本书是为那些立志成为数据科学家的读者准备的，深入浅出地讲解了R语言的安装、RStudio的操作和基础知识，以及数据分析方法等工作中需要用到的重点内容。从R数据结构的基础开始介绍语法技术，包括对数据有作用的代码和函数群，向量、矩阵、排列、数据帧等内容，350个统计分析的实际运用方法。

R语言开源、免费，作为专门为统计和数据开发而开发的语言，功能齐全，比较稳定成熟。机器学习、数据挖掘领域面临着一些抽象自大量现实生活的问题，比如关联规则挖掘、聚类、分类这三大问题。作为一个完备的工程计算包，R毫无疑问对它们都提供了足够的支持。对于数据挖掘人员来说，R语言是技能。

第1章　配置R开发环境和R语言编程基础

1-1 配置R语言开发环境

1-2 执行R语言程序

1-3 项目实践

第2章　数据操作的秘诀

2-1 向量和数据类型

2-2 向量的生成和操作

2-3 因子

2-4 将向量转换为矩阵/数组

2-5 字符串向量

2-6 列表

2-7 矩阵

2-8 数据转换

2-9 日期

第3章　文件操作的秘诀

3-1 操作文本文件

3-2 读取Excel数据

第4章　基本编程的秘诀

4-1 程序的控制

4-2 创建函数

第5章　基本的描述统计学

5-1 描述统计量

5-2 顺序统计量

5-3 多列的计算

5-4 直方图

第6章　正态分布

6-1 标准正态分布和一般正态分布

第7章　统计估计

7-1 点估计

7-2 区间估计

第8章　统计假设检验

8-1 2检验

8-2 方差分析

第9章　回归分析

9-1 相关分析

9-2 线性单回归分析

9-3 线性多元回归分析

9-4 非线性回归分析

第10章　多变量分析

10-1聚类分析

10-2判别分析

10-3主成分分析

10-4因子分析

第11章　时间序列分析

11-1时间序列对象

11-2 AR模型

第12章　绘图

12-1绘图的基础

12-2绘制多个组

12-3创建条形图

12-4直方图、正态QQ图