱
15.11 去掉因子中不再使用的水平
15.12 在字符嚮量中改變元素的名稱
15.13 把一個分類變量轉化成另一個分類變量
15.14 連續變量轉變為分類變量
15.15 變量轉換
15.16 按組轉換數據
15.17 分組匯總數據
15.18 使用標準誤差和置信區間來匯總數據
15.19 把數據框從“寬”變“長”
15.20 把數據框從“長”變“寬”
15.21 把時間序列數據對象拆分成時間和數據

附錄A ggplot2介紹
A.1 背景知識
A.2 若乾術語和理論
A.3 構建一幅簡單圖形
A.4 打印輸齣
A.5 統計變換
A.6 主題
A.7 結語

前言/序言

《R語言數據可視化探索：從基礎到精通》 內容簡介 本書是一本麵嚮R語言使用者，旨在全麵係統地介紹數據可視化方法與實踐的教程。本書內容聚焦於如何利用R語言強大的可視化能力，將枯燥的數據轉化為直觀、富有洞察力的圖形，從而幫助讀者更好地理解數據、發現模式、溝通信息。本書不包含任何與“R數據可視化手冊”這本書本身相關的內容，我們將專注於R語言在數據可視化領域的實際應用和技術細節。 第一部分：數據可視化的基石——理解與準備 在深入數據可視化之前，建立堅實的理論基礎和數據準備能力至關重要。本部分將引領讀者進入數據可視化的世界，理解其核心概念、原則以及不同可視化類型的適用場景。 第一章：數據可視化的魅力與原則 1.1 數據可視化為何如此重要？ 探索人類視覺處理信息的優勢。 數據可視化在科學研究、商業決策、公眾傳播中的關鍵作用。 如何通過可視化快速識彆趨勢、異常和關聯。 1.2 可視化設計的黃金法則 清晰性、準確性、效率原則的闡述。 避免誤導性圖形的常見陷阱（例如，不當的軸刻度、三維圖形的濫用）。 喬斯·斯蒂格勒（Edward Tufte）等可視化先驅的貢獻與思想。 數據墨水比（Data-Ink Ratio）的概念及其應用。 1.3 不同可視化類型的選擇與應用 展示型可視化： 用於呈現已知信息，如報告、儀錶盤。 條形圖（Bar Chart）、摺綫圖（Line Chart）、餅圖（Pie Chart）的適用場景與局限性。 散點圖（Scatter Plot）用於展示變量間關係。 柱狀圖（Histogram）用於展示數據分布。 探索型可視化： 用於發現未知模式、檢驗假設。 箱綫圖（Box Plot）用於比較多組數據的分布。 熱力圖（Heatmap）用於展示矩陣數據中的關聯性。 樹狀圖（Treemap）用於展示層級結構數據。 敘事型可視化： 用於講述數據背後的故事，引導讀者理解。 交互式可視化在敘事中的作用。 如何構建一個有吸引力的可視化故事綫。 第二章：R語言數據處理與可視化準備 2.1 R語言環境搭建與基礎操作 R和RStudio的安裝與配置。 變量、數據類型、數據結構（嚮量、列錶、矩陣、數據框）的介紹。 常用的R命令和函數。 2.2 數據導入與導齣 使用`read.csv()`、`read.table()`導入CSV、TXT文件。 使用`readxl`包讀取Excel文件。 使用`haven`包讀取SPSS、SAS、Stata等統計軟件數據。 使用`write.csv()`、`write.table()`導齣數據。 2.3 數據清洗與預處理 處理缺失值（`is.na()`, `na.omit()`, `impute()`）。 處理異常值（識彆與處理策略）。 數據轉換：變量類型轉換、數據重塑（`tidyr`包的`pivot_longer()`和`pivot_wider()`）。 數據篩選與排序（`dplyr`包的`filter()`和`arrange()`）。 創建新變量（`dplyr`包的`mutate()`）。 分組聚閤（`dplyr`包的`group_by()`和`summarise()`）。 2.4 數據探索性分析（EDA） 描述性統計量計算（均值、中位數、標準差、分位數等）。 相關性分析（`cor()`函數）。 初步的數據概覽與初步的可視化探索（例如，使用`summary()`）。 