r的教学课件

语言教学课件从入门到实战R第一章语言简介与环境搭建R在本章中，我们将深入了解语言的起源、特点以及在数据科学领域的重要地位语言作为一种R R专为统计计算和图形设计的编程语言，自年首次发布以来，已经发展成为数据分析领域的主1993流工具之一我们将详细介绍如何正确安装语言环境以及其最受欢迎的集成开发环境通过本章学习，R RStudio您将能够搭建一个完整的语言开发环境，为后续的学习和应用打下坚实基础R本章目标学习重点了解语言的历史背景和应用领域语言的特点与优势•R•R掌握与的安装方法正确配置开发环境•R RStudio•熟悉的界面布局与基本功能的核心功能区分•RStudio•RStudio学会使用进行简单的计算操作基本命令的输入与执行•R•实践内容完成与的安装•R RStudio尝试简单的命令行操作•创建第一个脚本文件•R什么是语言？R语言是一种为统计计算与图形分析专门设计的免费开源编程语言，由新西兰奥克兰大学的R Ross和于年首次发布它是语言的一个实现，继承了语言优秀的统计Ihaka RobertGentleman1993S S分析能力，同时增加了更多现代编程特性作为统计编程语言，具有以下突出特点R开源免费遵循通用公共许可证，任何人都可以自由使用、修改和分发•GNU跨平台兼容支持、、等多种操作系统•Windows MacOSLinux语言的主要应用领域R强大的统计分析能力内置上千种统计函数和算法•出色的可视化功能能够生成出版级别的统计图形•数据科学活跃的社区支持全球数百万用户和开发者不断贡献扩展包•数据清洗、数据整理、特征工程、模型构建等数据科学全流程高度可扩展性超过个专业扩展包可用于各类分析任务•17,000统计分析描述性统计、假设检验、回归分析、方差分析等经典统计方法机器学习分类、聚类、回归预测、降维等各类机器学习算法的实现数据可视化安装与配置与R RStudio语言安装步骤安装与配置R RStudio访问官方网站R https://www.r-project.org/点击左侧菜单中的（）

2.CRAN ComprehensiveR Archive Network选择距离您最近的镜像站点（如中国的清华大学、中国科学技术大学等镜像）

3.根据您的操作系统选择对应的安装包

4.用户点击，然后选择，最后点击•Windows Download R forWindows baseDownloadRx.x.xfor Windows用户点击，选择对应的安装包•Mac DownloadR formacOS pkg用户点击，根据您的发行版选择合适的安装方法•Linux DownloadR forLinux运行下载的安装程序，按照向导指示完成安装

5.安装完成后，可以通过在命令行输入或直接运行程序来验证安装是否成功R--version R访问官方网站RStudio https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/在下选择免费的开源版本（）

2.RStudio DesktopOpen SourceLicense根据您的操作系统选择对应的安装包

3.下载并运行安装程序，按照向导完成安装

4.安装完成后，启动，它会自动检测并连接到已安装的

5.RStudio R初始配置建议RStudio工具全局选项代码设置代码编辑器的字体、主题和缩进等•→→工具全局选项包配置默认的包安装源（建议选择国内镜像以提高下载速度）•→→界面介绍RStudioRStudio采用四分屏设计，每个区域都有其特定功能，为R编程提供了直观且高效的工作环境理解这些区域的功能对于高效使用RStudio至关重要源代码编辑器（左上）•用于编写和编辑R脚本、R Markdown文档等•支持语法高亮、代码补全和自动缩进•可打开多个文件，以标签页形式切换•内置代码段执行功能（Ctrl+Enter或Cmd+Enter）•文件管理功能新建、保存、导入等环境与历史记录（右上）•环境Environment显示当前工作空间中的所有对象•历史History记录之前执行过的命令•连接Connections管理数据库连接•构建Build用于包开发和项目构建•教程Tutorial交互式学习材料控制台（左下）•R命令的直接执行区域•显示命令执行结果和错误信息•支持命令历史浏览（上下箭头键）•基本代码补全功能（Tab键）•终端Terminal系统命令行访问文件与功能面板（右下）•文件Files浏览和管理工作目录中的文件•图表Plots显示生成的图形，支持导出•包Packages管理已安装和可用的R包•帮助Help查看函数和包的文档•查看器Viewer显示HTML内容和交互式可视化基础操作演示当计算器RR语言的最基本功能之一是进行数学计算在开始复杂的数据分析前，我们先来了解如何使用R进行简单的算术运算这些基础操作是理解R语言工作原理的第一步基本算术运算符#加法5+3#结果:8#减法10-7#结果:3#乘法4*6#结果:24#除法15/3#结果:5#整除17%/%5#结果:3#取余17%%5#结果:2#幂运算2^3#结果:8#平方根sqrt16#结果:4变量赋值与使用在R中，我们可以将计算结果或数据存储在变量中，以便后续使用变量赋值可以使用-或=符号，但在R社区中，-被认为是更符合R语言风格的赋值方式#变量赋值x-10y-5#使用变量进行计算x+y#结果:15x*y#结果:50x/y#结果:2#将计算结果赋值给新变量z-x^2+y^2z#结果:125#变量可以被重新赋值x-20x#结果:20#查看当前环境中的所有变量ls#显示所有变量名称#删除变量rmz#删除变量zls#z不再显示在变量列表中除了基本算术运算外，R还内置了许多数学函数，如三角函数、对数函数等#三角函数sinpi/2#结果:1cos0#结果:1tanpi/4#结果:1#对数函数log10#自然对数，结果:

