谁说菜鸟不会数据分析（R语言篇）

　　本书从解决工作实际问题出发，提炼并总结工作中R 语言常用的数据处理、数据分析实战方法与技巧。本书力求通俗易懂地介绍相关知识，在不影响学习和理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的R 语言编程、统计术语或模型公式。如果读者需要了解相关的知识，可查阅相关的图书或资料。 本书的定位是带领R 语言数据分析初学者入门，并解决在学习、工作中使用R 语言进行数据分析的大部分问题或需求。如果读者在入门后还需要进一步学习，可自行扩展阅读相关图书或资料，因为学习是永无止境的，正所谓“师傅领进门，修行在个人”。

　　方小敏，“数据分析实战”公众号主理人，资深机器学习工程师；曾服务于BAT等知名互联网企业，熟练掌握Python、R、Spark、Hive、TensorFlow等工具进行机器学习。 齐德胜，“玩转Python数据”公众号主理人，资深商业智能工程师，略懂Python、R、SQL等。 张文霖，新浪博客“小蚊子数据分析”博主，资深数据分析师，曾服务于国内知名市场研究公司、中国移动等公司，具有多年移动互联网数据分析经验，略懂Excel、PPT、SPSS、水晶易表等工具。

第1 章 数据分析概况
1.1 数据分析的定义（What）
1.2 数据分析的作用（Why）
1.3 数据分析的步骤（How）
1.3.1 明确分析目的和思路
1.3.2 数据收集
1.3.3 数据处理
1.3.4 数据分析
1.3.5 数据展现
1.3.6 报告撰写
1.4 数据分析的三大误区
1.5 常用的数据分析工具
1.5.1 Excel
1.5.2 SPSS
1.5.3 Python
1.5.4 R 语言

第2 章 R 语言概况
2.1 R 语言简介
2.2 R 语言的特点
2.3 R 语言包
2.3.1 函数
2.3.2 包
2.4 R 语言的使用场景
2.5 RStudio 简介
2.6 R 软件和RStudio 的下载与安装
2.6.1 下载R 软件
2.6.2 安装R 软件
2.6.3 下载RStudio
2.6.4 安装RStudio
2.7 RStudio 的使用
2.7.1 RStudio 界面简介
2.7.2 项目管理
2.7.3 新建R 代码文件
2.7.4 代码提示
2.7.5 变量浏览
2.7.6 图形绘制
2.7.7 帮助文档

第3 章 编程基础
3.1 数据类型8
3.1.1 数值型
3.1.2 字符型
3.1.3 逻辑型
3.2 赋值和变量
3.2.1 赋值和变量
3.2.2 变量命名规则
3.3 数据结构
3.3.1 向量
3.3.2 因子9
3.3.3 数据框
3.3.4 列表
3.3.5 四种数据结构的区别
3.4 向量化运算
3.5 for 循环
3.6 R 语言编程注意事项

第4 章 数据处理
4.1 数据导入与导出
4.1.1 数据导入7
4.1.2 数据导出
4.2 数据清洗
4.2.1 数据排序
4.2.2 重复数据处理
4.2.3 缺失数据处理
4.2.4 空格数据处理
4.3 数据转换
4.3.1 数值转字符
4.3.2 字符转数值
4.3.3 字符转时间
4.4 数据抽取
4.4.1 字段拆分
4.4.2 记录抽取
4.4.3 随机抽样
4.5 数据合并
4.5.1 记录合并
4.5.2 字段合并
4.5.3 字段匹配
4.6 数据计算
4.6.1 简单计算
4.6.2 时间计算
4.6.3 数据标准化
4.6.4 数据分组

第5 章 数据分析
5.1 对比分析
5.2 基本统计分析
5.3 分组分析
5.4 结构分析
5.5 分布分析
5.6 交叉分析
5.7 RFM 分析
5.8 矩阵分析
5.9 相关分析
5.10 回归分析
5.10.1 回归分析简介
5.10.2 简单线性回归分析
5.10.3 多重线性回归分析

第6 章 数据可视化
6.1 数据可视化简介
6.1.1 什么是数据可视化
6.1.2 数据可视化常用图表
6.1.3 通过关系选择图表
6.2 散点图
6.3 矩阵图
6.4 折线图
6.5 饼图
6.6 柱形图
6.7 条形图