R语言是主要用于统计分析、绘图、报告和数据挖掘的编程语言与软件环境，它是面向对象的开源软件，前身是贝尔实验室所创的S语言。R语言由于具有强大的功能、扩展性和开源性，广泛运用于学术界和工业界。R语言具有多种统计学及数据分析功能，基本上目前所有的统计方法在R语言中都有实现。

通过安装包扩展R的功能，人们可以将开发的R语言包提交到CRAN与所有R语言编程者共享，这非常有利于研究人员进行交流。R语言的发展势头越来越猛，在其擅长的统计学领域已远超Matlab、SAS、SPASS等商业软件。

R语言的使用非常简单，即使你以前没有接触过编程语言，也能很快学会R语言。

除了转换数据和分析数据之外，R语言还能很方便地产生令人惊喜的图形和报告。它现在已经成为一个完整的体系，可以用于数据分析、提取和转换、模型拟合、描述推断、预测，绘图以及给出报告结果。

自21世纪头10年后期以来，R语言的普及就像飞升的火箭一路飙升，它已经走出学术界，进入了银行业、销售业、制药业、政界、基因组学等其他许多领域。R语言的很多新用户以前都使用一些低级编译语言程序，比如C++和其他的统计包（例如SAS或SPSS），还有一些用户之前使用“800磅重的大猩猩”—Excel。这时期扩展软件包的数量飙升，这些软件包是预先写好的代码库，用于扩展R的功能。

目前机器学习和人工智能迅猛发展，而数据预处理和特征分析同样是模型训练的前提。这些都预示着R语言将会渐渐成为至关重要的研究与生产工具。

本期赠书《R语言：实用数据分析和可视化技术》。本书所涉及的R语言知识可谓包罗万象，涵盖当前绝大部分功能，称得上R语言的百科全书。本书借鉴数据科学家Jared P Lander在R语言上丰富的教学经验，通过大量实例，详细讲解R语言的核心功能。对于刚接触统计程序和模型的人，本书的内容组织结构使得学习R语言相当简单和直观。

本书主要介绍R语言中20%的核心功能，但是这20%的功能足以让你解决80%的现代数据分析。每章都是以基础知识开始，提供大量的实例和代码。你将学习下载和安装R语言；设置和使用R语言环境；掌握基本的程序编写，数据导入、操作和可视化。然后在此基础上构建完整的线性和非线性模型，学习数据挖掘技术。接着学习使用LaTeX、RMarkdown和Shiny等R语言包。

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