2.302585log10100#以10为底的对数，结果:2exp1#e的幂，结果:

2.718282第二章语言基础语法与函数R在掌握了语言的基本环境设置和简单操作后，我们将深入学习语言的基础语法和函数使用本章将介绍语言R R R的核心数据类型、数据结构和函数操作，这些是进行高效数据分析的基础理解语言的数据类型和数据结构对于正确处理和分析数据至关重要不同的数据结构适用于不同类型的分析任R务，选择合适的数据结构可以极大地提高分析效率和代码可读性同样重要的是函数的概念和使用函数是语言的核心组件，无论是使用内置函数还是创建自定义函数，都能帮R助我们实现复杂的数据处理和分析任务1数据类型与结构学习中的基本数据类型（数值、字符、逻辑等）和主要数据结构（向量、矩阵、数组、数据框、R列表），以及它们的创建和操作方法2内置函数使用掌握语言常用内置函数的使用方法，包括数学函数、统计函数、字符处理函数等，了解函数参数R的设置和返回值的获取3自定义函数开发学习如何创建和调试自己的函数，实现代码重用和模块化，提高编程效率和代码可维护性4控制流语句了解条件语句（）和循环结构（、）的使用，实现复杂的逻辑控制和批量数据处if-else forwhile理数据类型与数据结构基本数据类型R语言中有以下几种基本数据类型数值型numeric包括整数和小数，如10,

3.14整数型integer特指整数，如1L,2L（L表示整数）复数型complex包含虚部的数，如1+2i逻辑型logical TRUE或FALSE数据框Data Frame字符型character文本数据，如hello因子型factor分类数据，有预定义的水平levels二维表格结构，不同列可以有不同数据类型检查数据类型的函数#创建数据框df-data.frame姓名=c张三,李四,王五,年龄=c25,30,28,身高=c175,180,172df#姓名年龄身高#1张三25175#2李四30180#3王五28172#访问数据框元素df$姓名#张三李四王五df[1,2]#25#检查数据类型x-10classx#numericy-helloclassy#character#类型判断函数is.numericx#第1行第2列TRUEis.charactery#TRUE主要数据结构向量Vector最基本的数据结构，包含相同类型的元素列表List#创建向量num_vec-c1,2,3,4,5char_vec-ca,b,c#向量运算num_vec*2#246810最灵活的数据结构，可包含不同类型和结构的元素#创建列表my_list-list姓名=张三,成绩=c85,90,78,信息=data.frame性别=男,学号=2023001#访问列表元素my_list$姓名#张三my_list[

