信息与互联网技术的不断发展，赋予了大学课堂教学以新的内涵，提供了更加多样化的学习工具。正如学习新的人类语言可以让我们了解到不同的文化一样，学习一门计算机语言使得我们在探索世界时多了一种新的手段。
本书从“易上手”的基本理念出发，对应用R语言进行数据处理和分析、绘图以及基本统计分析这三个方面进行了介绍。作为一本入门级的教材，作者结合教学中的经验，注重对基本函数的注释，并始终强调R语言的实战练习。
受到作者工作背景的影响，本书主要为培养高校经济、金融类专业人才而设计。借助R语言的强大功能，希望能够为培养这些专业的人才添加应用性工具，将其所学的抽象理论知识和所接触到的多样化信息有效结合起来，变成生动可见、通俗易懂的美丽画面。

R　 语　 言
数据可视化与统计分析基础
Data Visualization and Statistical Analysis with R
王翔　 朱敏　 编著
极易上手的R语言数据处理和分析工具书

在我们的教学过程中，有一个问题经常被学生问起：经济学的理论这么抽象，如何才能更好地理解它？我们的回答是：看图、画图。对于我们而言，选择R语言来辅助教学的初衷，是为了能够把更加容易理解的图形在课堂上呈现出来，“看图说话”的确能够帮助学生掌握知识并提高教学质量。到后来，一些学生受到我们的影响，开始关注起R语言本身来，围绕R语言的讨论也越来越多。经过一段时间的教学积累，就逐渐形成了本书的初稿。
R语言的神奇之处在于，使用越久，你会越喜欢它。每次看到学生写完一些代码，并最终将图形细节调整完毕而欢欣鼓舞时，我们都很快乐。对于低年级的本科生，我们鼓励他们多使用R语言来完成课程作业；对于高年级的本科生和研究生，我们要求他们在课程作业和学术论文中使用R语言来完成数据展示和统计分析。如此一来，正如学生们在课程结束后常说的：“掌握一门技术，心里就踏实。”
在高等院校的教学过程中，培养应用型人才的目标定位显得越来越重要、越来越清晰，实现这一目标的方法也越来越多。通过R语言的学习，可以锻炼学生的逻辑思维能力，辅助他们理解抽象理论，帮助他们使用信息化工具来表达各种想法。更为重要的是，他们的确在学习一门应用型的技术，他们对未来更加有信心。
本书的案例和分析思路受到我们在教学中总结的经验的影响。对于一些常见的问题，我们进行了比较详细的分析和案例展示。R语言的多样性特征和强大的功能可以与经济学教学相得益彰，不论是绘图还是统计分析，R语言都能够让学生通过数据来深刻理解经济理论与经济事实，R语言是一个中间体，它在理论与实践之间架起一座坚固的桥梁。
本书由王翔和朱敏共同编写提纲，确定案例。王翔撰写第1～10章以及附录，并完成了对全书的统稿和校对；朱敏撰写第11章，并检查了所有的代码。本书在《金融定量分析与S-Plus运用》（朱敏、王翔编著，2013年）一书的基础上，沿用了该书中的一些案例，并突出了数据可视化的重要性。
R语言的发展速度非常快，我们的阅读能力和理解能力相对有限，书中差错和遗漏在所难免，读者在阅读过程中如有察觉，请提出您的宝贵意见，您的批评和建议是我们改善的动力。

王翔　朱敏
2016年8月21日
于上海师范大学商学院

金融投资

本书从“易上手”的基本理念出发，主要为高校经济、金融类专业的学生或者非计算机类专业的读者而设计。全书通过对R语言强大功能的解释，向读者展示如何应用R语言进行数据处理和分析、绘图以及基本统计分析这三个方面。

特别值得一提的是，作者始终强调R语言的实战练习，并注重对基本函数的注释，希望能够帮助立志从零基础来学习R语言的经济金融类读者掌握这一工具，特别是能够将其所学的抽象理论知识和接触到的多样化信息有效结合，变成生动可见、通俗易懂的美丽画面。

