统计推断与数据科学，moderndive和tidyverse包

专题介绍：R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件，是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上，而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统，相比于其他统计分析软件，R的学术性开发比较早，适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

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R语言功能强大，应用广，受益于各行各业人才贡献的R包。tidyverse包是我经常使用的R包。它是一个数据科学工作套件，集成了一系列R包，可以完成数据科学工作各项任务。例如，数据的获取，数据的整理，数据分析，数据可视化等。你成功加载tidyverse包后，意味着一系列包都可以使用了（包里面函数集），如下图所示：

最近，在网上发现一本书，如下图：

我在读这本书的英文电子书，记录下读书心得和收获。

第一，这本书主题鲜明，容易读懂。它首先介绍R做数据的准备工作，回答3个问题，分别是1）R和RStudio是什么？2）R中怎么编码？3）R包是什么？然后，用3部分依次介绍三大主题，分别是1）用tidyverse包做数据科学；2）用moderndive包做数据模型；3）用infer包做统计推断，最后，做了个总结。利用数据讲故事，分享了两个案例，很有意思。书籍还提供了两个附录，分别是统计基础知识和本书用到的R包的版本信息和参考文献。以上就是这本书的内容提要。这本书的组织结构，如下图所示：

第二，读这本书，我的几个收获。1）对于tidyverse包数据科学的事情做了强化；2）对统计推断里面介绍的抽样、置信区间和假设检验，有了新的认识，并且学习使用新的包infer来完成这些任务；3）这本书里面介绍的模型属于回归类的模型，让自己又复习了回归相关的算法和用法，并且学习新的R包moderndive来做数据建模的工作；4）用数据讲故事，对我很有吸引力。这是我们做数据工作的人需要强化和提升的软实力，即如何把从数据中学习到东西分享给相关人，以发挥数据的价值，这是非常重要的事情和任务。

第三，这是一本英文电子书，有一段时间没有阅读英文电子书了。趁着阅读这本书的时候，又复习和回顾一下自己的英语知识。英语是一门国际语言，利用它获取信息，或者最新的信息，有助于我们更好地工作和思考。身边有些朋友，一看到是英文书籍，就有一种畏惧感了。我觉得大可不必。这本英文书籍，英语句子都很简单，读起来就很轻松易懂，对于一些不知道的英语，借助一些英语翻译工具和自己的专业知识，就可以很快地理解和弄明白了。期待更多伙伴们，一起来阅读这本书。在读书的过程中有什么想法，请留言或者加入R语言群，大家交流。

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你在阅读这本书的过程中，遇到什么问题，或者有什么心得与收获，可以扫描我的微信号，备注“R-入群”。我会邀请你加入R语言群，和大家一起讨论与学习。

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