[2]]#859078my_list$信息$学号#2023001矩阵Matrix二维数据结构，所有元素类型相同#创建矩阵mat-matrix1:9,nrow=3,ncol=3mat#[,1][,2][,3]#[1,]147#[2,]258#[3,]369自定义函数示例在R语言中创建自定义函数是提高代码复用性和可维护性的重要手段自定义函数可以封装特定的操作逻辑，使代码更简洁清晰函数定义语法#函数定义的基本语法函数名-function参数1,参数2,...{#函数体#计算和处理逻辑#返回值（可选）return结果}简单函数示例计算平方和#定义一个计算平方和的函数计算平方和-functionx,y{x_squared-x^2y_squared-y^2result-x_squared+y_squaredreturnresult}#调用函数计算平方和3,4#结果:25函数调试技巧在开发复杂函数时，调试是必不可少的环节R提供了多种工具来帮助识别和修复函数中的错误print或cat在函数内部插入打印语句，查看中间结果browser在函数中设置断点，进入交互式调试模式debug对整个函数进行调试带默认参数的函数traceback显示错误发生前的函数调用栈try和tryCatch错误处理和异常捕获#带默认参数的温度转换函数华氏转摄氏-function华氏温度=32{摄氏温度-华氏温度-32*5/9return摄氏温度}#使用默认参数错误处理示例华氏转摄氏#结果:0#指定参数华氏转摄氏212#结果:100#带错误处理的除法函数安全除法-functionx,y{#检查除数是否为零if y==0{warning除数不能为零！returnNA#返回缺失值}#正常执行除法result-x/y returnresult}#测试函数安全除法10,2#结果:5安全除法10,0#警告并返回NA第三章数据导入与整理在实际的数据分析工作中，数据很少以理想的形式存在通常，我们需要从各种来源导入数据，然后进行清洗和整理，使其适合后续分析本章将介绍语言中数据导入、查看和整理R的核心技术数据预处理通常占据数据分析项目的的时间和精力，掌握高效的数据处理技能对于提高工作效率至关重要语言提供了丰富的工具和函数，可以简化这一过程70-80%R数据导入数据检查从、、数据库等各种来源导入数据到环境中，使用各种函数查看数据结构、摘要统计和数据质量问题CSV ExcelR为后续分析做准备数据合并数据清洗将多个数据源组合在一起，通过各种连接操作创建综合处理缺失值、异常值、数据类型转换等问题，提高数据数据集质量数据筛选数据转换根据条件筛选数据子集，提取分析所需的特定观测或变量创建新变量、重编码、聚合、重塑数据结构等操作本章将重点介绍基础的数据导入方法和常用的数据整理技术，包括传统的基础函数以及现代化的工具链通过这些工具，您将能够高效地准备数据，为后续的统计分析和可R tidyverse视化奠定基础数据查看与基本操作导入数据后，首先需要对数据进行初步探索，了解其结构和内容R提供了多种函数来查看和检查数据数据结构查看函数和head tail#查看前6行数据head数据#查看前10行数据head数据,10#查看最后6行数据tail数据str#查看数据结构str数据#显示数据的类型、行数、列数、各列的类型和前几个值summary#数据摘要统计summary数据#对数值型变量计算最小值、1/4分位数、中位数、均值、3/4分位数、最大值#对因子型变量计算各水平的频数#对字符型变量显示长度和类型变量提取与子集筛选R提供了多种方式来提取数据框中的特定列或行提取单列数据glimpse#使用$符号年龄-数据$年龄#使用[]索引年龄-数据[年龄]#返回单列数据框年龄-数据[,年龄]#返回向量#使用列的索引位置年龄-数据[,2]#提取第2列#使用dplyr包的glimpse函数librarydplyrglimpse数据#以紧凑的形式显示数据的每一列和部分值数据维度与属性数据清洗基础真实世界的数据通常存在各种问题，如缺失值、异常值、格式不一致等数据清洗是将原始数据转变为可分析数据的关键步骤缺失值处理缺失值在R中表示为NA识别和处理缺失值是数据清洗的重要部分#检查数据中是否存在缺失值anyNA数据#返回TRUE或FALSE#查看每列的缺失值数量colSumsis.na数据#查看包含缺失值的行缺失行-数据[!complete.cases数据,]#删除包含缺失值的行完整数据-na.omit数据#或使用dplyrlibrarydplyr完整数据-数据%%filter!is.na年龄#删除年龄缺失的行#替换缺失值数据$年龄[is.na数据$年龄]-mean数据$年龄,na.rm=TRUE#使用tidyr包的replace_na函数librarytidyr数据-数据%%replace_nalist年龄=25,收入=median数据$收入,na.rm=TRUE数据类型转换确保数据的类型正确是数据分析的基础，R提供了多种函数进行类型转换#检查变量类型class数据$年龄#基本类型转换函数as.numeric#转换为数值型as.character#转换为字符型as.logical#转换为逻辑型as.Date#转换为日期型#示例将字符型转换为数值型数据$年龄-as.numeric数据$年龄#示例将字符型日期转换为日期型数据$出生日期-as.Date数据$出生日期,format=%Y-%m-%d#示例将字符型转换为因子型数据$性别-factor数据$性别,levels=c男,女使用进行数据整理tidyversetidyverse是由Hadley Wickham开发的R包集合，为数据科学提供了一套一致、高效的工具它包含多个相互协作的包，如dplyr数据操作、tidyr数据整理、ggplot2数据可视化等核心理念tidyverse•使用简单、一致的函数接口•函数设计专注于特定任务•采用管道操作符%%连接操作•使用整洁数据tidy