《R语言入门》课件

《语言入门经典》R这是一本关于语言的入门书籍，它涵盖了语言的基础知识，以及一些常用的R R数据分析方法语言简介R语言是一种开源的统计计算和图形绘制语言，最初由新西兰奥克兰大学的罗斯R·伊哈卡（）和罗伯特金特尔曼（）于Ross Ihaka·Robert Gentleman1993年创建语言在数据分析、统计建模、机器学习、数据可视化等领域应用广泛，拥有丰R富的扩展包，可以满足各种统计分析和图形绘制需求语言安装与配置R语言安装相对简单，可以选择从网站下载对应操作系统的安装包，也可以使用一些集成开发环境（）如，可R CRANIDE RStudio RStudio以提供更方便的代码编辑、调试和图形可视化功能安装语言R1从网站下载安装包CRAN安装RStudio2下载对应操作系统的安装包配置RStudio3设置工作目录，安装所需包在安装之后，需要配置工作目录，以便在中保存和加载文件，还需要安装一些常用的语言包，例如、、RStudioRStudioR ggplot2dplyr等tidyr开发环境R Studio是用于语言编程的集成开发环境（）它提供代码R StudioR IDE编辑器、调试工具、图形可视化工具和工作空间管理等功能的界面友好，操作方便，能够有效提升语言编程效率R StudioR它支持多种包的安装与加载，并提供了丰富的扩展功能，方便R用户进行数据分析、统计建模和可视化语言基础语法R代码结构变量赋值数据类型运算符语言代码结构清晰，使用缩进使用符号将值赋予变量，语言支持多种数据类型，包括使用、、、等运R=R+-*/和空格来提高可读性方便存储和引用数据数值型、字符型、逻辑型等，算符进行算术运算，处理数值满足不同场景需求数据数据类型与变量基本数据类型语言支持多种基本数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型和复数型数值型用于存储数字，字符型用于存储文本，逻辑型用于存储R真或假值，复数型用于存储复数向量与数组操作创建向量1使用函数创建向量c访问元素2使用索引访问向量元素向量运算3支持加减乘除等运算排序和筛选4使用和函数sort subset向量是语言中最基本的数据结构之一数组则是多维向量，用于存储和处理多维数据R矩阵与数据框矩阵数据框数据组织矩阵是二维数组，每个元素都有行和列索引数据框是一种特殊的数据结构，它由多个向矩阵和数据框是组织数据的常用方法，它们量组成，每个向量代表一个变量，所有向量能有效地存储和操作数据集长度相同数据导入导出导入数据使用函数导入逗号分隔值文件，导入表格数据，导入文件，导入read.csv read.table read.excel Excelread.delim分隔符数据，导入数据，等等read.spss SPSS导出数据使用函数导出数据到逗号分隔值文件，导出到表格文件，导出到文件，write.csv write.table write.excel Excel导出到分隔符数据，导出到数据write.delim write.spss SPSS文件格式语言支持多种数据格式的导入导出，包括文本文件、电子表格、数据库、数据等R JSON数据预处理数据清洗数据转换清理数据中的错误、缺失值和重复数据，确保数据质量将数据转换为合适的格式，例如数值类型转换、文本编码等特征工程数据缩放从原始数据中提取有用的特征，提高模型的预测能力将数据缩放到特定范围，例如归一化或标准化基本统计分析语言提供丰富的统计函数，涵盖描述性统计、推断性统计和假设检验等多个方面R通过语言，可以轻松计算数据集中趋势、离散程度等指标，并进行各种统计推断R描述性统计计算数据集中趋势、离散程度等指标推断性统计利用样本数据推断总体特征假设检验检验关于总体参数的假设是否成立高级统计分析语言提供丰富的统计分析方法，涵盖描述统计、推断统计、回归分析、时间序列分析等多个领域R高级统计分析帮助深入挖掘数据背后的规律和模式，为决策提供科学依据100+20+10K+模型包函数线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、、、等、、、等stats MASScaret randomForestlm glmpredict summary等数据可视化基础数据可视化定义1数据可视化是指使用图形、图表等视觉形式来展现数据可视化的目的2揭示数据中的模式、趋势和异常，让数据更容易理解和分析可视化的原则3清晰、简洁、准确，使用合适的图表类型来表达数据常用绘图函数基本绘图函数高级绘图函数

1.

2.12例如、、、等，提供基本例如、、等，提供更复杂的二plot histboxplot barplotcontour imagepersp图形绘制功能维和三维图形绘制功能坐标系控制函数图形参数控制函数

3.

