《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其他还有《R语言实例》《R语言核心技术手册》也都是很好的书。
首先R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于 GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的 S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。
而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的 解释型语言。
最初S语言的实现版本主要是 S-PLUS。S-PLUS是一个 商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。
薛毅的那书写的不错，给非数学专业当研究生教材的；我看过的一些R的文档，不一定每本都看全了，给你个列表，当个参考吧；
'25.recipes.for.getting.started.with.R.pdf'
'A.First.Course.in.Statistical.Programming.with.R.pdf'
'A.Handbook.of.Statistical.Analyses.Using.R.pdf'
'Exploratory.Multivariate.Analysis.by.Example.Using.R.pdf'
'Introduction.to.Scientific.Programming.and.Simulation.Using.R.pdf'
'Introductory.Statistics.with.R.pdf'
'Linear.Models.with.R.pdf'
'R.by.Example.pdf'
'R.for.beginners.pdf'
'R.Graphics.pdf'
'R.in.a.Nutshell.pdf'
'Statistic.with.R.pdf'
'Statistical.Analysis.with.R.pdf'
'Statistics.and.Data.with.R.An.applied.approach.through.examples.pdf'
'The.R.Book.pdf'
'Using.R.for.Data.Analysis.and.Graphics.-.Introduction,.Examples.and.Commentary.pdf'
'Using.R.for.Data.Management,.Statistical.Analysis,.and.Graphics.pdf'
'统计建模与R软件.pdf'
图形方面，ggplot2.Elegant.Graphics.for.Data.Analysis 真心不错，前提是你能接受ggplot；
另外，图形方面的，有个‘现代统计图形’也真心不错，对于非数学专业的来说挺有意思的；
1.初级入门
《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。《R4Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R入门》。除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》，本人没有看过，因此不便评论。
2.高级入门
读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。这时候要读的书有两本很经典的。《Statistics with R》和《The R book》。之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。读到这里已经差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。
3、推介你看下这位大咖的CSDN博客，里面有很多有关R语言入门类文章，一定能get到新知识，希望对你有帮助。
博主博客地址：
Data+Science+Insight的博客_CSDN博客-R语言从入门到机器学习,数据科学从0到1,机器学习面试+横扫千军领域博主
博客内容包括：数据科学从0到1、R语言从入门到机器学习、机器学习面试+横扫千军、Python编程技巧高效复用等系列
