R数据分析第一周学习分享数据分析基本步骤R与数据分析

R数据分析第一周分享

数据分析基本步骤

原始数据—数据导入—数据清洗—数据探索—数据建模—数据可视化—报告发现

R与数据分析

1.数据导入：在R以及R开发的包中，提供了很多导入不同格式数据的方法。
2.数据清洗：R语言及很多应用包提供了对原始数据中的干扰因素进行整理的数据。
3.数据探索：R 提供特征筛选、特征提取、奇异值分解等数据变换的方法。
4.数据建模：R语言支持先进的机器学习模型和算法。
5.可视化：R语言丰富的画图函数
6.报告发现：R中的一些包可以帮助用户生成美观的报表。

R语言简介

1.R语言是一种开源的脚本语言
2.1933年，R的最初版本发布给研究人员使用，解决复杂数据统计分析任务，并用多样化的图形来展示结果。
3.R系统是开源、免费的。

管理工作空间

1.R提供了一些管理工作空间的函数
2.利用这些函数可以方便地完成目录、对象与包的管理

集成开发环境

1.集成开发环境，是一个集代码编辑器、调试器械、图形用户界面等一系列工具为一体的应用程序
2.许多优秀的IDE都将开发所需的主要功能集成在一个桌面环境中，大大提高了生产效率
3.使用IDE优点包括：
（1）节省时间和精力
（2）统一代码标准
（3）完善的调试环镜

R集成开发环境–RStudio

R中安装与使用包

jiben1.R中的包储存计算机上名为library的目录下
2.使用函数ibPaths()夹在计算机的具体路径
3.函数"library（）"已安装的包的列表
4.函数"search（）"显示已加载的包的列表
5.install.packges()进行下载安装
install.packages(“stringr”) #安装一个用于字符串处理的包
6.包安装后还需要载入到内存中才能使用
library（“stringr”)#载入字符串处理包stringr
7.载入之后就可以直接调用包中定义的函数
str_length(“Hello R!”)
[1]8
8.包的移除（detach（“package:stringr”)和卸载(remove.package(“package:stringr”)

基本数据类型

逻辑型—整数型—浮点型—字符型

最后

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