4.34例如、、等，可以控制图形的坐标例如、、、等，可以控制图形的颜axis titlelegend parcol ltylwd轴、标题、图例等色、线型、线宽等绘制各类图形饼图1展示数据类别比例，直观展示数据分布散点图2展示两个变量之间关系，可探测线性或非线性关系直方图3展示数据分布频率，可识别数据中心趋势和离散程度箱线图4展示数据分布的五数概括，识别数据异常值折线图5展示数据变化趋势，可分析数据随时间或其他变量变化情况热力图6展示矩阵数据的数值大小，直观呈现数据差异自定义图形样式颜色线型12使用颜色参数设置图形的颜色，包括线条颜色、填充颜色、调整线条的类型，例如实线、虚线、点线等点颜色等点型文字34修改点的形状，例如圆形、方形、三角形等设置图形中的文字大小、颜色、字体等基于的绘图ggplot2包介绍ggplot2是一个功能强大的图形绘制包，它基于图层系统，将图表拆分为多个独立的层进行构建，便于进行自定义ggplot2基本绘图语法使用函数作为基础，并通过添加不同的几何图形层、统计层、美化层等来构建完整的图形ggplot2`ggplot`常见图表类型支持多种图表类型，包括散点图、折线图、直方图、箱线图等，适用于各种数据可视化需求ggplot2自定义图形样式允许灵活调整图形颜色、大小、标签、标题等，使其符合用户个性化的视觉风格ggplot2回归分析线性回归逻辑回归多元回归探索变量之间线性关系，通过拟合一条直线分析自变量对二元或多元分类变量的影响，当目标变量受多个自变量影响时，用于分析来预测目标变量用于预测事件发生的概率变量之间的相互关系聚类分析数据分组距离度量聚类算法将数据点分成多个组，每个组内的点彼此相计算数据点之间的距离，用于衡量数据点之、层次聚类等算法用于识别数据K-means似，不同组的点差异较大间的相似性点之间的自然分组假设检验检验假设显著性水平假设检验用于确定是否有足够的显著性水平是拒绝原假设的阈值证据来拒绝原假设，通常设置为

0.05检验统计量值P检验统计量用于衡量样本数据与值是观察到样本数据或更极端结P原假设的偏差果的概率时间序列分析时间序列分析是指对随时间变化的数据进行分析，并预测未来趋势的方法在语言中，可以使用专门的包进行时间序列分析，例如、、等R`tseries``forecast``TSA`时间序列分解1趋势、季节性、周期性平稳性检验2检验、检验ADF KPSS模型选择

3、、、AR MAARMA ARIMA模型评估

4、、AIC BICRMSE预测5预测未来数据点文本挖掘文本数据分析文本挖掘是一种从非结构化文本数据中提取有价值信息的技术，包括文本预处理、特征提取、模式识别等步骤应用于自然语言处理、机器学习等领域，如情感分析、主题模型、关键词提取、文本分类等推荐系统协同过滤基于内容推荐利用用户历史行为，根据相似用根据用户历史行为，分析用户偏户喜好推荐商品好，推荐相似内容混合推荐评估指标综合多种推荐方法，提高推荐准精准率、召回率、值、等F1AUC确率和多样性，评估推荐效果机器学习基础机器学习概念学习类型机器学习是计算机科学领域的一个分支，它让计算机能够从数据监督学习使用标记数据训练模型，预测新的输入结果中学习，无需明确编程无监督学习使用未标记数据，发现数据中的隐藏结构和模式机器学习算法可以识别模式，并基于这些模式进行预测或决策强化学习使用奖励机制，训练模型在环境中进行最佳决策监督学习算法分类算法回归算法线性回归逻辑回归根据已有数据预测新的数据所预测连续型变量，例如房价预通过寻找数据之间的线性关系用于分类任务，通过逻辑函数属类别，例如垃圾邮件识别测进行预测将线性模型转化为概率非监督学习算法聚类分析降维将数据划分成不同的组，使同一组中的数据具有更高的相似减少数据维数，保留数据的重要特征，提高效率性，而不同组中的数据具有更低的相似性关联规则学习异常检测发现数据集中不同属性之间的关联关系识别数据集中与大多数数据点不同的异常数据点深度学习入门神经网络基础1感知器、多层感知器深度学习框架

2、TensorFlow PyTorch卷积神经网络3图像识别、目标检测循环神经网络4自然语言处理、语音识别深度学习作为机器学习的一个分支，近年来发展迅速通过模拟人脑神经网络的结构和功能，深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展可视化与交互语言提供丰富的绘图函数和包，可以创建各种静态和动态可视化R交互式可视化工具允许用户与图表进行交互，例如缩放、平移、过滤和选择数据包提供了构建交互式应用程序的框架，将数据分析结果以更直观的shiny web方式展现给用户回顾与总结数据分析代码实践可视化课程涵盖了语言基础语法、数据预处理、通过大量的代码示例和实践项目，帮助学员课程注重数据可视化，介绍了多种绘图函数R统计分析、数据可视化等方面，并介绍了回掌握语言编程技巧，并能够独立进行数据和包，帮助学员用图表直观地展示R ggplot2归分析、聚类分析、假设检验等常用分析方分析和建模数据分析结果法扩展与展望深入学习实践应用学习更多高级的语言包和库，例尝试将语言应用于实际问题，例R R如、、等如数据分析、机器学习、数据可dplyr tidyrggplot2视化等社区参与加入语言社区，参与讨论、分享经验，并与其他语言用户学习交流R R。