《R程序设计》课件

程序设计R探索数据分析和可视化的强大工具语言学习如何使用进行数据收集、处-R R理、建模和展示从基础语法到高级应用一应俱全语言简介R历史渊源语言最初由新西兰统计学家罗斯伊哈卡建立源于语言于年正式发布R·,S,1993开源免费语言是一种开源的统计计算和图形软件无需付费即可下载使用R,统计分析语言擅长于数据分析、统计建模、机器学习等领域广泛应用于学术和商业领域R,语言特点R开源免费强大的数据处理能力语言是一个开源免费的统计计算语言拥有丰富的数据处理和分析R R和绘图软件可以在各种操作系统函数库能够高效地处理大规模数,,上运行这使得它广受学术界和据集并执行复杂的统计分析工业界的欢迎出色的可视化功能广泛的应用领域语言内置了许多强大的绘图函数语言被广泛应用于统计分析、机R R和第三方可视化库可以轻松生成器学习、生物信息学、金融建模,各种高质量的图形和报告等各种领域是数据科学家的首选,工具语言发展历程R年19951由和开发Ross IhakaRobert Gentleman年20002语言开源发布，开始得到广泛应用R年20063语言成为统计编程语言的事实标准R年20214语言社区持续扩大，功能不断丰富R语言最初由新西兰奥克兰大学的两位教授开发并于年首次发布经过多年的发展语言已经成为统计编程语言领域的事实标准深受广大统计分析和数R,1995,R,据科学工的青睐如今语言的功能和生态圈不断丰富社区规模也不断扩大未来必将在数据分析和智能应用领域发挥更加重要的作用R,,语言基本数据类型R数值型字符型Numeric Character12包含整数和实数可以执行加减用于表示文本数据可以包含字,,乘除等数学运算母、数字和符号等逻辑型复杂型Logical Complex34用于表示真值只有和用于表示复数包含实部和虚部,TRUE,两种状态两部分FALSE变量及其赋值变量声明命名规范作用域控制在中可以使用特定名称来声明变量并将变量命名应遵循一定规则如使用字母数字中的变量拥有不同的作用域如全局变量和R,,,R,其赋予某个值这为我们提供了灵活的数据组合、避免关键字等保证程序可读性和可局部变量合理使用可以提高代码的模块化,,存储和操作方式维护性和复用性数据结构向量、矩阵、数组:向量矩阵数组向量是语言中最基础的数据结构由一维矩阵是由行列组成的二维数据结构可用于数组是由多维元素组成的数据结构可用于R,,,元素组成可用于存储数字、字符或逻辑存储数值型数据支持矩阵运算如加法、存储更复杂的多维数据除了二维矩阵还,,类型数据支持丰富的向量操作如算术运乘法、转置等十分便于进行线性代数计算可以创建三维、四维甚至更高维的数组,,算、逻辑运算等数据结构列表、因子:列表因子列表是语言中最灵活的数据结构之一它可以存储不同类型的数因子是语言中表示分类数据的特殊数据结构它包含一组预定义R R据元素如数字、字符串、向量等列表可用于构建复杂的数据结的标签用于将数据划分为不同的类别因子可用于统计分析和可,,构如嵌套列表视化中的分组操作,读写外部数据文件读取数据1从各种文件格式、、数据库等导入数据CSV Excel编辑数据2清洗、转换和转换数据以满足分析需求保存数据3将分析结果输出至文件、数据库或其他存储方式在语言中读写外部数据文件是一个非常基础但重要的技能我们可以从各种格式的文件中导入数据并对数据进行清洗和转换以满足分R,,,析需求最后我们可以将分析结果保存到文件或数据库中以备后续使用或共享这一系列流程是数据分析中的关键步骤,,语言基本运算符R算术运算符逻辑运算符关系运算符语言支持基本的算术运算如加减乘除、取语言提供了丰富的逻辑运算符如与、语言支持常见的比较运算符如大于、小于R,R,R,余等这些运算符可以用于数值类型的数据或、非等可用于条件判断和布尔运算、等于等可用于比较数值或字符串数据,,处理分支控制语句语句if-else根据指定条件执行不同的代码块实现条件判断,语句switch针对多个条件进行选择提供更加灵活的分支控制,嵌套分支可以将或语句嵌套使用实现更复杂的逻辑决策if-else