现代 R 进阶
Modern R in Practice · 从分析脚本到可信赖的交付物
面向已有 R 基础的分析人员，以交付任务串联分析、可视化、应用与软件工程，并提供临床研究和制药领域的阅读路径。
扉页
一本面向实际分析与交付的 R 进阶教材。
从重复脚本到可复用函数，从一张图到可以交给他人的报告与应用，从“在我的电脑上能跑”到可测试、可追溯的代码。本书以这些具体转变组织学习，让技术选择服务于分析任务。
作者：Jaime Yan · 在线实践版
四个单元，一条交付主线
| 单元 | 你将解决的问题 | 预期成果 |
|---|---|---|
| 复杂分析 | 数据来源杂、脚本重复，如何形成清晰可靠的分析？ | 可复用的数据处理函数、表格与图形 |
| 专业交付物 | 怎样把分析结果交给需要使用它的人？ | 报告、仪表盘或交互应用 |
| 包开发 | 怎样让代码可以维护、测试与共享？ | 有文档和测试的 R 包 |
| AI 与领域应用 | 如何评估 AI 的帮助，并处理专业场景的约束？ | 有检查环节的 AI 工作流及领域案例 |
前置要求
你应能读取 CSV、筛选与汇总数据、画一张基础 ggplot 图，并理解函数调用和管道。已有这些基础，就可以从第一章开始；临床研究与制药读者可结合领域阅读路径选择章节。
需要回补时，可阅读 R for Data Science（第二版） 的 Whole game 部分，再用自己的数据完成一次导入、整理和绘图。本书不要求你先掌握包开发、Shiny 或 LLM API。
书籍、训练与资料库
正文按学习成果展开；配套训练提供任务与交付要求；会议资料目录保留原始工作坊的检索入口。你不需要先浏览会议目录才能阅读本书。
posit::conf 工作坊是本书的重要来源，其他书籍与官方文档用于补充基础解释和延伸阅读。逐章来源保留在 SOURCES 中，更多阅读建议见参考与延伸阅读，编写者与素材作者的关系见署名与致谢。