第二部分：使用ggplot2進行高效可視化 `ggplot2`是R語言中最流行、功能最強大的可視化包之一，它基於“圖形語法”（Grammar of Graphics）理論，使得創建復雜、美觀的圖形變得簡單而靈活。本部分將深入講解`ggplot2`的核心概念和常用功能。 第三章：ggplot2核心概念與語法 3.1 圖形語法（Grammar of Graphics） 理解圖形的組成元素：數據（Data）、映射（Aesthetics）、幾何對象（Geometries）、統計變換（Statistics）、標度（Scales）、坐標係（Coordinate System）、分麵（Faceting）、主題（Theme）。 3.2 基礎繪圖流程 `ggplot()`函數的用法：指定數據集和映射。 `aes()`函數：將數據變量映射到視覺屬性（x軸、y軸、顔色、大小、形狀等）。 `geom_...()`函數：添加可視化圖層（例如，`geom_point()`、`geom_line()`、`geom_bar()`）。 圖層的疊加與組閤。 3.3 映射（Aesthetics）詳解 位置映射：x、y軸。 視覺屬性映射：color、fill、size、shape、alpha（透明度）、linetype。 如何處理分類變量和連續變量的映射。 3.4 常用幾何對象（Geoms） 點圖（Points）： `geom_point()`。 綫圖（Lines）： `geom_line()`。 麵積圖（Area）： `geom_area()`。 條形圖（Bars）： `geom_bar()`（統計條形圖）與`geom_col()`（直接繪製條形圖）。 直方圖（Histograms）： `geom_histogram()`。 密度圖（Density Plots）： `geom_density()`。 箱綫圖（Box Plots）： `geom_boxplot()`。 小提琴圖（Violin Plots）： `geom_violin()`。 文本標簽（Text Labels）： `geom_text()`、`geom_label()`。 第四章：美化與定製你的ggplot2圖形 4.1 標度（Scales）的調整 連續型標度：`scale_x_continuous()`, `scale_y_continuous()`，設置軸限製、刻度標簽。 離散型標度：`scale_x_discrete()`, `scale_y_discrete()`。 顔色標度：`scale_color_manual()`, `scale_color_brewer()`, `scale_fill_gradient()`等。 大小、形狀標度：`scale_size()`、`scale_shape()`。 4.2 坐標係（Coordinate Systems） 笛卡爾坐標係：`coord_cartesian()`，調整坐標軸範圍。 對數坐標係：`coord_trans(y = "log10")`。 極坐標係：`coord_polar()`。 固定縱橫比：`coord_fixed()`。 4.3 分麵（Faceting）—— 多圖並排展示 按行分麵：`facet_grid(. ~ var)`。 按列分麵：`facet_grid(var ~ .)`。 行和列均分麵：`facet_grid(var1 ~ var2)`。 自由分麵：`facet_wrap(~ var)`。 分麵標簽和間距的調整。 4.4 主題（Themes）與圖錶元素的定製 內置主題：`theme_bw()`, `theme_classic()`, `theme_minimal()`等。 自定義主題元素：`theme()`函數，調整背景、網格綫、軸標簽、標題字體等。 添加標題、副標題和圖例：`labs()`函數。 4.5 交互式圖錶的初步探索 `plotly`包與`ggplot2`的結閤，創建交互式圖形。 鼠標懸停提示（tooltips）的設置。 縮放、平移等交互功能。 第三部分：進階可視化技術與應用 本部分將介紹一些更高級的可視化技術，以及如何將R語言可視化應用於更復雜的場景，例如時間序列、地理空間數據和網絡分析。 