switch,循环控制语句循环for1循环用于对一个集合中的元素逐个进行处理适用于知道循for,环次数的情况循环while2循环根据条件表达式的真假来决定是否执行循环体适while,用于不确定循环次数的情况循环repeat-until3循环首先执行循环体然后判断条件条件为真退repeat-until,,出循环条件为假继续执行,函数的定义与使用函数定义1定义函数名称、参数以及函数体参数传递2函数可以接收输入参数并执行相应逻辑返回值3函数可以返回一个或多个结果函数调用4通过函数名称并传递参数来执行函数在语言中函数是一个重要的概念它允许我们将一段常用的代码封装起来并可以在需要时重复调用函数可以接受参数执行相应的逻辑并返回R,,,,一个或多个结果这样不仅提高了代码的复用性和可维护性还使得程序的结构更加清晰,默认参数和可变参数默认参数可变参数函数定义时，可为某些参数指定函数可以接受任意数量的参数,默认值这样在调用函数时，如通过在参数名前加来实现...果没有传入该参数，就会使用默这样函数可以处理不确定数量的认值便于函数调用更简单灵活输入参数灵活组合默认参数和可变参数可以灵活组合使用进一步提高了函数的适应性和复,用性匿名函数与表达式lambda匿名函数匿名函数是没有名称的函数可以在需要的地方临时定义它提高了代码的灵活性和简洁性,表达式Lambda表达式是一种简洁的匿名函数定义方式可以用一行代码表达复杂的功能Lambda,灵活应用匿名函数和表达式可以作为参数传递给其他函数增强代码的模块化和复用性Lambda,包管理与安装包管理工具安装新包语言拥有强大的包管理系统可使用函数可以R,install.packages以帮助用户轻松安装、加载和管从等官方渠道安装所需的CRAN R理各种扩展包包管理已安装包更新包利用函数加载需要的包函数可以保library,update.packages而则可以卸持已安装的包处于最新版本确保uninstall.packages,载不需要的包功能完善数据可视化基础数据可视化是将复杂的数据以直观易懂的图形化方式呈现的技术它能帮助用户更有效地分析数据并获取洞见常见的可视化类型包括折线图、柱状图、散点图、饼图等合理的可视化设计将有助于提高数据分析效率并增强信息传达力,有效的可视化需要平衡图像美感与数据表达性视觉元素的色彩搭配、图形布局等都值得重点关注同时还应注重交互性设计以,增强用户体验可视化库ggplot2是语言中最强大和灵活的可视化工具之一它基于ggplot2R Grammarof的理念让用户能够通过简洁的代码创建出复杂精美的数据可视化图形Graphics,提供了丰富的图形类型如散点图、折线图、柱状图等并且支持高度自ggplot2,,定义可用于创造出独特的图表此外还支持图层、坐标系、主题等概,,ggplot2念使得可视化方案具有极强的扩展性,统计建模基础统计建模基础线性回归分析方差分析统计建模是基于数据分析和建立数学模型线性回归分析是统计建模的基础方法之一方差分析是统计建模中常用的方法通过对,,,对事物规律和特征进行描述和预测的方法用于研究两个或多个变量之间的线性关系数据变异的来源进行分解评估不同因素对,通过统计推断、假设检验等方法得出可靠通过最小二乘法拟合出最优线性模型预测结果的影响程度为问题诊断提供依据,,,的数据分析结论因变量的值线性回归模型预测行为参数估计线性回归可以根据自变量预测因通过最小二乘法估计回归方程的变量的数值适用于线性关系的问系数确定自变量对因变量的影响,,题程度模型评估应用场景利用方值、检验等统计指标评广泛应用于经济、社会、自然科R F估模型的拟合优度和显著性学等领域的预测和分析逻辑回归模型预测二元响应变量概率模型12逻辑回归模型适用于预测二分模型输出的是事件发生的概率,类因变量如患病未患病、购而不是直接输出分类结果,/买未购买等/线性组合与变换参数估计与模型评估Logit34模型采用线性组合的自变量经模型参数通过极大似然估计法过变换来预测事件发生概估算并可通过卡方检验、Logit,率曲线等进行评估ROC决策树模型层次划分决策树通过反复将数据划分到不同的节点上形成一个树状结构每个节点都是一个决策规则,性能优势决策树易于理解和解释能够自动选择重要特征并且对噪声和缺失值具有较强的鲁棒性,,算法原理决策树通常采用、或等算法根据信息增益或基尼指数等指标选择最优划分特征ID3C

