R語(yǔ)言是一種完全開源的程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，可以免費(fèi)使用。它具有豐富的生態(tài)系統(tǒng)（Comprehensive R Archive Network，CRAN），提供超過15 000個(gè)免費(fèi)套件（Package），廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、生物信息學(xué)、金融分析以及社會(huì)科學(xué)研究等多個(gè)領(lǐng)域。隨著R語(yǔ)言的流行和普及，許多學(xué)者和專家將其作為研究與開發(fā)的主要工具，因此學(xué)習(xí)R語(yǔ)言是明智的選擇。
本書主要內(nèi)容如下：
第1章 R簡(jiǎn)介，主要介紹R軟件的基本功能以及主要對(duì)象類型，如向量、數(shù)組、矩陣、數(shù)據(jù)框、因子、列表和對(duì)象轉(zhuǎn)換。
第2章 讀寫數(shù)據(jù)，主要介紹R語(yǔ)言中常用的數(shù)據(jù)讀取與寫入方法，涵蓋文本文件、Excel表格、數(shù)據(jù)庫(kù)等多種數(shù)據(jù)源的操作技巧。
第3章 從流程控制到函數(shù)，主要介紹R語(yǔ)言編程的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，包括流程控制語(yǔ)句和函數(shù)的定義與使用。通過學(xué)習(xí)本章內(nèi)容，讀者將能夠編寫結(jié)構(gòu)清晰、高效可維護(hù)的代碼，提升代碼的復(fù)用性與執(zhí)行效率。
第4章 繪圖功能及基本統(tǒng)計(jì)，主要介紹R語(yǔ)言中的繪圖功能，包括高級(jí)繪圖函數(shù)、低級(jí)繪圖函數(shù)及交互式繪圖函數(shù)的使用，并講解圖形參數(shù)設(shè)置方法。同時(shí)，簡(jiǎn)要介紹基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)知識(shí)，為后續(xù)統(tǒng)計(jì)建模打下基礎(chǔ)。
第5章 數(shù)據(jù)分析和常用包，主要介紹R語(yǔ)言在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的常見應(yīng)用場(chǎng)景，并講解機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和文本挖掘中常用的擴(kuò)展包及其基本用法。
第6章 監(jiān)督式學(xué)習(xí)，本章系統(tǒng)講解監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要算法，包括決策樹、支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）以及集成學(xué)習(xí)方法，幫助讀者掌握預(yù)測(cè)建模的核心技術(shù)。
第7章 非監(jiān)督式學(xué)習(xí)，主要介紹非監(jiān)督式學(xué)習(xí)的基本原理與應(yīng)用，重點(diǎn)講解聚類分析方法，包括層次聚類、K均值聚類、模糊C均值聚類及其評(píng)價(jià)指標(biāo)，適用于無標(biāo)簽數(shù)據(jù)的自動(dòng)分類任務(wù)。
第8章 演化式學(xué)習(xí)，主要介紹基于自然啟發(fā)機(jī)制的優(yōu)化算法，主要包括遺傳算法（GA）和人工蜂群算法（ABC），并探討其在優(yōu)化問題中的應(yīng)用。
第9章 混合式學(xué)習(xí)，主要介紹多種智能算法的融合策略，包括人工蜂群算法與決策樹的結(jié)合、遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合，以提升模型性能與泛化能力。
第10章 關(guān)聯(lián)性規(guī)則，主要講解關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念與生成方法，重點(diǎn)介紹如何從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)變量之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，并應(yīng)用于推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。
第11章 文本挖掘，主要介紹文本挖掘的基本流程，包括中文分詞、詞頻統(tǒng)計(jì)與詞云生成等內(nèi)容，幫助讀者掌握從非結(jié)構(gòu)化文本中提取信息的方法。
第12章 推薦系統(tǒng)，通過Jester5k與MovieLens等經(jīng)典數(shù)據(jù)集，演示推薦系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)過程，涵蓋協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等主流方法。
第13章 可視化數(shù)據(jù)分析，主要介紹數(shù)據(jù)可視化工具的使用方法，幫助讀者通過圖表形式直觀展示數(shù)據(jù)特征與分析結(jié)果，提高數(shù)據(jù)洞察力。
第14章 探索性數(shù)據(jù)分析，通過實(shí)際案例引導(dǎo)讀者完成完整的探索性數(shù)據(jù)分析流程。
第15章 深度學(xué)習(xí)，主要介紹深度學(xué)習(xí)的核心算法，包括多層感知器（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），并提供R語(yǔ)言環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)示例。
本書配套源代碼、數(shù)據(jù)、教學(xué)PPT課件，請(qǐng)用微信掃描下方的二維碼獲取，也可按掃描出來的頁(yè)面提示，把下載鏈接發(fā)送到自己的郵箱進(jìn)行下載。

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如果讀者在學(xué)習(xí)過程中有任何問題，請(qǐng)通過電子郵件聯(lián)系booksaga@126.com，郵件主題為R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析從入門到實(shí)踐。
筆者是福州大學(xué)先進(jìn)制造學(xué)院教授，本書是筆者多年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)的結(jié)晶，適合有意向?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)分析的讀者閱讀。書中的范例代碼可供讀者進(jìn)行練習(xí)。本書特別適合想學(xué)R語(yǔ)言和數(shù)據(jù)分析的初學(xué)者，同時(shí)也可作為希望自我進(jìn)修的入門參考書。盡管筆者在撰寫本書時(shí)力求完美，但仍可能存在疏漏之處，歡迎各位讀者批評(píng)與指正。
本書的出版，感謝李開暉教授、王量弘教授及出版社編輯的鼎力協(xié)助，同時(shí)感謝福州大學(xué)先進(jìn)制造學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)的支持，最后也感謝家人的全力支持與協(xié)助。

李仁鐘
2025年4月