第五章：特定數據類型的可視化 5.1 時間序列數據可視化 使用`ts`對象和`zoo`、`xts`包。 繪製時間序列圖，展示趨勢、季節性、周期性。 自相關圖（ACF）和偏自相關圖（PACF）：`acf()`, `pacf()`。 使用`ggplot2`繪製多變量時間序列。 5.2 地理空間數據可視化 `sf`包與`sf`對象。 讀取地理空間數據（Shapefile, GeoJSON等）。 使用`ggplot2`進行地圖繪製（`geom_sf()`）。 添加底圖（`ggspatial`包，`ggmap`包）。 熱力圖與點密度圖在地圖上的應用。 5.3 網絡數據可視化 `igraph`包與圖結構。 圖的錶示：節點、邊。 使用`ggraph`包進行網絡圖繪製。 不同的布局算法（力導嚮、圓形布局等）。 節點和邊的屬性可視化（顔色、大小、粗細）。 第六章：高級可視化圖錶類型 6.1 組閤圖與多變量可視化 平行坐標圖（Parallel Coordinates Plot）：展示高維數據。 雷達圖（Radar Chart）：比較多個指標。 散點圖矩陣（Scatter Plot Matrix）：一次性查看多個變量間的兩兩關係。 6.2 分布可視化進階 聯閤分布圖（Joint Distribution Plot）：結閤散點圖和邊際直方圖/密度圖。 二維核密度估計圖。 6.3 復雜關係的可視化 桑基圖（Sankey Diagram）：展示流量或轉化。 弦圖（Chord Diagram）：展示數據在不同類彆間的聯係。 第七章：數據可視化報告與儀錶盤 7.1 使用R Markdown創建動態報告 R Markdown文檔結構與語法。 嵌入R代碼塊，實現代碼、結果和圖錶的自動化生成。 導齣為HTML、PDF、Word文檔。 7.2 使用Shiny構建交互式Web應用 Shiny應用程序的基本結構：UI（用戶界麵）和Server（服務器邏輯）。 創建交互式控件（滑塊、下拉菜單、按鈕）。 響應式繪圖，根據用戶輸入動態更新圖錶。 部署Shiny應用。 7.3 最佳實踐與排版 如何設計一個清晰、易於理解的儀錶盤。 考慮受眾，選擇閤適的圖錶和信息層級。 圖錶的標注、標題和注釋。 第四部分：實踐案例與技巧 本部分將通過實際案例，展示如何運用前麵學到的知識解決真實世界的數據可視化問題，並分享一些提高可視化效率和質量的實用技巧。 第八章：精選案例分析 8.1 市場營銷數據分析可視化 分析客戶購買行為，識彆客戶群體。 可視化銷售趨勢和渠道錶現。 8.2 生物醫學研究數據可視化 基因錶達數據的可視化。 患者生存率與治療效果的比較。 8.3 經濟與金融數據可視化 股票價格走勢與技術指標分析。 宏觀經濟數據的趨勢洞察。 第九章：R語言可視化技巧與進階 9.1 性能優化技巧 處理大數據集的可視化策略。 避免重復計算，使用緩存。 9.2 導齣高質量圖形 使用`ggsave()`導齣不同格式（PNG, JPEG, PDF, SVG）。 分辨率和尺寸的設置。 9.3 整閤其他可視化庫 `lattice`包與`base` R圖形函數（簡要介紹）。 與其他統計分析工具的聯動。 9.4 常見問題解答與排錯 解決圖形渲染錯誤。 調整不理想的圖錶布局。 本書內容豐富，結構清晰，從基礎概念到高級應用，層層遞進，旨在幫助讀者掌握R語言數據可視化的核心技能，並能自信地應用這些技能來解決實際問題，發現數據中的價值。通過大量的代碼示例和實踐指導，讀者將能夠逐步構建齣專業、美觀且富有洞察力的數據可視化作品。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對數據和美學都有著濃厚興趣的人，一直以來都希望能將這兩種愛好結閤起來。我一直認為，好的數據可視化不僅是科學的錶達，更是一種藝術的呈現。當我看到《R數據可視化手冊》的封麵時，我就被它所吸引。我希望這本書不僅能教我技術層麵的知識，更能引導我培養一種對數據美的感知力。我期待書中能有關於色彩運用、排版布局、以及如何通過可視化來引發情感共鳴的探討。我希望它能幫助我理解，如何讓數據“活”起來，如何通過視覺語言與觀者進行有效的溝通，甚至啓發我創造齣具有獨特風格和藝術價值的數據可視化作品。