4.5CART,决策树是一种常用的机器学习算法通过递归地对数据进行二叉树状的划分最终得到一个可解释,,的预测模型它在许多领域都有广泛的应用如医疗诊断、信用评估和营销策略等,随机森林模型何为随机森林优势特点应用领域实现步骤随机森林是一种集成学习算法随机森林能够有效处理高维度随机森林广泛应用于分类、回通过算法构建多个决bagging通过结合多个决策树模型来数据抗噪能力强不易过拟合归、特征选择等多个领域在策树再通过随机选择属性来,,,,,,提高预测准确性和稳定性可以处理缺失值金融、医疗、营销等场景中表增加树之间的差异性现出色神经网络模型复杂结构深度学习神经网络模型由多层互连节点组成可深度神经网络可以自动学习特征无需,,以有效地学习和处理复杂的非线性关人工设计特征在很多领域取得了突破,系性进展模型训练广泛应用通过大量数据样本的反复训练神经网神经网络模型广泛应用于图像识别、,络模型可以不断优化并提高预测准确自然语言处理、语音识别等领域具有,性强大的学习能力模型评估指标评估指标含义准确率模型预测正确的样本占总样本的比例精确率模型预测为正例的样本中真正为正例的比例召回率模型正确预测为正例的样本占所有正例样本的比例值精确率和召回率的加权调和平均值F1这些指标可以全面评估模型的性能对于不同应用场景有不同侧重合理选择评估指标和阈值对于模型优化至关重要,模型调优策略调整超参数特征工程12细调模型的关键超参数如正则对特征进行选择、转换和创造,,化强度、学习率等以达到最佳以提高模型的拟合能力和泛化,性能性能交叉验证集成学习34采用交叉验证方法评估模型在融合多个模型的预测结果提高,,新数据上的预测性能避免过拟整体预测准确性和稳定性,合文本挖掘基础文本数据处理文本分类文本聚类信息抽取文本挖掘涉及对大量非结构化文本分类是将文档划分到预先文本聚类将相似的文档归集在从非结构化文本中提取出实体数据的处理包括分词、去除定义的类别中常用于主题识一起不需要预先定义好类别、关系、事件等结构化信息,,,,停用词、词性标注等预处理步别、情感分析等应用常见算常用、层次聚类应用于知识图谱构建、问答系k-means骤这些步骤能够提取出有意法包括朴素贝叶斯、支持向量等算法可用于发现隐藏主题统等场景需要运用命名实体义的词语特征机等和模式识别、关系抽取等技术情感分析案例数据收集1从各类社交媒体及电商平台收集大量文本数据涵盖客户,评论、社交媒体帖子等作为情感分析的原始数据,数据预处理2对原始数据进行清洗、分词、去停用词等预处理为后续,的情感分析做好准备情感极性分类3利用情感词典或机器学习模型对文本数据进行情感极性,分类识别出积极、中性和负面情感,情感强度打分4进一步对积极和负面情感进行强度打分全面分析用户的,情感状态结果可视化5将情感分析结果以图表的形式呈现如词云、情感趋势等,,帮助企业快速洞察用户情绪推荐系统基础推荐系统原理常用推荐算法个性化推荐推荐系统通过分析用户的喜好和行为为用协同过滤算法、内容过滤算法和混合算法是通过收集用户的浏览历史、搜索记录等利,,户推荐符合其兴趣的内容或产品提升用户推荐系统中常用的几种算法各有优缺点用机器学习技术为每位用户提供个性化的推,,体验荐内容时间序列分析特征分析1识别时间序列的趋势、季节性和周期性预测模型2建立合适的时间序列预测模型预测评估3评估预测模型的准确性和可靠性实战应用4在实际业务中运用时间序列分析时间序列分析是一种重要的数据分析方法能够帮助我们深入理解数据的时间变化规律从特征分析、预测建模到预测评估再到实际应用这一流程,,,是时间序列分析的核心内容掌握这些关键步骤可以让我们更好地预测未来趋势为决策提供有力支持,总结与展望在本课程中我们深入学习了语言的基础知识、数据类型、编程结构、可视化,R工具以及机器学习模型的建立和评估未来语言将继续保持强大的生命力为,,R,数据分析和科学研究带来更多创新性解决方案我们期待在工作和学习中充分利用语言这一强大的编程工具R。