“通过做数据分析来学数据分析”

戴维 S·布朗（David S.Brown）教授在《R统计与数据可视化：社会科学数据分析实践（全彩）》一书中谈到！

一本书看完，上手的时候还是不会！

你是不是也有这样的困扰？

其实，一种非常有趣且长期有益的学习方式就是，从现实世界中的真实问题出发，借助工具与方法寻找背后的真相。

可能还会有小伙伴说，不知道怎么找到现实世界中的真实问题，手头缺案例呀！

别急

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戴维 S·布朗（David S.Brown）教授所著的这本《R统计与数据可视化：社会科学数据分析实践（全彩）》囊括了许多优秀的社会科学案例，以问题为导向，用非常有价值的统计学工具R，通过深入浅出、易于理解的表述，将数据可视化贯穿全书，以实践的方式，可以带你快速掌握数据分析基本概念、使用方法和技巧。

本书易于阅读，还有知识检验，以及绝佳的代码示例和可视化。

即使你是缺乏数学、统计学等学科背景的R的初学者，只要利用本书提供的数据跟着代码同步练习，便能看到作者思考的过程，无痛掌握统计学知识，无障碍学习数据分析。

当然，对于经验丰富的读者，你也能够通过“提出假设—验证—新的假设”来不断产生新的思考，在持续迭代过程中形成对数据更深层次的理解，这是大有裨益的。

本书特色

01. 博尔德分校政治学教授多年授课经验精炼，通过做数据分析来学习数据分析

书中大量案例辅以数据可视化，将统计学知识融汇其中，循循善诱，帮助读者避坑排雷，培养正确的数据分析思维方式！

02. 一本讲数据分析方法与逻辑、艺术与实践的书

第1章介绍了R、RStudio、R Markdown 的安装和使用。

第2章介绍了数据分析的动机和四个构成要素：①描述数据并形成假设，②模型的构建与估计，③诊断，④提出下一个问题。

后续章节按照数据分析四个构成要素的顺序来组织。

描述数据并形成假设：第3~9章中详述

模型的构建与估计：第10~14章中进行

诊断：第15~16章中详述

提出下一个问题：第17章中进行

03. 对初学者十分友好，不懂统计学或微积分也可以学会

本书源于作者在科罗拉多大学教授的大型课程——“定量方法导论（Introduction toQuantitative Methods）”，作者对书中大量社会科学领域的实际案例仔细拆解、分析思路，逐步列出需要用到的R代码，读者只需要利用本书提供的数据跟着代码同步练习，便能看到作者的思考过程！

04. 适合经验丰富的数据分析师，数据可视化贯穿全书

本书会引导读者从图中发现数据的各种模式。

本书提出了一种方法，强调简单的分析如何通过描述、理论和证据来回往复迭代产生更好的议题，鼓励提出假设，查看证据，然后由这些证据产生新的假设，探索数据并对数据提出有意义的问题，不断提问、反复迭代、持续获得新发现的思维模式！

期待，本书可以带你通过做数据分析来学数据分析的方式，激发出你对社会科学数据分析的兴趣，能够学会用真实的数据来面对现实世界的议题和问题。

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