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图书 [![Awesome](https://cdn.rawgit.com/sindresorhus/awesome/d7305f38d29fed78fa85652e3a63e154dd8e8829/media/badge.svg)](https://github.com/sindresorhus/awesome)
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关于不同方面和应用的精选书籍清单 [R](https://www.r-project.org/) 编程语言，并尝试以更加用户友好的方式使 [R Books]() 现代化. 受 [GoBooks]() 启发.


初学者书籍
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#### Learning R [[Amazon]](https://github.com/RomanTsegelskyi/rbooks/blob/master/www.amazon.com/Learning-R-Richard-Cotton/dp/1449357105/) 

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了解如何使用 R 语言和软件环境执行数据分析，即使您只有很少或没有编程经验. 通过本实践指南中的教程，您将学习如何使用您需要了解的基本 R 工具来分析数据，包括数据类型和编程概念.

#### Hands-On Programming with R [[Amazon]](http://www.amazon.com/Hands-On-Programming-Write-Functions-Simulations/dp/1449359019)

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通过深入研究 R 语言来学习如何编程，然后使用新发现的技能来解决实际的数据科学问题. 通过本书，您将学习如何加载数据、组装和分解数据对象、导航 R 的环境系统、编写您自己的函数以及使用 R 的所有编程工具.

#### The R Book [[Amazon]](http://www.amazon.com/The-Book-Michael-J-Crawley/dp/0470973927)

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非常庞大、非常成功和流行的文本，为所有 R 用户提供了广泛而全面的指南. 通过非常有用的示例详细介绍了 R 主题的各种内容.

#### R for Everyone: Advanced Analytics and Graphics [[Amazon]](http://www.amazon.com/Everyone-Advanced-Analytics-Graphics-Addison-Wesley/dp/0321888030)

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专业数据科学家 Jared P. Lander 凭借其无与伦比的新用户教学经验，为任何刚接触统计编程和建模的人编写了完美的教程. 本指南旨在使学习变得简单直观，重点介绍完成 80% 的现代数据任务所需的 20% 的 R 功能. 本书的独立章节从绝对基础开始，提供广泛的实践练习和示例代码. 您将下载并安装 R； 导航和使用 R 环境； 掌握基本的程序控制、数据导入和操作； 并完成几个基本测试. 然后，在此基础上构建几个完整的线性和非线性模型，并使用一些数据挖掘技术.

#### R Cookbook [[Amazon]](http://www.amazon.com/Cookbook-OReilly-Cookbooks-Paul-Teetor/dp/0596809158/) 

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本书包含 200 多个实用秘诀，可帮助您快速高效地使用 R 进行数据分析.  R 语言提供了您进行统计工作所需的一切，但其结构可能难以掌握. 这一系列简明、面向任务的秘诀可让您立即使用 R 提高工作效率，解决方案范围从基本任务到输入和输出、一般统计、图形和线性回归.

#### Learn R in a Day [[Amazon]](http://www.amazon.com/Learn-R-Day-Steven-Murray-ebook/) 

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 “一天学 R”通过面向示例的方法为读者提供关键的编程技能，非常适合学者、科学家、数学家和工程师. 本书假定没有计算机编程知识，并逐步涵盖了在一天内自信和熟练使用 R 所需的所有基本步骤. 主题包括如何输入、操作、格式化、迭代（循环）、查询、执行基本统计和绘制数据，通过循序渐进的技术和使用内置数据集的演示，鼓励读者在其上复制这些数据集电脑. 每章还包括练习（带解决方案）来练习关键技能，并使读者能够在本介绍性课程中获得的基础知识的基础上进一步发展. 

#### R Inferno [[Online]](http://www.burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf) *Free* 

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“如果您正在使用 R 并且认为自己身处地狱，那么这就是适合您的地图.”

这是对 R 编程的几个方面的很好的介绍. 将数据加载到 R 中，使用循环和逻辑语句迭代数据，作者甚至涉及创建包. 关于 R 的好书. 


#### The R Programming Wikiboo [[online]](https://en.wikibooks.org/wiki/R_Programming) 

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 wikibooks 网站上有关 R 的协作书籍. 任何人都可以改进它.

#### Data Munging with R [[Manning]](https://www.manning.com/books/data-munging-with-r) 

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 Data Munging with R 向您展示了如何获取原始数据并将其转换为用于计算、表格、图形等. 无论您已经有一定的编程经验，还是只是一个正在寻找更强大的数据处理工具的电子表格专家，本书都将帮助您入门.

