本书分为基础篇、进阶篇、拓展篇三个模块，共9个章节，包括R语言基础知识、常用模型和特色应用。同时，本书将R语言和数据科学相结合，讲解了数据获取、数据描述、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化的理论知识以及R语言的实现方法。除第9章外，每章配有综合实验，引导学生解决应用问题。 本书是学习R语言、数据科学类课程的基础教材，配有完备的教学资料，支持多种教学模式，可作为各类高等院校开设R语言、数据科学类课程的通识基础教材，也可供数据科学、R语言爱好者自学使用。

周围,博士，研究员，北京交通大学计算机与信息技术学院工作，研究方向：数据挖掘、教育信息学等。曾在日本名古屋大学、美国劳伦斯伯克利国家实验室等科研机构访学。

前言 大数据时代已经到来，基于数据科学的方法发现问题并做出科学客观的决策越来越重要。R是世界上应用广泛的数据分析、数据挖掘及数据可视化语言，是从大数据中获取信息的重要工具。它是开源、免费、跨平台、第三方支持的语言，在程序设计语言类排名中位于前十，在经济、金融、管理、生物、医学等众多领域发挥着巨大作用。近年来随着大数据、数据科学、机器学习、开源平台的发展，R语言的功能不断丰富，几乎能够完成任何数据处理任务，可安装运行于所有主流平台，是科学研究、大数据人才培养的重要工具。 国内外有丰富的R语言开放论坛、在线平台等资源，例如，RStudio网站中Resources专栏涵盖了从基础入门到高级R编程的丰富内容，Kaggle、Datacmap等在线平台从课程到项目再到竞赛一应俱全，国外很多高校公开了R语言的课程和学习资料库。相对而言，我国开设R语言程序设计的通识课程还不多，相关教材和实验资源较少。编者所在的北京交通大学设置了全校信息技术通识课“R语言程序设计”，面向大学低年级学生选修。本书结合此课程的教学目标和教学实践编写，有以下特点。 （1） 本书帮助学生较为全面地了解R语言，包括R语言基础知识、常用模型和特色应用，是读者学习和拓展R语言应用的基础资料。 （2） 本书将R语言和数据科学相结合，内容涵盖数据获取、数据描述、数据预处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化的理论知识和R语言的主要实现方法，每章配有综合实验，引导学生利用所学知识解决问题。理论和实践相结合，为学生后续课程中的数据处理打下基础。 （3） 本书分为基础篇、进阶篇、拓展篇三个模块，共9个章节，支持32～...