R语言实战（第2版）

在微信读书上看第二版小一百页后，发现有第三版，且更新不少，便找来学习阅读。统计编程这东西，光看不行，得靠项目与实务落地。很多或许细节的技术内容看完，理解了，稍后亦会忘记其中纠葛，留个印象，有需要下次可以当词典对待，再来翻便是。 这本书挺有名，早些年便加入书架，迟迟未读，后来做项目或搞量化建模时用了不少R，也看过其他稍薄的书。直至最近基于大模型的辅助编程或称之为vibe coding风靡，逐渐发现并深刻领悟一个非常有意思的观点：AI逐步抹平中层和低层玩家的差距，但是无限拉开了高层和下面玩家的距离。越是懂学科基础原理和内容的高级玩家，越懂得如何向AI提问，越懂得如何评价，越懂得如何设计更有“品味”的研究框架，越懂得如何HITL（Human in the Loop）。此时感觉有必要回头系统地看看这本书。 首先说一下，相较于第2版，《R语言实战》第3版最核心的更新是完整补齐tidyverse现代数据工作流体系，新增tibble、readr、readxl、dplyr、tidyr等工具包实操内容，大幅扩充ggplot2可视化全流程讲解并增设独立绘图相关章节，全书全面围绕RStudio更新操作教程；同时对多章节进行扩充与重写，新增R Markdown动态参数化报告、代码可视化调试、非标准求值等编程内容，彻底重构包开发章节并补充CRAN、GitHub包分发流程，在建模板块新增黑箱模型Shapley值解读、k近邻/随机森林缺失值填充、聚类有效性评估等前沿案例，附录同步更新RGUI、自定义启动环境、超内存大数据集处理方案，还修正了第2版中过时函数、代码案例与旧版R环境适配问题，整体淘汰大量传统基础数据框旧式写法。 第3版对绘图给予了更多的重视，但绘图这玩意，规则和技术细节很多，包更多，具体应用时再翻再看。届时更合理的是，结合本书和推理大模型辅助编写绘图代码，会更高效。 其实统计编程这玩意，永远离不开一件事---撇开数学谈代码，更恰当地说，应该是现代统计学与机器学习算法。除了关于R基础包，基础语法，控制流，数据结构，数据预处理等通用性代码内容，基本全部围绕统计学和机器学习设计章节。所以想较好地掌握R，得两条腿走路。 以上是为“推荐”评价。

把这本书当教科书学习,会非常枯燥,而且(就我个人而言)看一页忘一页. 但如果把这本书当词典或者工具手册用,你会发现它不愧于“神作”这个名号. 个人看法.

非常好的入门书，适合小白，学习R还是先看书更系统一些，看完了书可以结合视频再巩固，有收获，值得学习使用，同时文本语言我也很喜欢，还有点幽默是怎么回事呀，比如iPhone也能安装R，但是最好不要，哈哈哈

自从看过hadley的r4ds之后。我觉得用这本书入门r语言和数据科学已经有些过时了。在探索性数据分析上，语法的简洁性和一致性上tidy-r是对base-r的全面超越。现在唯一对tidy-r的担心是接口的稳定性，这让我不太敢用来做大项目。

一上来就甩出向量，均值和plot等一大堆函数，但是连数据形式都没介绍呢，对于零基础尤其是编程语言本身零基础的人而言理解会很困难，不适合新手入门，适合入门一段时间的人复盘。

我是看的纸质书第三版 原以为会很难读完 没想到现在就看完了[偷笑R] 学习它的过程其实需要2部分 1.像学一门外语一样学习R认识的语言 （这样才能和它沟通） 2.把R包当作药房的药品💊 （不同药品有不同适应症；用不同R包实现不同数据分析方法的时候，就是用不同药品去解决不同疾病，最重要的是疾病诊断和对症下药，你不需要等到学习完所有药品你才去治病，因为即便你不了解乙酰胆碱类药品，你也已经知道对乙酰氨基酚可以退烧了[偷笑R]，所以你可以立马实践！） 基于以上两点其他的便是： 1.对医学统计学有足够的认识，最好还是从教材里对数据和分析方法的一些基本概念都足够的学习基础，最好还是从SPSS入门 2.对这个世界有足够的好奇心和探索欲，因为说到底，分析数据的发心是你对世界的好奇，你想要透过数据去探索这个世界的规律，数据只是一个入口，SPSS、R、Stata、SAS、Python ,都只是不同的药房而已，你不需要这么多药房，一两个药房足以

学R语言，很忌讳用数学学习的方式，最好是应用为导向，什么样的数据在什么样的处理下得到什么样的结果，有了对这些场景的感知，自然就不难学会，也能由易到难、由简到繁。

与我而言，这本书很适合R语言的入门和数据分析的入门，我觉得它比较适合入门也许跟我学过Python有关，但不可否认，他在R语言确实是一种简单易学的需要。当然选择合适的开发环境很有必要，RStudio就相当不错。而且R语言自带的数据集可以让我们自己练习所学知识

讲的很细致，由浅入深，好喜欢～好适合我这个初学者。

写的非常细致，基本包括了r语言进行数据科学的绝大部分内容，当然具体内容还需要去更拓展的了解，我在网上搜说这个是base R的内容，下一步在了解一下tidyverse对比一下