您将了解使用面向数据的 R 编程语言及其许多特定于任务的程序包的来龙去脉. 通过数十个实际示例，学习填充缺失值、进行预测以及将数据可视化为图表. 当你完成时，你将成为一个大师级的芒格，拥有强大的、可重复的工作流程和使用数据来加强你的结论的技能！

#### R for Data Science [[Online]](http://r4ds.had.co.nz/)  *Free*

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了解如何使用 R 将原始数据转化为洞察力、知识和理解. 本书向您介绍 R、RStudio 和 *[tidyverse](https://www.tidyverse.org/) *，一组 R 包，旨在协同工作，使数据科学变得快速、流畅和有趣. 适用于之前没有编程经验的读者，R for Data Science 旨在让您尽快进行数据科学.

进阶书籍
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#### Advanced R [[Online]](http://adv-r.had.co.nz/)  [[Amazon]](http://www.amazon.com/dp/1466586966/) *Free*

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 Advanced R 提供了有用的工具和技术来解决多种类型的 R 编程问题，帮助您避免错误和死胡同. 凭借十多年的 R 编程经验，作者展示了 R 核心的优雅、美观和灵活性.

#### Data Manipulation with R, Second Edition [[Packt]](https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/data-manipulation-r-second-edition)

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本书从 R 的安装以及如何使用 R 及其库开始. 然后我们讨论 R 对象及其类的模式，然后突出显示不同的 R 数据类型及其基本操作.

已通过具体示例解释了使用拆分-应用-组合策略对分组数据操作的主要关注点. 本书还涵盖了一些特定的库，例如 lubridate、reshape2、plyr、dplyr、stringr 和 sqldf. 您不仅将学习分组数据操作，还将学习如何使用 reshape2 包有效地处理日期、字符串和因子变量以及不同的数据集布局.

到本书结束时，您将了解使用 stringr 进行文本操作、如何使用 twitteR 库从 twitter 中提取数据、如何清理原始数据以及如何构建原始数据以进行数据挖掘.

数据科学
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#### Mastering Data Science with R [[Packt]](https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/mastering-data-analysis-r)

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本书将为您提供建立和发展知识和专业技能所需的指导. 弥合理论与实践之间的差距，本书将帮助您理解和使用数据以获得竞争优势.

本书首先带您完成基本的数据挖掘和管理任务，例如处理、提取、清理和重组，然后探索不同的模型设计和有效分析的核心组件. 然后，您将发现除了传统的和更新的统计方法之外，如何优化机器学习算法在分类和推荐系统中的使用.

#### Practical Data Science with R [[Amazon]](http://www.amazon.com/Practical-Data-Science-Nina-Zumel/dp/1617291560)

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 Practical Data Science with R 向您展示了如何将 R 编程语言和有用的统计技术应用于日常业务情况. 它使用来自市场营销、商业智能和决策支持的示例，向您展示如何设计实验（例如 A/B 测试）、构建预测模型以及向所有级别的受众展示结果.

没有数据科学背景的读者也可以阅读本书. 假定您熟悉基本统计、R 或其他脚本语言.

#### R in Action: Data Analysis and Graphics with R [[Amazon]](http://www.amazon.com/gp/product/1617291382)

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本书包含 200 多个实用秘诀，可帮助您快速高效地使用 R 进行数据分析.  R 语言提供了您进行统计工作所需的一切，但其结构可能难以掌握. 这一系列简明、面向任务的秘诀可让您立即使用 R 提高工作效率，解决方案范围从基本任务到输入和输出、一般统计、图形和线性回归.

#### R Programming for Data Science [[Leanpub]](https://leanpub.com/rprogramming) *Free*

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 R in Action，第二版通过展示与科学、技术和业务开发人员相关的示例，教您如何使用 R 语言. 本书着重于实用的解决方案，提供了统计学的速成课程，包括处理混乱和不完整数据的优雅方法. 您还将掌握 R 广泛的图形功能，以直观地探索和呈现数据. 这个扩展的第二版包括关于预测、数据挖掘和动态报告编写的新章节.

#### Exploratory Data Analysis with R [[Leanpub]](https://leanpub.com/exdata) *Free*

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本书教您使用 R 有效地可视化和探索复杂的数据集. 探索性数据分析是数据科学过程的关键部分，因为它可以让您提出问题并改进建模策略. 本书基于行业领先的约翰霍普金斯大学数据科学专业化课程，这是有史以来订阅人数最多的数据科学培训课程.

Finance
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#### Introduction to R for Quantitative Finance [[Packt]](https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/introduction-r-quantitative-finance)

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 Introduction to R for Quantitative Finance 将向您展示如何使用统计计算语言 R 解决现实世界中的量化金融问题.本书涵盖从时间序列分析到金融网络的各种主题. 每一章都简要介绍了特定概念背后的理论，并在实际示例的帮助下使用 R 解决了各种问题.

