本書は，データ分析（あるいは統計解析）のためのプログラミング技法を解説した入門書である。最近のデータ分析・グラフィックス作成では，多様な手法が使われているが，こうした技法を利用するには高機能なソフトウェアが必要となる。Rは多機能性と拡張性を備えたフリーのデータ分析・グラフィックス作成ソフトウェアとして，非常に多くの手法をサポートしており，世界中で普及が進んでいる。しかしながらRを利用するには，ある程度のプログラミング技法（そしてコンピュータを使いこなせる技能）が必要となる。本書ではプログラミング言語の経験がなく，統計（数学）にも自信のない読者にも，前提知識を要求せずに，データ分析に必要となる知識と技術を解説する。また分析手法としては，古典的なt検定や分散分析，回帰分析だけでなく，クラスター分析や主成分分析などの多変量解析に分類される手法についても，具体例を示しつつ説明する。 　またRそのものを利用するのではなく，RStudioという統合開発環境(IDE)を使ってプログラミング技法を説明する。RStudioではコード入力中に関数候補が一覧として表示されるなど，ユーザの作業を軽減するための機能が備わっており，さらには，データ分析にもとづくサマリーとそのグラフィックスを，ボタンひとつでPDFやHTML形式に変換する機能も備えている。本書ではRStudioのサポート機能を利用して，データの整理や分析に必要となるプログラミング技法を初歩から解説する。その際，データ・ファイルの形式や文字コードなど，コンピュータを操作する上で必要となる予備知識についても説明する。 本書でR言語を習得し，さらに高度なデータ解析やプログラミングへステップアップすることが期待できる。 第1章　Rの基礎 1.1　Rのインストールと設定 1.2　RStudioのインストール 1.3　パッケージのインストール 第2章　R言語とデータ構造 2.1　はじめに 2.2　添字 2.3　関数について 2.4　ヘルプの参照 2.5　関数の応用 2.6　データ型とデータ構造 第3章　Rでのプログラミング 3.1　条件文 3.2　関数の作成 3.3　応用 3.4　ベクトル演算 3.5　オブジェクト指向 3.6　R言語で遊ぶ 3.7　文字処理 3.8　日本語処理 第4章　グラフィックスの基礎／グラフィックスで遊ぶ 4.1　はじめに 4.2　plot()関数 4.3　manipulateパッケージ 4.4　高水準グラフィックス関数 4.5　散布図 4.6　プロット記号やカラーの指定 4.7　プロットの保存 第5章　データ解析の基礎 5.1　統計解析とは何か 5.2　データの種類 5.3　データの要約 5.4　データの分布 5.5　確率分布とは 5.6　確率とデータの関係 5.7　確率密度について 5.8　平均値の推定 第6章　仮説検定 6.1　平均値の検定 6.2　質的データ 第7章　応用的解析 7.1　三つ以上の平均値の比較：分散分析 7.2　回帰分析 第8章　高度な解析手法 8.1　多変量データを扱う 付録 A.1　Rstudio補足 A.2　Gitによるプロジェクト管理