内容简介
互联网、社交网络、病毒营销等事物已经为大众所熟知，网络充斥着我们日常生活的各个方面。在这样的背景下，网络分析成为了定量科学发展快的领域之一，其起源可以追溯至20世纪30年代的社会网络分析以及几个世纪前的图论研究。网络研究离不开对数据的度量与分析，因此统计方法在网络分析中发挥着重要作用。在网络研究的相关书籍中，《网络数据的统计分析：R语言实践》首次采用了这种统计视角。从基本的数据操作和网络可视化，到概括网络的特征，再到对网络数据建立模型，《网络数据的统计分析：R语言实践》用丰富的案例说明了如何利用多个R语言扩展包进行各类网络分析。R语言扩展包igraph提供了大量用于网络分析的功能，书中以其作为主要的工具。
作者简介
Eric D. Kolaczyk是波士顿大学数学与统计系的统计学教授与统计学项目负责人，同时是生物信息学项目、系统工程方向以及计算神经科学项目的教职人员。他撰写的以网络为主题的著作不仅发展了统计学的方法与理论，还涵盖了探测计算机网络上的匿名流量模式，预测蛋白质相互作用网络中的生物功能，以及刻画社会网络中行动者群体影响等应用性的工作。他是美国统计协会（American Statistical Association，简称ASA）会士，也是电气和电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers，简称IEEE)高级会员。
Gabor Cs5rdi是美国哈佛大学统计系的研究助理，获匈牙利罗兰大学计算机科学博士学位。他的研究包括网络分析在生物学与社会科学中的应用，生物信息学与计算生物学，以及图论算法等。他于2005年创建了igraph扩展包，此后一直是主要的开发者之一。