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1. R语言：数据可视化与统计分析基础
2. R语言与数据挖掘实战案例：大数据时代通往数据分析师的30个任务
3. 大数据风控建模

前言
第1章　R语言简介 / 1
1.1　R语言的背景 / 1
1.2　R语言的基本工作环境 / 1
1.3　使用R语言的良好习惯 / 3
1.4　脚本编辑器 / 4
1.5　从帮助文档中获取信息 / 5
1.6　基础包和扩展包 / 8
1.7　使用RStudio / 11
1.8　本章涉及的常用命令 / 13
第2章　数据操作 / 14
2.1　对象 / 14
2.2　属性、类和模式 / 15
2.3　数据结构 / 17
2.4　数据载入 / 32
2.5　数据输出 / 39
2.6　数据管理 / 42
2.7　本章涉及的常用命令 / 60
第3章　字符串的处理 / 61
3.1　字符串 / 61
3.2　文本文件的读写 / 62
3.3　正则表达式 / 64
3.4　用基础包中的函数处理字符 / 65
3.5　用扩展包stringr中的函数处理字符 / 74
第4章　基本统计分析 / 77
4.1　数据的基本统计特征 / 77
4.2　分布函数与创建随机数 / 78
4.3　数据汇总 / 80
4.4　使用扩展包中的函数进行基本统计分析 / 85
第5章　基本绘图 / 87
5.1　R语言的绘图功能简介 / 87
5.2　图形设备 / 89
5.3　绘图区、图形区和边界 / 91
5.4　改变图形中的符号和线条 / 92
5.5　添加图例 / 95
5.6　图像分割函数layout() / 95
5.7　图形参数 / 98
5.8　常用的低级绘图函数 / 108
第6章　绘图进阶 / 133
6.1　plot()函数 / 133
6.2　用pie()函数绘制饼图 / 140
6.3　用barplot()函数绘制柱状图 / 140
6.4　用hist()函数绘制直方图 / 143
6.5　用boxplot()函数绘制箱线图 / 146
6.6　用dotchart()函数绘制点图 / 147
6.7　用pairs()函数绘制配对散点图 / 149
6.8　用coplot()函数绘制条件散点图 / 150
6.9　用curve()函数绘制自定义的函数图形 / 151
6.10　绘制三维信息图形 / 154
第7章　颜色管理 / 165
7.1　为数据增添色彩：R语言中的颜色管理 / 165
7.2　函数colors() / 166
7.3　调色板函数palette() / 167
7.4　基础安装包grDevice中的预制调色板函数 / 169
7.5　使用扩展包RColorBrewer进行颜色管理 / 171
第8章　使用ggplot2扩展色绘图 / 175
8.1　使用扩展包ggplot2所需的基本知识 / 176
8.2　基本作图函数qplot() / 176
8.3　图层 / 181
8.4　ggplot2绘图实践 / 190
8.5　使用ggplot2绘制其他常用图形 / 218
第9章　绘制地图 / 234
9.1　扩展包maps / 234
9.2　在地图中展示数据 / 236
9.3　绘制浙江省地图并展示数据 / 245
第10章　在R语言中进行简单的回归分析 / 249
10.1　基本的线性回归 / 249
10.2　多元线性回归 / 254
10.3　多项式回归 / 255
10.4　交互项 / 256
10.5　方差分析表与F检验 / 256
10.6　模型的诊断性检验 / 259
10.7　广义线性模型 / 264
10.8　分位数回归模型 / 267
第11章　时间序列模型 / 272
11.1　日期、时间与时间序列数据的构造 / 272
11.2　随机游走与伪回归 / 278
11.3　DF检验 / 282
11.4　ADF检验 / 283
11.5　格兰杰因果检验 / 286
11.6　协整与误差修正模型 / 289
附录A　编写简单的R语言程序 / 305
附录B　R语言中的apply函数家族 / 316
致谢 / 322
参考文献 / 323