目 录
第1 章 数据分析概况 / 1
1.1 数据分析的定义（What） / 2
1.2 数据分析的作用（Why） / 4
1.3 数据分析的步骤（How） / 5
1.3.1 明确分析目的和思路 / 6
1.3.2 数据收集 / 7
1.3.3 数据处理 / 9
1.3.4 数据分析 / 9
1.3.5 数据展现 / 10
1.3.6 报告撰写 / 11
1.4 数据分析的三大误区 / 12
1.5 常用的数据分析工具 / 13
1.5.1 Excel / 13
1.5.2 SPSS / 15
1.5.3 Python / 16
1.5.4 R 语言 / 17
第2 章 R 语言概况 / 18
2.1 R 语言简介 / 19
2.2 R 语言的特点 / 19
2.3 R 语言包 / 20
2.3.1 函数 / 20
2.3.2 包 / 24
2.4 R 语言的使用场景 / 26
2.5 RStudio 简介 / 27
2.6 R 软件和RStudio 的与安装 / 27
2.6.1 R 软件 / 27
2.6.2 安装R 软件 / 29
2.6.3 RStudio / 34
2.6.4 安装RStudio / 35
2.7 RStudio 的使用 / 38
2.7.1 RStudio 界面简介 / 38
2.7.2 项目管理 / 39
2.7.3 新建R 代码文件 / 41
2.7.4 代码提示 / 43
2.7.5 变量浏览 / 43
2.7.6 图形绘制 / 45
2.7.7 帮助文档 / 45
第3 章 编程基础 / 47
3.1 数据类型 / 48
3.1.1 数值型 / 49
3.1.2 字符型 / 50
3.1.3 逻辑型 / 53
3.2 赋值和变量 / 54
3.2.1 赋值和变量 / 54
3.2.2 变量命名规则 / 55
3.3 数据结构 / 56
3.3.1 向量 / 57
3.3.2 因子 / 59
3.3.3 数据框 / 60
3.3.4 列表 / 67
3.3.5 四种数据结构的区别 / 68
3.4 向量化运算 / 68
3.5 for 循环 / 70
3.6 R 语言编程注意事项 / 73
第4 章 数据处理 / 76
4.1 数据导入与导出 / 77
4.1.1 数据导入 / 77
4.1.2 数据导出 / 86
4.2 数据清洗 / 88
4.2.1 数据排序 / 88
4.2.2 重复数据处理 / 89
4.2.3 缺失数据处理 / 93
4.2.4 空格数据处理 / 96
4.3 数据转换 / 98
4.3.1 数值转字符 / 98
4.3.2 字符转数值 / 101
4.3.3 字符转时间 / 101
4.4 数据抽取 / 105
4.4.1 字段拆分 / 105
4.4.2 记录抽取 / 110
4.4.3 随机抽样 / 117
4.5 数据合并 / 120
4.5.1 记录合并 / 120
4.5.2 字段合并 / 123
4.5.3 字段匹配 / 125
4.6 数据计算 / 131
4.6.1 简单计算 / 131
4.6.2 时间计算 / 132
4.6.3 数据标准化 / 134
4.6.4 数据分组 / 138
第5 章 数据分析 / 142
5.1 对比分析 / 143
5.2 基本统计分析 / 147
5.3 分组分析 / 149
5.4 结构分析 / 151
5.5 分布分析 / 152
5.6 交叉分析 / 155
5.7 RFM 分析 / 157
5.8 矩阵分析 / 166
5.9 相关分析 / 169
5.10 回归分析 / 172
5.10.1 回归分析简介 / 172
5.10.2 简单线性回归分析 / 174
5.10.3 多重线性回归分析 / 178
第6 章 数据可视化 / 183
6.1 数据可视化简介 / 184
6.1.1 什么是数据可视化 / 184
6.1.2 数据可视化常用图表 / 184
6.1.3 通过关系选择图表 / 185
6.2 散点图 / 187
6.3 矩阵图 / 195
6.4 折线图 / 199
6.5 饼图 / 204
6.6 柱形图 / 205
6.7 条形图 / 209
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R语言篇系“小蚊子数据分析”团队精心打磨的又一力作
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