data原则:•每个变量构成一列•每个观测构成一行•每种类型的观测单位构成一个表#安装并加载tidyverseinstall.packagestidyverselibrarytidyverse#或单独加载所需的包librarydplyrlibrarytidyr包核心函数dplyrfilter筛选符合条件的行#筛选年龄大于30的男性结果-数据%%filter性别==男,年龄30mutate创建或修改变量select#添加新变量结果-数据%%mutate年龄组=case_when年龄18~未成年,年龄65~成年,TRUE~选择或重命名列老年,收入水平=收入/1000#选择姓名和年龄列结果-数据%%select姓名,年龄#重命名列结果-数据%%select名字=姓名,岁数=年龄#排除某些列结果-数据%%select-备注,-电话第四章统计分析与绘图数据分析的核心是从数据中提取有意义的信息和洞察语言作为一种统计编程语言，提供了丰富的统计分析工具和强大的绘图功能，使我们能够深入理解数据并以直观的方式呈现结果R在本章中，我们将学习如何使用进行基本的统计分析，如描述性统计、假设检验和回归分析同时，我们还将探索强大的绘图功能，特别是包提供的图形语法系统，它允许我们创R Rggplot2建高度自定义的专业可视化1描述性统计分析学习如何计算和解释基本的统计量，如均值、中位数、标准差、相关系数等，以及如何使用图表直观地展示数据分布2假设检验基础了解常见的统计检验方法，如检验、卡方检验、方差分析等，以及如何在中实施这些检验并解释结果t R3回归分析掌握线性回归分析的基本原理和实现方法，包括模型拟合、参数估计、模型诊断和结果解释4绘图系统ggplot2学习的图形语法，了解如何创建各种类型的图表，如散点图、柱状图、箱线图等，以及如何通过图层、标度和主题进行自定义ggplot25高级绘图技巧探索更复杂的可视化技巧，如组合多个图形、添加注释、调整颜色和主题，以及保存高质量的图形输出通过本章的学习，您将能够使用对数据进行全面的统计分析，并创建既美观又信息丰富的可视化，帮助您更有效地传达数据中的关键发现和洞察R基本统计分析描述性统计描述性统计是对数据集进行总结和描述的方法，帮助我们了解数据的基本特征#计算基本统计量mean数据$收入#均值median数据$收入#中位数sd数据$收入#标准差var数据$收入#方差min数据$收入#最小值max数据$收入#最大值range数据$收入#范围最小值和最大值IQR数据$收入#四分位距quantile数据$收入#分位数默认为0%,25%,50%,75%,100%#一次性获取多个统计量summary数据$收入#使用dplyr计算多个统计量数据%%summarise样本量=n,均值=mean收入,na.rm=TRUE,中位数=median收入,na.rm=TRUE,标准差=sd收入,na.rm=TRUE,最小值=min收入,na.rm=TRUE,最大值=max收入,na.rm=TRUE#按组计算描述性统计量数据%%group_by性别,教育程度%%summarise平均收入=mean收入,na.rm=TRUE,中位收入=median收入,na.rm=TRUE,收入标准差=sd收入,na.rm=TRUE,样本量=n假设检验假设检验是统计推断的重要部分，用于评估关于总体参数的假设是否成立检验t#单样本t检验检验均值是否等于某个值t.test数据$身高,mu=170#独立样本t检验比较两组均值t.test身高~性别,data=数据#或者t.test数据$身高[数据$性别==男],数据$身高[数据$性别==女]#配对样本t检验前后测量比较t.test数据$前测,数据$后测,paired=TRUE线性回归分析示例线性回归是最基本也是最常用的统计建模方法之一，用于探索变量之间的线性关系R语言提供了强大的线性回归工具简单线性回归简单线性回归探讨一个自变量和一个因变量之间的关系#拟合简单线性回归模型模型-lm收入~教育年限,data=数据#查看模型摘要summary模型#模型结果解读#Coefficients:回归系数及其显著性#R-squared:决定系数，表示模型解释的变异比例#F-statistic:F检验及其p值，评估整体模型的显著性多元线性回归多元线性回归考虑多个自变量对因变量的影响#拟合多元线性回归模型模型-lm收入~教育年限+工作经验+性别,data=数据#添加交互项模型-lm收入~教育年限*性别+工作经验,data=数据#使用所有其他变量作为预测变量模型-lm收入~.,data=数据#逐步回归向前选择空模型-lm收入~1,data=数据全模型-lm收入~.,data=数据最终模型-step空模型,scope=listlower=空模型,upper=全模型,direction=forward模型诊断回归分析的可靠性依赖于一系列假设，需要通过模型诊断来验证#绘制诊断图parmfrow=c2,2plot模型#诊断测试#正态性检验shapiro.testresiduals模型#方差齐性检验librarycarncvTest模型#多重共线性检验vif模型#异常值检测影响值-influence.measures模型summary影响值绘图基础ggplot2ggplot2是R中最流行的绘图包之一，基于图形语法Grammar ofGraphics理念，提供了一种系统化、层次化的创建图形的方法的核心概念ggplot2数据Data要可视化的数据集映射Aesthetics将数据变量映射到图形属性如x轴、y轴、颜色、形状等几何对象Geometries图形元素，如点、线、条形等标度Scales控制映射的转换，如颜色范围、坐标系统等分面Facets按一个或多个变量拆分图形主题Themes控制非数据元素的外观，如标题、轴标签、背景等的基本语法ggplot2#加载ggplot2libraryggplot2#基本语法结构ggplotdata=数据集,aesx=变量1,y=变量2+geom_XXX+其他图层和设置#注意+号用于添加图层和设置创建散点图#基本散点图ggplot数据,aesx=身高,y=体重+geom_point#添加颜色和形状映射ggplot数据,aesx=身高,y=体重,color=性别,shape=教育程度+geom_pointsize=3,alpha=

