R精通必看书籍推荐
2016-10-28 15:00
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要想精通R语言，就像升级打怪兽一样，不同的层级，不同的工作内容，需要征服的书籍是不一样的。
1.初级入门
《An Introduction to R》（又名《R导论》），这是R官网公布的入门小册子，其有中文版，由丁国徽翻译的
《R4Beginners》（又叫《R入门》）
《153分钟学会R》（刘思喆著），对R有一个感性的认识，这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍。
《统计建模与R软件》
《R Cookbook》
《R in action》（又叫《R实战》）
《R in a Nutshell》（又叫《R语言核心技术》），这本书很不错，深度和广度都超越同类书籍。
2.高级入门
《Statistics with R》
《The R book》
《Modern Statistics with S》。之所以说这三本书高级，是因为这三本书已经不再限于R了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容。看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。读到这里已经差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。下面大致说一说。
3.绘图与可视化
《R Graphics》，个人认为这本是比较经典的画图入门教材，全面介绍了R中绘图系统，该书对应的有一个网站。
《Lattice：Multivariate Data Visualization with R》，Lattice是R中针对多元数据可视化而开发的一套绘图系统，上面这些都是比较普通的。对应的有比较文艺和优雅的ggplot2系统。
《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》（又叫《ggplot2:数据分析与图形艺术》）这本书理论性较强，实战比较弱，与之互补的要推荐
《The R Graphics cookbook》（又叫《R图形可视化手册》），译者是邓一硕、魏太云和肖楠，这本书详细列举了所有常见数据分析图形的绘制方法，适合做工具书，而著名的交互系统是ggobi。
《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With R and GGobi》适宜入门，更多更全面的还是去ggobi的主页吧，上面有各种资料以及包的更新信息。此外，R还推出了shiny和rChart以及rechart等包，可以将图形绘制到网页上。
《现代统计图形》谢益辉的
《R图形可视化手册》
4.计量经济学
《Econometrics In R》，做入门用。
《Applied Econometrics with R》，该书对应的R包是AER包，可以安装之后配合使用，效果甚佳。计量经济学中很大一部分是关于时间序列分析的，这一块内容在下面的地方说。
5.时间序列分析
《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。该书介绍了各种时间序列分析的经典方法及实现各种经典方法的R代码，该书有中文版。如果不想买的话，建议去作者主页直接下载，英文版读起来很简单。时间序列分析中有一大块儿是关于金融时间序列分析的。
《Analysis of financial time series》，这本书的最初是用的S-plus代码，不过新版已经以R代码为主了。这本书适合有时间序列分析基础和金融基础的人来看，因为书中关于时间序列分析的理论以及各种金融知识讲解的不是特别清楚，将极值理论计算VaR的部分就比较难看懂。
《TimeSeries FAQ》（又叫《金融时间序列分析常见问题集》）是Rmetrics推出的，这本书是金融时间序列入门的东西，讲的很基础，但是很难懂。
《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R》经济领域的时间序列有一种特殊的情况叫协整，很多人很关注这方面的理论
《Wavelet Methods in Statistics with R》附加一点，关于时间序列聚类的书籍目前比较少见，是一个处女地，有志之士可以开垦。
6.金融
《Advanced Topics in Analysis of Economic and Financial Data Using R》
《Modelling Financial Time Series With S-plus》用R做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。我觉得这些书对于懂金融、不同数据分析技术的人比较有用，只懂数据分析技术而不动金融知识的人看起来肯定如雾里看花，甚至有人会觉得金融分析比较低级。
《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples》关于金融产品定价之类的常常要用到随机微分方程，有实例，内容详实。
《Simulation Techniques in Financial Risk Management》
《Modern Actuarial Risk Theory Using R》
《Quantitative Risk Management：Concepts, Techniques and Tools》关于风险度量与管理类
《Portfolio Optimization with R》
《Option Pricing and Estimation of Financial Models with R》关于投资组合分析类和期权定价类
7.数据挖掘
《Data Mining with R:learing with case studies》
《Machine learning for hacks》
《Data Mining with Rattle and R》（又叫《Rattle:R中的数据挖掘GUI》由邓一硕、郝智恒、谭丽等翻译的），书中主要讲了基于Rattle包进行数据挖掘的操作方法，这本书是罕有的全流程数据挖掘工具书，书中详细讲解了从导入数据、清洗数据、数据重整、数据可视化、模型构建、变量选择、模型评价等各个数据挖掘环节，是学习数据挖掘的不二之选。除了Rattle，Rweka做数据挖掘也很棒。R中数据挖掘方面的包已经足够多了，参考包中的帮助文档就足够了。
