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R语言是一种广泛使用的统计分析和数据可视化工具,适用于数据分析、机器学习等领域。以下是用R语言进行数据分析的入门教程: 1. 安装R语言和RStudio 首先需要下载并安装R语言和RStudio,RStudio是一个基于R语言的集成开发环境,提供了许多方便的功能,如代码自动完成、调试器等。 2. 学习基本语法 在学习数据分析之前,需要了解一些基本的R语言语法,例如变量、向量、矩阵、数据框等。可以通过阅读相关书籍或在线教程来学习这些内容。 3. 加载数据集 在进行数据分析之前,需要加载相应的数据集。可以使用R语言中的各种函数来加载不同类型的数据集,如csv文件、Excel文件、数据库等。 4. 数据清洗和预处理 在加载数据集之后,通常需要进行数据清洗和预处理,以确保数据的质量和准确性。可以使用R语言中的函数来处理缺失值、异常值、重复值等问题。 5. 探索性数据分析 探索性数据分析(EDA)是数据分析过程中的重要步骤,可以帮助我们更好地理解数据的特征和分布情况。可以使用R语言中的函数来进行描述性统计、直方图、散点图等分析。 6. 建立模型和预测 在对数据进行了探索性
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⽤R语⾔进⾏数据分析(⼀)⽤R语⾔进⾏数据分析(⼀)
R的安装、运⾏与基本操作
以下内容是我在R语⾔学习过程中的每⼀课的重点笔记记录。
02 数据分析
数据:是指对客观事件进⾏记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进⾏记载的物理符号或这些符号的组合。
通过数据分析的结果指导决策。
数据分析的⼀般步骤:
① 数据采集 ②数据存储 (存储于计算机⽂件,⼤量数据即数据库)③数据统计:使⽤统计⽅法,有⽬的的对收集到的数据进⾏分析处理,并解
读分析结果(⽬标明确)。
④数据挖掘:Data Mining,⼜称为资料勘探、数据采矿,⼀般是指从⼤量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程(探索过程)。
⑤数据可视化:图形展⽰
⑥进⾏决策
03 数据挖掘
⼤数据分析的思维转变:
1.要分析与某事物相关的所有数据,⽽不是依靠分析少量的样本。
2.我们乐于接受数据的纷繁复杂,⽽不再追求精确性。
3.不再探求难以琢磨的因果关系,转⽽关注事物的相关关系。
05 R语⾔
R语⾔的前⾝为S语⾔,S语⾔可⽤S-PLUS软件实现。
R语⾔最开始的⽬的是为了⽣物统计与计算。
R语⾔的优点:
① 有效的数据处理与保存机制
② 拥有⼀整套数组与矩阵的操作运算符。
③ ⼀系列完整⽽⼜连贯的数据分析⼯具。
④ 图形统计可以对数据直接进⾏分析和显⽰,可⽤多种图形设备。
⑤ ⼀种相当完善、简洁和⾼效的程序设计语⾔。
⑥ R语⾔是彻底⾯向对象的统计编程语⾔。
⑦ R语⾔与其他编程语⾔、数据库之间有很好的的接⼝。
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RDSunday
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