0.7+labstitle=身高与体重的关系,subtitle=按性别和教育程度分组,x=身高cm,y=体重kg,color=性别,shape=教育程度创建柱状图#基本柱状图ggplot数据,aesx=教育程度+geom_bar#按分组着色的柱状图ggplot数据,aesx=教育程度,fill=性别+geom_barposition=dodge+labstitle=不同教育程度的人数,subtitle=按性别分组,x=教育程度,y=人数,fill=性别#使用已汇总的数据创建柱状图汇总数据-数据%%group_by教育程度,性别%%summarise平均收入=mean收入,na.rm=TRUEggplot汇总数据,aesx=教育程度,y=平均收入,fill=性别+geom_colposition=dodge+labstitle=不同教育程度的平均收入,subtitle=按性别分组,x=教育程度,y=平均收入元,fill=性别进阶绘图技巧图形美化ggplot2提供了丰富的选项来美化图形，使其更具专业感和表现力应用主题#内置主题ggplot数据,aesx=年龄,y=收入+geom_point+theme_minimal#极简主题#其他内置主题theme_bw#黑白主题theme_classic#经典主题theme_dark#暗色主题theme_light#亮色主题#自定义主题元素ggplot数据,aesx=年龄,y=收入+geom_point+theme plot.title=element_textsize=16,face=bold,axis.title=element_textsize=12,axis.text=element_textsize=10,legend.position=bottom,panel.grid.major=element_linecolor=grey90,panel.grid.minor=element_blank,panel.background=element_rectfill=white多图组合使用patchwork或gridExtra包可以将多个ggplot图形组合在一起#安装patchwork包install.packagespatchworklibrarypatchwork#创建两个图形散点图-ggplot数据,aesx=身高,y=体重,color=性别+geom_point+labstitle=身高与体重关系箱线图-ggplot数据,aesx=教育程度,y=收入+geom_boxplot+labstitle=收入分布#水平排列散点图|箱线图#垂直排列散点图/箱线图#复杂布局散点图|箱线图/ggplot数据,aesx=年龄+geom_histogrambins=20颜色设置#手动设置颜色ggplot数据,aesx=教育程度,fill=性别+geom_barposition=dodge+scale_fill_manualvalues=c男=#1E88E5,女=#D81B60#使用色彩调色板ggplot数据,aesx=教育程度,y=收入,fill=教育程度+geom_boxplot+scale_fill_brewerpalette=Pastel1#连续变量的颜色渐变ggplot数据,aesx=身高,y=体重,color=年龄+geom_pointsize=3+scale_color_viridis_c#使用viridis色彩方案第五章进阶应用与实战案例在掌握了语言的基础知识和核心技能后，我们可以进一步探索更高级的应用领域本章将介绍几个重要的进阶主题，包括时间序列分析、机器学习入门、报告自动化等，并通过实际案例展示语言在真实数据分析项目中R R的应用这些进阶应用展示了语言的强大功能和灵活性，它不仅是一个统计分析工具，更是一个全功能的数据科学平台通过学习这些内容，您将能够将语言应用于更复杂的数据分析任务，并开发出专业级别的分析解决方案R R时间序列分析机器学习基础学习时间序列数据的特性和分析方法，包括趋势分析、季节性分解和时间序列预测模型等探索语言中的机器学习工具，了解基本的分类、回归和聚类算法，以及如何评估模型性能R报告自动化实战项目学习使用创建动态报告，将代码、结果和解释整合到一个文档中，实现分析过程的自动化通过完整的实战案例，将所学知识应用到实际问题中，体验从数据收集、清洗、分析到结果呈现的完整流R Markdown和重现性程本章的内容将为您打开语言应用的新视野，帮助您从基础用户过渡到高级数据分析师我们将通过实例和代码演示来展示这些技术在现实世界中的应用，让您能够将这些知识迅速应用到自己的工作和研究中R R时间序列分析简介时间序列数据是按时间顺序收集的数据点序列，如股票价格、气温变化、产品销量等时间序列分析是理解这类数据的时间模式并进行预测的方法时间序列对象创建#创建时间序列对象#假设有月度销售数据月销售量-c125,133,142,158,172,180,192,203,218,229,240,256,245,222,209,198,187,195,210,230,242,251,264,278#创建时间序列对象，从2022年1月开始，月度数据销售_ts-ts月销售量,start=c2022,1,frequency=12#查看时间序列对象销售_tsplot销售_ts,main=月度销售量2022-2023#使用xts包创建更灵活的时间序列libraryxts日期-seqas.Date2022-01-01,as.Date2023-12-01,by=month销售_xts-xts月销售量,order.by=日期时间序列分解时间序列通常可以分解为趋势、季节性和随机成分#时间序列分解销售_分解-decompose销售_ts#绘制分解结果plot销售_分解#查看各个成分销售_分解$trend#趋势成分销售_分解$seasonal#季节性成分销售_分解$random#随机成分#使用STL分解更灵活销售_stl-stl销售_ts,s.window=periodicplot销售_stl简单预测方法#安装并加载forecast包libraryforecast#移动平均预测ma_预测-ma销售_ts,order=3plot销售_tslinesma_预测,col=red#简单指数平滑ses_预测-ses销售_ts,h=6#预测未来6个时间点plotses_预测#Holt-Winters指数平滑处理趋势和季节性hw_预测-HoltWinters销售_tsplothw_预测#预测未来12个月hw_forecast-forecasthw_预测,h=12plothw_forecast机器学习入门R语言提供了丰富的机器学习工具，使用户能够轻松实现各种机器学习算法本节将介绍caret包，这是R中最流行的机器学习框架之一，它提供了统一的接口来访问多种机器学习算法包简介caret#安装并加载caret包install.packagescaretlibrarycaret#caret包的主要功能#

