本书介绍如何使用图形化的方法来分析和理解复杂的数据，该方法突出数据中重要的关联和分布趋势，并使用尽可能简单的视觉元素来呈现尽可能丰富的信息。本书重点介绍如何理解数据分析的图形元素，以及如何使用R生成书中涉及的各种图形。附录中列有大量参考资料，以及章节练习解答、相关R函数、R包、故障排查等信息，便于读者深入学习。
与其在茫茫表格中搜索数字，不如将数据图形化，让复杂数据关系一目了然。本书是数据分析和可视化入门首-选，以功能强大的R语言为工具，教你创建各种实用的数据图形，掌握高亮数据中的重要关系和趋势、简化数据形式、突出重点数字等技能。本书适合所有需要数据分析的读者，也可作为统计课程的补充教材，无需数学、统计学或计算机编程背景。
R语言基本知识
创建单变量图，如饼图、箱线图、直方图等
创建双变量图，如散点图、折线图、高密度图等
创建多变量图，如散点图矩阵、三维图、树状图、热图等
配套视频讲解，并可下载App观看AR视频：https: h5.arbook.io zhuanlan.html?book_id=30&status=bookdetail
John Jay Hilfiger，统计学家，数据分析专家，拥有生物统计学硕士学位，曾在康奈尔大学、罗切斯特大学和爱荷华大学担任统计 计算机分析员。此外，Hilfiger还是一位作曲家和编曲家，拥有音乐硕士和博士学位，发表过100多首作品，曾任音乐教授。
【译者简介】
王洋洋
计算机硕士，狂热的数据爱好者。现为云网络安全领域大数据工程师，熟练多种编程语言、大数据技术、机器学习深度学习算法、设计模式等。业余喜欢打羽毛球、练瑜伽，古筝业余3级水平。
前言 ix
第一部分 开始使用 R
第 1 章 R 基础 2
1.1 下载软件 2
1.2 尝试一些简单的任务 2
1.3 用户界面 5
1.4 安装包：GUI 界面 6
1.5 数据结构 6
1.6 样本数据集 7
1.7 工作目录 9
1.8 将数据导入 R 9
1.8.1 命令行输入 10
1.8.2 使用数据编辑器 11
1.8.3 从外部文件读取 13
1.9 获取脚本 18
1.10 用户自定义函数 20
1.11 开始令人享受的事 21
第 2 章 R 图概述 24
2.1 图表导出 24
2.2 探索性图表和展示性图表 25
2.3 R 图形系统 28
2.3.1 基本图形和网格 28
2.3.2 lattice 28
2.3.3 ggplot2 30
2.3.4 包的特殊应用程序 图表 31
2.3.5 用户自定义图表函数 31
第二部分 单变量图
第 3 章 带状图 34
3.1 一种简单的图 34
3.2 数据可以漂亮 40
3.2.1 练习 3-1 43
3.2.2 练习 3-2 43
第 4 章 点图 44
第 5 章 箱线图 50
5.1 箱线图 50
5.2 再次访问 Nimrod 54
5.3 美化数据 56
5.3.1 练习 5-1 59
5.3.2 练习 5-2 59
第 6 章 茎叶图 60
第 7 章 直方图 63
7.1 简单直方图 63
7.2 带第二个变量的直方图 66
7.2.1 练习 7-1 70
7.2.2 练习 7-2 70
第 8 章 核密度图 71
8.1 密度估计 71
8.1.1 选择带宽 73
8.1.2 比较两个或多个密度图 74
8.1.3 背景不是白色的 76
8.2 累积分布函数 76
8.2.1 练习 8-1 78
8.2.2 练习 8-2 78
第 9 章 条形图 79
9.1 基础条形图 79
9.2 脊柱图 82
9.3 条形图的间距和方向 83
9.3.1 练习 9-1 86
9.3.2 练习 9-2 86
第 10 章 饼图 87
10.1 普通饼图 87
10.2 扇形图 89
10.2.1 练习 10-1 90
10.2.2 练习 10-2 90
第 11 章 地毯图 91
第三部分 双变量图
第 12 章 散点图和折线图 94
12.1 基础散点图 94
12.2 折线图 99
12.3 模板 105
12.4 增强的散点图 108
12.4.1 练习 12-1 111
12.4.2 练习 12-2 112
第 13 章 高密度图 113
第 14 章 Bland-Altman 图 121
第 15 章 QQ 图 128
第四部分 多变量图
第 16 章 散点图矩阵和相关性分析图 136
16.1 散点图矩阵 136
16.2 相关性分析图 141
16.3 混合定量变量和分类变量的广义对矩阵 145
第 17 章 三维图 149
17.1 三维散点图 149
17.2 伪色图 154
17.3 气泡图 155
17.3.1 练习 17-1 160
17.3.2 练习 17-2 160
第 18 章 协同图 161
第 19 章 聚类分析：树状图和热图 167
19.1 聚类分析 167
19.2 热图 172
19.2.1 练习 19-1 176
19.2.2 练习 19-2 176
19.2.3 练习 19-3 176
第 20 章 马赛克图 177
第五部分 现在该做些什么
第 21 章 拓展图形化知识和 R 技能的资源 188
21.1 R 图 188
21.2 通用绘图原则 189
21.3 学习更多关于 R 的知识 189
21.4 用 R 做统计 189
附录 A 参考文献 191
附录 B R 的颜色 193
附录 C R Commander 图形用户界面 195
附录 D 使用 引用的包 200
附录 E 从 R 的外部导入数据 204
附录 F 章节练习解答 209
附录 G 故障排查：为什么我的代码不工作 220
附录 H 本书介绍的 R 函数 228
关于作者 238
关于封面 238
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