该书深浅出地介绍 R 语言在大数据分析应用中的相关知识及编程。 基础篇：讨论数据处理的R环境，包括R数据结构（数据框、列表等）、数据导/导出、数据清洗（处理数据的缺失值、不一致、异常值）、数据变换（汇总、集成、透视表、规约等）、可视化、高级语言编程、数据分析常用建模方法和原理，涵盖了目前数据挖掘的主要算法，包括分类与预测、聚类分析、关联规则、智能推荐和时序模式，利用可视化数据挖掘包Rattle行试验指导。 应用篇：讨论2个经典的数据分析报告案例，通过案例分析使读者能够把学到的R基础知识应用到解决实际问题中，把数据变成价值。 阶篇：解决R语言在处理大数据时性能低下的问题，讨论了两个R包：RHadoop、SparkR。