1.数据预处理#

2.特征选择#

3.模型训练和调优#

4.模型评估#

5.模型比较数据准备#假设我们有一个数据集，目标是预测客户是否会购买产品#加载示例数据集datairis数据-iris#查看数据head数据str数据#分割训练集和测试集set.seed123#设置随机种子以确保结果可重现训练样本-createDataPartition数据$Species,p=

0.7,list=FALSE训练数据-数据[训练样本,]测试数据-数据[-训练样本,]模型训练与评估#定义训练控制参数训练控制-trainControl method=cv,#交叉验证number=5,#5折交叉验证classProbs=TRUE,#计算类别概率summaryFunction=defaultSummary#训练随机森林模型set.seed123rf_模型-train Species~.,#公式目标变量~预测变量data=训练数据_预处理,#训练数据method=rf,#随机森林算法trControl=训练控制,#训练控制参数ntree=100#树的数量#查看模型printrf_模型plotrf_模型#变量重要性varImprf_模型plotvarImprf_模型#在测试集上预测预测结果-predictrf_模型,newdata=测试数据_预处理#评估模数据预处理型性能混淆矩阵-confusionMatrix预测结果,测试数据_预处理$Speciesprint混淆矩阵#创建预处理流程预处理-preProcess训练数据[,1:4],method=ccenter,scale#应用预处理训练数据_预处理-predict预处理,训练数据[,1:4]测试数据_预处理-predict预处理,测试数据[,1:4]#添加目标变量训练数据_预处理$Species-训练数据$Species测试数据_预处理$Species-测试数据$Species与报告自动化R MarkdownR Markdown是一种结合了Markdown文本和R代码的文档格式，允许用户创建动态文档，将代码、结果和叙述整合在一起这是实现分析报告自动化的强大工具基础R Markdown文件格式.Rmd组成部分•YAML头部文档元数据代码块选项•文本内容使用Markdown语法•代码块R代码和输出R Markdown的代码块可以设置多种选项，控制代码和输出的显示方式输出格式HTML、PDF、Word、演示文稿等```{r块名称,echo=FALSE,warning=FALSE,message=FALSE,fig.width=8,fig.height=6}#echo=FALSE:不显示代码，只显示结果#R Markdown文档结构warning=FALSE:不显示警告信息#message=FALSE:不显示消息#fig.width和fig.height:设置图形尺寸```---title:数据分析报告author:分析师姓名date:`r Sys.Date`output:html_document:toc:true toc_float:truetheme:cerulean---##引言这是一份使用R Markdown生成的报告##数据导入与处理```{r setup,include=FALSE}knitr::opts_chunk$setecho=TRUElibrarytidyverse``````{r数据导入}#读取数据数据-read.csv数据.csvhead数据```##探索性分析```{r探索分析}#生成摘要统计summary数据#创建可视化ggplot数据,aesx=变量1,y=变量2+geom_point+labstitle=散点图```##结论根据分析结果，我们可以得出以下结论...