《R数据科学》pdf+源代码
我的五星评级：
作者在解释主题方面做得很好。他学识渊博，这也说明了这一点。Wickham和Grolemund已经出了一本优秀的书，它将帮助初学者在解释性分析中变得非常有效。不出所料，他们阐述的方法使用了“hadleyverse”一组包（ggplot2用于可视化，tidyr用于重塑，dplyr用于选择和过滤，purrr用于函数编程，broom用于线性模型等），这些包极大地加快了分析中涉及的大多数常见步骤。韦翰参与这些计划的一个好处就是背后有一个连贯的哲学。学习这一理念可能有点棘手，但长远的好处是巨大的。
本书分为多个部分，有效地建立了吸收、转换、可视化和建模数据集的能力。这本书的一个很好的部分是在线版本，让你尝一尝它是如何写的。许多人一直在跟踪它的写作。我已经把这本书的副本传给了一些刚起步的同事，得到的答复都是一致的肯定。在我自己的例子中，我对其中的一些包很熟悉：ggplot2、dplyr、tidyr，但我发现这本书教会了我purrr以及如何更好地将这些包一起使用。
