网络的必备工具，R 语言在这块真的挺拿手。sand这个包就挺有意思，支持直接在文本里运行代码，体验类似 R Markdown，写报告或教学演示都方便。

网络数据嘛，基本就是由节点和边组成的图结构。比如社交网络、蛋白质交互、网页链接这些，在 R 里可以用igraph来，导入数据用graph_from_data_frame或者read.graph都还蛮顺手的。

可视化这块也灵活，ggplot2和igraph都能出图，像layout_with_fr那类布局函数能让网络结构看起来更清晰。节点颜色、大小都能根据变量自定义，美观又实用。

接下来是环节。像节点的度、中心性、聚类系数这类指标，igraph里都内建好了，直接调用就行。想找网络里的小圈子？社区检测算法也有，cluster_louvain、cluster_infomap这些用起来也不复杂。

再进阶一点，像随机网络模型或动态图模拟，可以看下ergm、sna这些包，建模能力挺强，还能做网络结构预测。如果你有机器学习需求，randomForest或glmnet也都能上。

压缩包里是个完整项目，结构清晰，包含数据导入、、建模的全过程。你可以一边看一边跑，理解会更快。适合新手入门，也能给老手不少启发。

如果你平时就用 R 做数据，那这个资源真可以试试。不仅能学会网络的套路，还能顺手练下 R 语言的数据能力。