本书将指导您如何使用和掌握 R 来解决量化金融问题. 本书涵盖了量化金融的要点，带您通过 R 中的一些清晰实用的示例，不仅可以帮助您理解理论，还可以帮助您有效地处理您自己的现实生活中的问题.

从时间序列分析开始，您还将学习如何优化投资组合以及资产定价模型的工作原理. 然后，本书涵盖了固定收益证券和衍生品，例如信用风险管理.

#### Mastering R for Quantitative Finance [[Packt]](https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/mastering-r-quantitative-finance)

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 R 是一种功能强大的开源函数式编程语言，可为其他语言提供高级图形和接口. 它的优势在于数据分析、图形、可视化和数据操作.  R 正在成为科学、工程和商业领域广泛使用的建模工具.

本书被组织为使用 R 的分步实用指南.从时间序列分析开始，您还将学习如何预测 VWAP 交易量. 除其他主题外，本书还涵盖了外汇衍生品、利率衍生品和最佳对冲. 最后几章概述了流动性风险管理、风险措施等.

本书实用地介绍了量化金融概念及其在 R 中的建模，使您能够自行构建量身定制的交易系统. 到本书结束时，您将精通使用 R 的各种财务技术，并能够在做出财务决策时下好赌注.

机器学习
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#### Machine Learning with R [[Amazon]](http://www.amazon.com/Machine-Learning-R-Brett-Lantz/dp/1782162143) [[O'Reilly]](http://shop.oreilly.com/product/9781782162148.do)

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 “使用 R 进行机器学习”是一个实用教程，它使用动手示例逐步了解机器学习的实际应用. 在不回避技术细节的情况下，我们将使用清晰实用的示例探索使用 R 进行机器学习. 非常适合机器学习初学者或有经验的人. 探索 R 以找到所有问题的答案.

研发
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#### R Packages [[Online]](http://r-pkgs.had.co.nz/)  [[Amazon]](http://www.amazon.com/dp/1491910593/)

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包是可重现 R 代码的基本单元. 它们包括可重用的 R 函数、描述如何使用它们的文档和示例数据. 在本节中，您将学习如何将您的代码转换为其他人可以轻松下载和使用的包. 一开始写一个包似乎让人不知所措. 因此，请从基础开始，并随着时间的推移进行改进. 只要下一个版本更好，您的第一个版本是否完美并不重要.

Reports
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#### Dynamic Documents with R and knitr, Second Edition [[Amazon]](http://www.amazon.com/dp/1498716962/)

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Suitable for both beginners and advanced users, Dynamic Documents with R and knitr, Second Edition makes writing statistical reports easier by integrating computing directly with reporting. Reports range from homework, projects, exams, books, blogs, and web pages to virtually any documents related to statistical graphics, computing, and data analysis. The book covers basic applications for beginners while guiding power users in understanding the extensibility of the knitr package.

#### Report Writing for Data Science in R [[Leanpub]](https://leanpub.com/reportwriting) *Free*

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This book teaches the fundamental concepts and tools behind reporting modern data analyses in a reproducible manner. As data analyses become increasingly complex, the need for clear and reproducible report writing is greater than ever. The material for this book was developed as part of the industry-leading Johns Hopkins Data Science Specialization.

Visualization
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#### R Data Visualization Cookbook [[Amazon]](http://www.amazon.com/dp/1466586966/)

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本书包含实用的方法，旨在为您提供掌握使用 R 进行数据可视化所需的所有指导.它从 R 绘图的基础知识开始，介绍热图和自定义它们，然后逐渐带您通过使用 googleVis 包创建交互式地图，生成等值线图和等高线图、气泡图和饼图. 然后，您将学习如何在 R 中为 2D 和 3D 绘图制作动画.到本书结束时，您将掌握关键技术，以专业的效率和精度创建令人印象深刻的数据可视化.

#### R Graphics Cookbook [[Amazon]](http://www.amazon.com/R-Graphics-Cookbook-Winston-Chang/dp/1449316956)

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本实用指南提供了 150 多个方法，可帮助您快速生成高质量的图形，而无需梳理 R 图形系统的所有细节. 每个秘诀都解决了一个特定的问题，并提供了一个解决方案，您可以将其应用于自己的项目，并包括对秘诀如何以及为何起作用的讨论.

大多数食谱使用 ggplot2 包，这是一种在 R 中制作图形的强大而灵活的方法.如果您对 R 语言有基本的了解，您就可以开始了.

Contributing
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License
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