交互式文档R Markdown可以创建交互式报告，增强用户体验---title:交互式数据分析报告output:flexdashboard::flex_dashboard:orientation:rows---```{r setup,include=FALSE}libraryflexdashboardlibraryplotlylibraryDT```Row-------------------------------------###交互式图表```{r}p-ggplot数据,aesx=变量1,y=变量2,color=分类+geom_pointggplotlyp#转换为交互式图表```Row-------------------------------------###交互式表格```{r}datatable数据,options=listpageLength=10,filter=top```项目实战演示本节将通过一个完整的实战案例，展示如何将前面学习的知识应用到实际数据分析中我们将分析一个电商销售数据集，从数据导入开始，经过数据清洗、探索性分析、统计建模，最后生成分析报告项目目标•分析电商平台的销售模式和趋势•识别影响销售的关键因素•建立销售预测模型•提供业务建议数据描述数据集包含以下信息•订单ID、订单日期、客户ID•产品类别、产品名称、单价•数量、折扣、利润•客户所在地区、客户细分市场•运输方式、运输成本本项目使用的是模拟数据，但分析流程和方法适用于真实的电商数据分析场景完整代码可在课程配套资料中获取项目实施流程数据准备阶段#加载所需包librarytidyverselibrarylubridatelibraryscaleslibraryprophetlibrarycaret#导入数据销售数据-read.csv电商销售数据.csv#数据结构查看str销售数据summary销售数据#数据清洗销售数据-销售数据%%#日期格式转换mutate订单日期=ymd订单日期%%#处理缺失值filter!is.na利润%%#创建新变量mutate总销售额=单价*数量*1-折扣,月份=month订单日期,季度=quarter订单日期,年份=year订单日期常用语言资源推荐R包管理与安装CRAN的强大之处在于其丰富的扩展包生态系统，这些包由全球开发者贡献，大大扩展了的功能R R简介CRAN是包的官方存储库，包含超过个包这些包涵盖了从基础统计到高级机器学习、可CRANComprehensive RArchiveNetworkR17,000视化、网络分析等各个领域在线帮助与社区资源包的安装与管理官方文档#安装单个包install.packagesggplot2#安装多个包install.packagescdplyr,tidyr,readr#指定镜像站点语言官方文档包括手册、和教程加速下载install.packagesggplot2,repos=https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/#查R FAQ看已安装的包installed.packages#更新所有包update.packages#加载包libraryggplot2R Documentation所有CRAN包的函数文档文档系列包的官方文档Tidyverse tidyverse学习资源的免费在线书籍R for Data ScienceHadley Wickham相关的免费电子书集合Bookdown R交互式编程课程DataCamp R编程约翰霍普金斯大学的课程Coursera R R社区论坛最活跃的编程问答社区Stack OverflowR社区用户交流论坛RStudio RStudio汇集博客文章的平台R-bloggers R用户在上的交流标签#rstats onTwitter RTwitter中文资源任务视图统计之都中文统计学和语言社区R中国语言会议会议资料R R任务视图按主题组织包，帮助用户找到特定领域的相关包CRAN TaskViews知乎语言专栏语言相关知识分享R R计量经济学•机器学习•时间序列分析•空间分析•技术•Web学习心得与常见问题解答如何快速掌握语言R建立正确的学习心态•接受学习曲线R语言入门相对简单，但掌握高级技能需要时间•问题驱动学习从解决实际问题出发，有针对性地学习相关知识•持续实践编程能力需要通过大量实践来提升•拥抱社区利用开源社区的力量加速学习高效学习策略•掌握基础语法首先熟悉R的基本语法和数据结构•专注tidyverse对于数据分析，建议优先学习tidyverse系列包•复制-粘贴-修改从示例代码开始，逐步修改适应自己的需求•构建项目完成小型数据分析项目，巩固所学知识•查阅文档学会阅读函数文档，理解参数和用法推荐学习路径

