r语言入门与实践（r语言入门与实践pdf百度云）

R 语言入门与实践

简介

R 是一种开源统计编程语言，广泛应用于数据分析、统计建模和数据可视化。其直观简洁的语法、强大的数据处理能力和丰富的生态系统使其成为数据科学和机器学习领域的热门选择。

入门

安装 R

访问官方网站（https://www.r-project.org/）下载 R 的最新版本。

按照安装说明进行安装。

RStudio

RStudio 是一个用于 R 编程的集成开发环境 (IDE)。它提供了一个友好的界面，包括代码编辑器、控制台和绘图面板。

下载并安装 RStudio（https://www.rstudio.com/products/rstudio/）。

基础语法

赋值和变量类型

数据结构（向量、矩阵、数据框）

函数和运算符

条件和循环

数据处理

数据导入和导出

数据清理和转换

数据聚合并分组

统计分析和建模

数据可视化

基本绘图（散点图、直方图、折线图）

高级绘图（条形图、箱线图、热图）

交互式绘图和绘图包

实践

导入和处理数据

使用 `read.csv()` 从 CSV 文件导入数据。

使用 `dplyr` 包清理和转换数据。

使用 `tidyverse` 包进行数据聚合和分组。

统计分析

使用 `stats` 包进行描述性统计分析。

使用 `lm()` 函数进行线性回归。

使用 `glm()` 函数进行广义线性模型。

数据可视化

使用 `ggplot2` 包创建美观的可视化效果。

使用 `plotly` 包创建交互式可视化效果。

使用 `shiny` 包创建可重复使用的仪表盘。

案例研究

数据探索和分析

预测建模

数据驱动决策

资源

R 官方文档：https://www.r-project.org/documentation/

RStudio 教程：https://rstudio.com/resources/learn/

Coursera 课程：https://www.coursera.org/specializations/r-programming

书籍：

《R for Data Science》

《R in Action》

《The R Book》

**R 语言入门与实践****简介**R 是一种开源统计编程语言，广泛应用于数据分析、统计建模和数据可视化。其直观简洁的语法、强大的数据处理能力和丰富的生态系统使其成为数据科学和机器学习领域的热门选择。**入门****安装 R*** 访问官方网站（https://www.r-project.org/）下载 R 的最新版本。 * 按照安装说明进行安装。**RStudio*** RStudio 是一个用于 R 编程的集成开发环境 (IDE)。它提供了一个友好的界面，包括代码编辑器、控制台和绘图面板。 * 下载并安装 RStudio（https://www.rstudio.com/products/rstudio/）。**基础语法*** 赋值和变量类型 * 数据结构（向量、矩阵、数据框） * 函数和运算符 * 条件和循环**数据处理*** 数据导入和导出 * 数据清理和转换 * 数据聚合并分组 * 统计分析和建模**数据可视化*** 基本绘图（散点图、直方图、折线图） * 高级绘图（条形图、箱线图、热图） * 交互式绘图和绘图包**实践****导入和处理数据*** 使用 `read.csv()` 从 CSV 文件导入数据。 * 使用 `dplyr` 包清理和转换数据。 * 使用 `tidyverse` 包进行数据聚合和分组。**统计分析*** 使用 `stats` 包进行描述性统计分析。 * 使用 `lm()` 函数进行线性回归。 * 使用 `glm()` 函数进行广义线性模型。**数据可视化*** 使用 `ggplot2` 包创建美观的可视化效果。 * 使用 `plotly` 包创建交互式可视化效果。 * 使用 `shiny` 包创建可重复使用的仪表盘。**案例研究*** 数据探索和分析 * 预测建模 * 数据驱动决策**资源*** R 官方文档：https://www.r-project.org/documentation/ * RStudio 教程：https://rstudio.com/resources/learn/ * Coursera 课程：https://www.coursera.org/specializations/r-programming * 书籍：* 《R for Data Science》* 《R in Action》* 《The R Book》