Chapter 1 Data Visualization with ggplot2
Chapter 2 Workflow: Basics
Chapter 3 Data Transformation with dplyr
Chapter 4 Workflow: Scripts
Chapter 5 Exploratory Data Analysis
Chapter 6 Workflow: Projects
Chapter 7 Tibbles with tibble
Chapter 8 Data Import with readr
Chapter 9 Tidy Data with tidyr
Chapter 10 Relational Data with dplyr
Chapter 11 Strings with stringr
Chapter 12 Factors with forcats
Chapter 13 Dates and Times with lubridate
Chapter 14 Pipes with magrittr
Chapter 15 Functions
Chapter 16 Vectors
Chapter 17 Iteration with purrr
Chapter 18 Model Basics with modelr
Chapter 19 Model Building
Chapter 20 Many Models with purrr and broom
Chapter 21 R Markdown
Chapter 22 Graphics for Communication with ggplot2
Chapter 23 R Markdown Formats
Chapter 24 R Markdown Workflow
· · · · · · (收起)
Chapter 2 Workflow: Basics
Chapter 3 Data Transformation with dplyr
Chapter 4 Workflow: Scripts
Chapter 5 Exploratory Data Analysis
Chapter 6 Workflow: Projects
Chapter 7 Tibbles with tibble
Chapter 8 Data Import with readr
Chapter 9 Tidy Data with tidyr
Chapter 10 Relational Data with dplyr
Chapter 11 Strings with stringr
Chapter 12 Factors with forcats
Chapter 13 Dates and Times with lubridate
Chapter 14 Pipes with magrittr
Chapter 15 Functions
Chapter 16 Vectors
Chapter 17 Iteration with purrr
Chapter 18 Model Basics with modelr
Chapter 19 Model Building
Chapter 20 Many Models with purrr and broom
Chapter 21 R Markdown
Chapter 22 Graphics for Communication with ggplot2
Chapter 23 R Markdown Formats
Chapter 24 R Markdown Workflow
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具體描述
http://r4ds.had.co.nz/
用戶評價
評分
##Hadley Wickham不僅一人支撐起瞭R的半壁江山，還精心教育社區成員數據分析的正確姿勢。
評分##tidyverse太美啦！
評分##入門書籍，tidyverse占瞭大頭，基本上也是很主流的包比如ggplot2還有tibble這種，重點是第四部分的函數建模部分，主要是瞭解lm（x~y）的寫法。至於第五章講交互的意義就真的很迷瞭，真的不是拿來湊數的？
評分##遇到Tidyverse大概是這個夏天遇到的最爽的事瞭
評分##讀得不太認真，有需要再復習吧。R畢竟不是專門做統計的，大部分場閤下當然沒有stata之類直觀，縱有萬般好，也不必過分推崇。我決定實用主義地穿插著用各種軟件，雖然姿勢難看，但是省勁兒啊……
評分##大牛的作品，果然不一般，清楚簡明易懂。
評分##手頭常備。
評分##贊美Hadley!!
評分##花瞭一年的時間，跟同事一起把這本書以上課時間講完瞭。受益匪淺。是一本非常應用的書。入門R的同學可以看，這是tydiserve 體係的R。容易上手。也夠用。如果是14年之前接觸R的，也建議讀一下，真的很方便。但是如果對R使用和時間要求比較高，那還是要從傳統的R入手，這本書應用性強，理論性太淺。
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