《数据科学》书籍摘要
《数据科学》是一本全面介绍数据科学相关知识的书籍，内容涵盖了数据科学的发展历史、数据处理、数据分析、数据可视化等多个方面，为读者提供了一个系统的数据科学学习框架。
书中首先介绍了数据科学的发展历程，阐述了数据科学研究的主要问题以及数据科学的主要方法，强调了R语言在数据科学中的优势。这部分内容为后续深入学习数据科学奠定了基础。
在数据读写方面，详细讲解了如何进行数据的读入和写出，包括直接输入数据、从文件中读取数据、从外部文件读入数据、批量读入数据等，同时也指出了R语言读取文件时常见的错误。这对于数据处理的初学者来说是非常实用的内容。
数据清洗与变换是数据处理中的重要环节。书中介绍了数据分类、数据清洗的方法，如处理缺失数据和噪声数据，以及数据变换的技巧。还包括如何使用R语言实现这些操作，帮助读者掌握数据预处理的方法。
数据分析是数据科学的核心内容之一。书中对线性回归、多元线性回归等分析方法进行了深入讲解，包括模型的建立、参数估计、模型检验和预测等内容。同时，还介绍了其他数据分析方法，帮助读者学会如何从数据中提取有价值的信息。
数据可视化部分，介绍了高阶绘图工具和使用图层构建图像的方法，如使用ggolot2等工具进行数据可视化。通过可视化，数据可以更加直观地呈现出来，便于分析和理解。
此外，书中还包含了大量的习题，帮助读者巩固所学知识。这些习题涵盖了各个章节的知识点，从数据读写到数据分析和可视化，使读者能够在实践中提高自己的数据科学技能。
书籍目录
- 第1章 导论
• 1.1 数据科学的发展历史
• 1.2 数据科学研究的主要问题
• 1.3 数据科学的主要方法
• 1.4 R语言的优势
- 第2章 数据读/写
• 2.1 数据的读入
• 2.1.1 直接输入数据
• 2.1.2 读入R包中的数据
• 2.1.3 从外部文件读入数据
• 2.1.4 批量读入数据
• 2.1.5 R语言读取文件的常见错误
• 2.2 写出数据
- 第3章 数据清洗与变换
• 3.1 数据分类
• 3.2 数据清洗
• 3.2.1 处理缺失数据
• 3.2.2 处理噪声数据
• 3.3 数据变换
• 3.4 R语言实现
• 3.4.1 数据集的基本操作
• 3.4.2 数据集间的操作
• 3.4.3 连接数据库数据
- 第4章 数据可视化
• 4.1 高阶绘图工具 - ggplot2
• 4.1.1 快速绘图
• 4.1.2 使用图层构建图像
• 4.1.3 分面
• 4.2 ECharts
• 4.2.1 安装
• 4.2.2 使用
- 第5章 线性回归
• 5.1 问题的提出
• 5.2 一元线性回归
• 5.2.1 一元线性回归概述
• 5.2.2 一元线性回归的参数估计
• 5.2.3 一元线性回归模型的检验
• 5.2.4 一元线性回归的预测
• 5.3 多元线性回归分析
• 5.3.1 多元线性回归模型
• 5.3.2 参数估计
• 5.3.3 模型检验
• 5.3.4 预测
• 5.4 R语言实现
• 5.4.1 一元线性回归
• 5.4.2 多元线性回归
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第6章 - 第11章（图中未完全显示，无法详细列出）
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参考文献
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索引