【R资料】R for Data Science

本周是2018年第20周，笔者从本周开始，坚持每周给大家推荐一份有价值的R资料，这些资料的形式包括：书籍，论文，报告，代码，并且提供下载，欢迎大家持续关注，一起来学习，交流和分享。

书籍：《R for Data Science_ Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data》

一：为什么推荐这本书籍？

这本书是Garrett Grolemund和Hadley Wickham合著的一本介绍R做数据科学的书籍。这本书的组织架构围绕数据科学的工作流程所展开，包括数据的导入，数据管理，数据的可视化，数据建模，数据报告。对于想使用R语言做数据科学或者专注于数据科学里面的某个环节的数据人，强烈推荐阅读和实践。（期待您的读后感）

二：本书的主要内容有哪些？

本书的内容包括四个部分：

第一部分：探索

这部分包括1）ggplot2做数据可视化；2）dplyr做数据变换；3）探索性数据分析；4）工作流：基础，脚本和项目管理

第二部分：整合

这部分包括1）tibble数据结构；2）readr做数据导入；3）tidyr做数据整洁；4）dplyr处理关系型数据；5）stringr做字符串；6）forcats做因子处理；7）lubridate做日期和实践处理

第三部分：编程

这部分包括1）magrittr做管道处理；2）purrr做迭代处理；3）向量和函数

第三部分：建模

这部分包括1）modelr做基本模型；2）模型构建；3）purrr和broom构建更多模型

第四部分：沟通

这本分包括1）R Markdown；2）ggplot2做数据故事；3）R Markdown格式和工作流

三：阅读本书需要什么基础？

小编建议，仅供参考，欢迎补充。

1 掌握R语言基础知识（R的数据类型+R的数据结构+R的控制流程+R的包安装和使用）

2 好奇心，喜欢用数据科学知识解决数据问题

四：如何获取资料？

关注微信公众号，点赞和转发，添加笔者微信，即可获取。

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