データ解析者にとって、統計学の理論は重要だが、それ以上に重要なのは、抱えている目的を解決するために、なんらかの統計解析手法を適用し、結果を求めることである。本書はRのインストールからデータの取り扱い方、操作方法、結果の見方、さらにRのエラーの対処方法など、Rでデータを解析していくうえで必要なことを解説する。

オープンソースの統計解析ツール、Rの使い方、機能、威力を、200以上におよぶ問題の「レシピ」を通じて紹介するクックブックです。Rを使う上で頻繁に遭遇する問題、役に立つヒントを厳選した、実用的、実際的なテクニック集となっています。Rの基本操作から、高度なテクニックまで網羅。

R言語によるデータ解析の入門書。データサイエンスブームに先駆けた初版の発行以来、網羅性と実用性の高さから、多くのRユーザーに支持を得てきたロングセラー。Rのバージョンアップへの対応に加え、深層学習やネットワーク分析など、ますます充実するパッケージの解説を加えた第2版。

本書ではフリーソフトであるStanを紹介する。Stanは優れたアルゴリズムを搭載し開発も急速に進んでいるパッケージであるが、R用のパッケージであるRStanが並行して公開されているためRから手軽に利用することができる。Stanの記述力は高く、階層モデルや状態空間モデルをわずか30行ほどで書くことができ、推定計算も自動で行なわれる。

フリーの環境を使い、実践しながらひと通りの手法を学べる入門書です。ネット上にあふれる膨大なテキストデータを効率よく収集・分析する方法や、アンケート結果をデータに置き換えて分析する方法を紹介します。初心者はもちろん、さまざまな手法を知りたいという読者にもおすすめです。

Box-Jenkins法から状態空間モデルまで、基礎から丁寧に解説。分析のフレームワークを体系的に学べる格好の書。

R初心者およびRについてある程度は扱えるものの知識がアップデートされていない中級者へ向けて書いた入門書。モダンなアプローチでRの内容が平易に解説されている。前半はRの言語解説(オブジェクトやデータの扱い方等)について、後半はRについての発展的な内容となっており、十分に読み応えのあるものとなっている。

本書では時系列データの分析（時系列分析）の進め方を、基礎から説明します。具体的には、探索的な方法については移動平均に基づく方法、確率的な方法については状態空間モデルに基づく方法を取り上げます。これらの説明の中では、数式の意味やどのようにコードに落とし込むかについて、丁寧に解説をします。

本書はR言語の仕様をはじめ、データハンドリングやデータ可視化など基本的な操作方法を解説します。続いて、クラスタリング、クラス分類・回帰、時系列回帰などのデータ分析方法について解説し、応用として、レポーティング、Webアプリケーション化の方法、高速化の方法など、R言語にまつわるトピックを網羅した1冊です。