卡巴科弗编写的《R语言实战(第2版)》从解决实际问题入手，尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用，讲解清晰透澈，极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能，展示了各种实用的统计示例，而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。第2版新增6章内容，涵盖时间序列、聚类分析、分类、高级编程、创建包和创建动态报告等，并分别详细介绍了如何使用ggplot2和lattice进行高级绘图。通读本书，你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧，领略大量探索和展示数据的图形功能，并学会如何撰写动态报告，从而更加高效地进行分析与沟通。

卡巴科弗编写的《R语言实战(第2版)》注重实用性，是一本全面而细致的R指南，高度概括了该软件和它的强大功能，展示了使用的统计示例，且对于难以用传统方法处理的凌乱、不完整和非正态的数据给出了优雅的处理方法。作者不仅仅探讨统计分析，还阐述了大量探索和展示数据的图形功能。新版做了大量更新和修正，新增了近200页内容，介绍数据挖掘、预测性分析和高级编程。

本书适合数据分析人员及R用户学习参考。

第一部分 入门

 第1章 R语言介绍

1.1 为何要使用

1.2 R的获取和安装

1.3 R的使用

1.3.1 新手上路

1.3.2 获取帮助

1.3.3 工作空间

1.3.4 输入和输出

1.4 包

1.4.1 什么是包

1.4.2 包的安装

1.4.3 包的载入

1.4.4 包的使用方法

1.5 批处理

1.6 将输出用为输入：结果的重用

1.7 处理大数据集

1.8 示例实践

1.9 小结

 第2章 创建数据集

2.1 数据集的概念

2.2 数据结构

2.2.1 向量

2.2.2 矩阵

2.2.3 数组

2.2.4 数据框

2.2.5 因子

2.2.6 列表

2.3 数据的输入

2.3.1 使用键盘输入数据

2.3.2 从带分隔符的文本文件导入数据

2.3.3 导入Excel数据

2.3.4 导入XML数据

2.3.5 从网页抓取数据

2.3.6 导入SPSS数据

2.3.7 导入SAS数据

2.3.8 导入Stata数据

2.3.9 导入NetCDF数据

2.3.10 导入HDF5数据

2.3.11 访问数据库管理系统

2.3.12 通过Stat/Transfer导入数据

2.4 数据集的标注

2.4.1 变量标签

2.4.2 值标签

2.5 处理数据对象的实用函数

2.6 小结

 第3章 图形初阶

3.1 使用图形

3.2 一个简单的例子

3.3 图形参数

3.3.1 符号和线条

3.3.2 颜色

3.3.3 文本属性

3.3.4 图形尺寸与边界尺寸

3.4 添加文本、自定义坐标轴和图例

3.4.1 标题

3.4.2 坐标轴

 ……

 第4章 基本数据管理

 第5章 高级数据管理

第二部分 基本方法

 第6章 基本图形

 第7章 基本统计分析

第三部分 中级方法

 第8章 回归

 第9章 方差分析

 第10章 功效分析

 第11章 中级绘图

 第12章 重抽样与自助法

 第四部分 高级方法

 第13章 广义线性模型

 第14章 主成分分析和因子分析

 第15章 时间序列

 第16章 聚类分析

 第17章 分类

 第18章 处理缺失数据的高级方法

第五部分 技能拓展

 第19章 使用ggplot2进行高级绘图

 第20章 高级编程

 第21章 创建包

 第22章 创建动态报告

 第23章 使用lattice进行高级绘图

附录

后记：探索R的世界

参考文献