評分☆☆☆☆☆

作為一名 R 語言的初學者，我經常會在學習過程中遇到各種各樣的問題，尤其是關於如何將數據轉化為直觀易懂的圖錶。很多時候，即使我能運行齣代碼，但生成的圖錶卻不如預期，或者根本不知道該選擇哪種圖錶類型來展示我的數據。這本書的齣現，對我來說就像是及時雨。我猜它一定包含瞭很多實用的技巧和代碼示例，能夠手把手地指導我完成各種數據可視化任務。我特彆希望書中能夠包含一些關於如何優化圖錶、如何讓圖錶更具可讀性的內容，以及如何處理一些常見的數據格式問題。我相信，通過這本書的學習，我能夠更加自信地運用 R 語言進行數據可視化，剋服學習上的瓶頸。

評分☆☆☆☆☆

我從事的是一個需要大量數據分析和報告的工作，而清晰、有說服力的數據可視化是報告的關鍵。我之前嘗試過很多工具，但 R 語言在靈活性和定製性方麵確實有其獨特的優勢。我購買這本《R數據可視化手冊》，主要是看中瞭它可能提供的關於如何製作專業級數據可視化作品的指導。我期待它能夠教會我如何根據不同的分析目的和受眾，選擇最閤適的可視化方法，並用 R 語言實現高度定製化的圖錶。我希望書中能有一些案例研究，展示如何將復雜的數據轉化為能夠清晰傳達信息、甚至能夠講故事的可視化報告。這對我提升工作效率和報告質量將會有巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計我真是太喜歡瞭！封麵顔色是那種沉靜的海藍色，摸上去有種啞光的質感，拿在手裏感覺很紮實。打開之後，內頁紙張厚實，印刷清晰，我特彆看重這一點，因為經常要在書上做筆記，太薄的書容易洇墨，影響閱讀體驗。排版上，字體大小適中，行距也很舒服，不會讓人覺得擁擠。書的整體尺寸也比較便攜，放在包裏通勤路上看也很方便。我喜歡這種細節都做得很好的書，感覺作者和齣版社都非常用心。雖然我還沒來得及深入閱讀內容，但光是這份精美的外在，就讓我對它充滿瞭期待。我希望這本書的內容能夠像它的外錶一樣令人愉悅，能給我帶來一些新的啓發和知識。我會仔細研讀，並在閱讀過程中不斷體會作者的匠心獨運。

評分☆☆☆☆☆

我一直想找一本能夠幫助我理解 R 語言在數據可視化方麵的書籍，市麵上有很多，但我總是覺得要麼過於理論化，要麼過於碎片化，缺乏係統性。當我拿到這本《R數據可視化手冊》時，我被它的內容深度和廣度所吸引。它似乎能夠覆蓋從基礎概念到高級技巧的各個方麵，而且我看到目錄裏有很多我從未接觸過的可視化方法，這讓我感到非常興奮。我期待它能幫助我構建起一個紮實的數據可視化知識體係，讓我不再僅僅停留在“畫齣圖錶”的層麵，而是能夠真正理解不同圖錶背後的原理和適用場景。我希望這本書能夠教會我如何用 R 語言創造齣既美觀又富有洞察力的數據可視化作品，讓我的數據分析工作更上一層樓。

評分☆☆☆☆☆

應該是正品吧，快遞一如既往地高效率，一兩天就到瞭，開心開心啦啦啦啦

評分☆☆☆☆☆

包裝完整，書也沒有破損，很好，準備好好學一下r語言課，從入門到深入，挺好，相信京東

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

期待很久的書，很實用，正在一步一步的跟著練習。

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