Intro to R_IntroR_

"Intro to R" 是一个针对R语言的基础教程，旨在帮助初学者入门这个强大的统计计算和图形制作工具。R语言在信息技术和数据科学领域中广泛应用，特别是在数据分析、机器学习以及可视化方面。 "Introduction to R from ICT&Data Science in PM" 提示这门课程可能由信息与通信技术（ICT）和数据科学专业领域的专家主讲，重点是如何在项目管理（PM）中使用R。这意味着课程将结合实际案例，教你如何在项目中运用R进行有效的数据分析和决策支持。 "IntroR" 标签明确了这是一系列关于R语言基础的教程，适合那些想要了解或提升R编程技能的人。 【压缩包子文件】： 1. ICTDS_introduction_to_R_20200326.pptx：这是一个PowerPoint演示文稿，可能包含了R语言的理论介绍、关键概念、基本语法、常用函数，以及在数据处理和分析中的应用实例。它可能还涵盖了如何安装和配置R环境，以及使用R Studio作为开发工具的指导。 2. ICTDS_lecture_introduction_to_R_practical_solutions.R：这是一个R脚本文件，很可能包含了实践练习和解决方案。学生可以通过运行这些代码来亲自动手操作，理解R在实际问题解决中的应用，如数据导入、清洗、探索性数据分析（EDA）、统计建模和结果可视化等。 3. ICTDS_lecture_introduction_to_R_practical.R：这是另一个R脚本，可能包含了额外的实践练习，用于巩固理论知识。这可能包括使用R包（如dplyr、ggplot2等）进行数据操作和创建美观的图表，或者进行简单的统计分析。 在这个课程中，你将学到： - R的基本语法，包括变量定义、数据类型（如向量、列表、矩阵、数据框等）和控制结构（如条件语句和循环）。 - 如何读取和写入数据文件，例如CSV、Excel或数据库文件。 - R中的函数使用，如summary()、mean()、sd()等用于基本统计计算。 - 使用R进行数据清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值检测和转换。 - 引入和使用R包，比如tidyverse包集合中的dplyr和ggplot2，进行数据操作和可视化。 - 基本统计模型的构建，如线性回归、逻辑回归等。 - 创建自定义函数，提高代码的可重用性和效率。 - 如何使用R Markdown创建报告，将代码、结果和解释集成在一起。 通过学习"Intro to R"，你将具备使用R进行数据分析和可视化的初步能力，这对于在项目管理中基于数据做出明智决策至关重要。