本书通过全彩图解+视频讲解的方式, 详细介绍了利用R语言进行数据分析的相关知识与实操案例。主要内容包括: R语言快速入门、R语言数据管理与操作、R语言数据可视化、R语言数据分析、综合案例1-中药材鉴别、综合案例2-抗乳腺癌候选药物分析、综合案例3-新闻文本内容数据分析。
本书主要具有以下特色：
1.内容全面，循序渐进。本书围绕R语言数据分析相关语法和常用数据分析包展开，内容由浅入深，非常适合初学者学习。
2.案例丰富，实用性强。书中选取了不同场合下的各种数据分析案例，不仅中间穿插有小案例，书末还有综合性的大案例，通过案例实操，让读者能够快速掌握所学知识，并应用到实际工作中。
3.全彩图解，直观易懂。本书采用全彩印刷，书中通过大量的彩色图片展示，让读者一目了然，迅速了解并掌握具体的操作方法、步骤以及实现效果。
4.学习资源，超值赠送。重要知识点及实战案例均配有二维码视频讲解，扫码观看，学习更便捷。此外，还附赠相关实例素材源文件、电子书等资源，方便实践练习与知识拓展。
R语言是一套完整的数据准备、处理、分析与可视化的科学系统，对数据科学、机器学习及深度学习，均有一套完备的解决方案。其最先在国外流行，传入我国后，迅速受到高校以及各行业的喜爱，大多数高校都将R语言作为统计学的编程入门课，其受欢迎程度远远领先于大多数商业统计软件。
本书是R语言在数据分析方面从入门到提升的教程，将R语言编程与数据分析实战案例紧密结合，可帮助读者快速掌握R语言进行数据分析。
本书一共有8章。各章的内容设置如下。
第1章 R语言与数据分析。该章主要介绍R与RStudio的安装与使用，数据分析的简要内容，以及R语言在数据分析上的优势等。帮助读者快速建立起对R语言数据分析的全面认知，为后面的学习做准备。
第2章 R语言快速入门。该章主要是对R语言的使用进行快速入门，详细介绍向量、矩阵、数组、数据框、列表、判断与循环语句，以及如何编写R函数等内容。
第3章 R语言数据管理与操作。该章主要介绍R语言中如何对数据进行导入与保存、缺失值处理，数据并行计算，数据选择、分组计算，数据融合以及数据长宽变换，时间数据与文本数据的操作等内容。
第4章 R语言数据可视化。该章主要介绍R语言中流行的数据可视化方式的使用，主要包括基础数据可视化包graphics的使用，ggplot2绘图系统的使用，以及R语言中其它常用的第三方数据可视化包的使用。
第5章 R语言数据分析。该章主要介绍常用数据分析方法，如相关性分析、方差分析、数据降维算法、数据回归分析、数据分类算法、数据聚类算法以及时间序列预测相关的算法等，并使用R语言结合实际的数据集进行数据分析实战。
第6章 综合案例1：中药材鉴别。该章从数据分析实战应用出发，结合真实的中药材红外特征数据集，介绍了如何利用R语言将数据可视化、数据分析，以及机器学习算法相结合，对中药材鉴别中的相关问题进行分析和处理。在应用无监督学习时，主要使用聚类算法对数据进行聚类分析，使用数据降维算法对数据进行降维分析；在使用有监督学习时，主要以特征选择、数据降维与分类算法相结合的方式，对数据进行分类。
第7章 综合案例2：抗乳腺癌候选药物分析。该章使用R语言分析了一个抗乳腺癌候选药物数据分析案例，主要介绍数据可视化探索分析、数据重要特征选择、数据回归分析算法、数据降维算法，以及数据分类等算法的应用。
第8章 综合案例3：文本内容数据分析。该章以R语言对新闻文本数据、《三国演义》文本数据进行分析为例，主要介绍在文本分析中常用的数据准备与清洗、特征提取、文本数据可视化、文本聚类、文本分类等相关方法的应用。
本书内容丰富，由易到难、逐步深入，所选用的案例很有代表性，且每章均配有大量的示例代码和详细注释（关于程序和数据文件，可前往化学工业出版社官网www.cip.com.cn/Service/Download搜索本书并获取配套资源的下载地址），便于读者自己动手练习。
由于编著者水平有限，编写时间仓促，书中难免存在疏漏，敬请读者不吝指正。
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