1.初级入门
《An Introduction to R》（又名《R导论》），这是R官网公布的入门小册子，其有中文版，由丁国徽翻译的
《R4Beginners》（又叫《R入门》）
《153分钟学会R》（刘思喆著），对R有一个感性的认识，这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍。
《统计建模与R软件》
《R Cookbook》
《R in action》（又叫《R实战》）
《R in a Nutshell》（又叫《R语言核心技术》），这本书很不错，深度和广度都超越同类书籍。
2.高级入门
《Statistics with R》
《The R book》
《Modern Statistics with S》。之所以说这三本书高级，是因为这三本书已经不再限于R了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容。看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。读到这里已经差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。下面大致说一说。
3.绘图与可视化
《R Graphics》，个人认为这本是比较经典的画图入门教材，全面介绍了R中绘图系统，该书对应的有一个网站。
《Lattice：Multivariate Data Visualization with R》，Lattice是R中针对多元数据可视化而开发的一套绘图系统，上面这些都是比较普通的。对应的有比较文艺和优雅的ggplot2系统。
《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》（又叫《ggplot2:数据分析与图形艺术》）这本书理论性较强，实战比较弱，与之互补的要推荐
《The R Graphics cookbook》（又叫《R图形可视化手册》），译者是邓一硕、魏太云和肖楠，这本书详细列举了所有常见数据分析图形的绘制方法，适合做工具书，而著名的交互系统是ggobi。
《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With R and GGobi》适宜入门，更多更全面的还是去ggobi的主页吧，上面有各种资料以及包的更新信息。此外，R还推出了shiny和rChart以及rechart等包，可以将图形绘制到网页上。
《现代统计图形》谢益辉的
《R图形可视化手册》
4.计量经济学
《Econometrics In R》，做入门用。
《Applied Econometrics with R》，该书对应的R包是AER包，可以安装之后配合使用，效果甚佳。计量经济学中很大一部分是关于时间序列分析的，这一块内容在下面的地方说。
5.时间序列分析
《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。该书介绍了各种时间序列分析的经典方法及实现各种经典方法的R代码，该书有中文版。如果不想买的话，建议去作者主页直接下载，英文版读起来很简单。时间序列分析中有一大块儿是关于金融时间序列分析的。
《Analysis of financial time series》，这本书的最初是用的S-plus代码，不过新版已经以R代码为主了。这本书适合有时间序列分析基础和金融基础的人来看，因为书中关于时间序列分析的理论以及各种金融知识讲解的不是特别清楚，将极值理论计算VaR的部分就比较难看懂。
《TimeSeries FAQ》（又叫《金融时间序列分析常见问题集》）是Rmetrics推出的，这本书是金融时间序列入门的东西，讲的很基础，但是很难懂。
《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R》经济领域的时间序列有一种特殊的情况叫协整，很多人很关注这方面的理论
《Wavelet Methods in Statistics with R》附加一点，关于时间序列聚类的书籍目前比较少见，是一个处女地，有志之士可以开垦。
6.金融
《Advanced Topics in Analysis of Economic and Financial Data Using R》
《Modelling Financial Time Series With S-plus》用R做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。我觉得这些书对于懂金融、不同数据分析技术的人比较有用，只懂数据分析技术而不动金融知识的人看起来肯定如雾里看花，甚至有人会觉得金融分析比较低级。
《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples》关于金融产品定价之类的常常要用到随机微分方程，有实例，内容详实。
《Simulation Techniques in Financial Risk Management》
《Modern Actuarial Risk Theory Using R》
《Quantitative Risk Management：Concepts, Techniques and Tools》关于风险度量与管理类
《Portfolio Optimization with R》
《Option Pricing and Estimation of Financial Models with R》关于投资组合分析类和期权定价类
7.数据挖掘
《Data Mining with R:learing with case studies》
《Machine learning for hacks》
《Data Mining with Rattle and R》（又叫《Rattle:R中的数据挖掘GUI》由邓一硕、郝智恒、谭丽等翻译的），书中主要讲了基于Rattle包进行数据挖掘的操作方法，这本书是罕有的全流程数据挖掘工具书，书中详细讲解了从导入数据、清洗数据、数据重整、数据可视化、模型构建、变量选择、模型评价等各个数据挖掘环节，是学习数据挖掘的不二之选。除了Rattle，Rweka做数据挖掘也很棒。R中数据挖掘方面的包已经足够多了，参考包中的帮助文档就足够了。
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