1.基础R语法和数据结构（1-2周）

2.数据导入与处理基础（1-2周）

3.数据可视化与ggplot2（2-3周）

4.统计分析基础（2-3周）

5.R Markdown报告生成（1周）

6.特定领域应用（取决于需求）课后练习与扩展阅读推荐练习题通过实际操作巩固所学知识是掌握R语言的关键以下是按难度递增的练习题建议基础练习

1.创建包含不同数据类型的向量，并进行基本运算

2.从CSV文件导入数据，并进行基本的数据查看和摘要统计

3.使用基本绘图函数创建散点图、直方图和箱线图

4.编写简单函数计算数据的均值、中位数和标准差

5.使用条件语句和循环处理数据中的缺失值中级练习

1.使用dplyr进行数据筛选、分组和汇总

2.使用tidyr对数据进行整理和重塑

3.使用ggplot2创建复杂的多层次图形

4.进行简单的线性回归分析并解释结果

5.创建一个RMarkdown文档，整合代码、分析和可视化高级练习

1.对时间序列数据进行趋势分析和预测

2.使用caret包训练和评估机器学习模型

3.创建交互式Shiny应用程序扩展阅读

4.编写自定义包，封装常用函数

5.使用并行计算优化大数据处理性能推荐书籍推荐数据集入门书籍•R内置数据集iris,mtcars,airquality等•tidyverse示例数据diamonds,flights,gapminder•《R语言实战》R inAction-Robert I.KabacoffKaggle数据集各种领域的真实数据•《R数据科学》R forData Science-Hadley WickhamGarrett Grolemund中国政府数据开放平台中国官方开放数据•《R语言编程艺术》The Artof RProgramming-Norman Matloff美国政府开放数据综合性公共数据•《R语言入门与实践》-李东风•《R语言数据分析》-张丹进阶书籍•《ggplot2数据分析与图形艺术》ggplot2:Elegant GraphicsforDataAnalysis-Hadley Wickham•《高级R语言编程》Advanced R-Hadley Wickham•《R包开发》R Packages-Hadley Wickham•《统计学习导论基于R应用》An Introductionto StatisticalLearning withApplications inR-Gareth James等•《R语言应用回归分析》Regression Analysiswith R-James Howard总结语言学习的下一步R持续实践与项目驱动学习专业化与深入特定领域将语言应用到实际项目中是提升技能的最佳方法从小型个人项目开始，逐步挑战更复杂的数据分析任务试着重新分析他人的研随着基础知识的掌握，可以向特定领域深入发展，成为该领域的语言专家选择与你的兴趣或职业相关的方向，重点学习该领域的R R究，或参与开源项目，通过实践巩固所学知识特定包和技术•构建个人分析项目集合•数据可视化专家ggplot2,plotly,shiny参与数据分析竞赛如统计建模专家•Kaggle•lme4,brms,survival为开源包贡献代码或文档机器学习专家•R•caret,mlr,tensorflow在真实工作环境中应用解决问题生物信息学专家•R•Bioconductor金融分析专家•quantmod,PerformanceAnalytics提升编程技能参与社区与持续学习随着分析任务的复杂性增加，良好的编程实践变得越来越重要投入时间学习高级编程技术，可以显著提高代码的效率、可读性和语言生态系统不断发展，保持学习的最佳方式是积极参与社区分享你的知识，向他人学习，跟踪最新发展，这些都能帮助你成R R R可维护性为更好的程序员R•学习函数式编程技术•参加R用户组和会议掌握的面向对象系统在上提问和回答•R S3,S4•Stack Overflow学习编写高效的代码创建博客分享相关内容•R•R熟悉包开发流程关注语言开发者和专家•R•R学习与其他语言集成订阅相关新闻和通讯•Rcpp,reticulate•R掌握语言是数据科学之旅的重要一步无论你是研究人员、数据分析师、统计学家还是对数据科学感兴趣的学生，语言都能为你提供强大的工具来探索数据、获取洞察并分享发现希望本课程能为你的语言学习之旅提供坚实的基础，激发你进一步探索这个令人兴奋的R R R领域谢谢聆听！欢迎提问与交流感谢您完成本次语言教学课程的学习！我们希望这门课程为您提供了扎实的语言基础知识，以及在数据分析和统计领域应用的实用技能无论您是刚刚开始接触数据分析，还是希望提升现有技能，语言都将是您强大的工具和忠实的伙伴RRRR学习编程语言是一个持续的过程，需要不断的实践和探索我们鼓励您实践为王融入社区保持好奇通过实际项目巩固所学知识，从简单的数据处理到复杂的统计分析，每一次实践都是加入语言社区，与其他学习者和专家交流，分享经验和疑问编程不是孤独的旅程，语言生态系统非常丰富，总有新的包、新的技术和新的应用领域等待探索保持好奇RR成长的机会记住，编程能力来自于不断的编码实践，而不仅仅是阅读和理解社区的支持可以帮助您更快地成长和解决问题心，不断学习新知识，将使您的语言技能保持活力和竞争力R后续学习资源为了支持您的继续学习，我们提供以下资源课程讲义和代码示例下载•补充练习题及解答•进阶专题学习路径指南•语言实战项目案例库•R联系与交流如果您在学习过程中有任何问题或需要进一步的指导，欢迎通过以下方式与我们联系课程讨论组扫描右侧二维码加入我们的学习交流群，与其他学员和导师一起讨论语言相关话题R在线答疑每周三晚点，我们会在线上平台举行答疑活动，解答学员在学习过程中遇到的问题8邮件咨询学习交流群二维码如有个人学习计划咨询或合作意向，请发送邮件至r_course@example.com扫描上方二维码，加入语言学习者社区R我们定期举办线上和线下的语言学习活动，包括编程马拉松、数据分析比赛和技术讲座关注我们的公众号获取最新活动信息R再次感谢您选择我们的课程，希望语言能成为您数据分析工具箱中的得力助手期待在数据科学的旅程中与您继续同行，共同探索语言的无限可能！RR。