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2023.8.16
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r语言 开发数据产品4
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r语言 开发数据产品3
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r语言 开发数据产品 人机交互
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r语言 开发数据的工具1
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R扩展包（Package）下载：
1) CRAN - 加载语句：install.packages(pa
ckage_name)
2) GitHub - 加载语句：install_github(package_name)
3) Bioconductor
去哪里可以找到相关的包？ -> R官网 Packages
eg：安装机器学习的包 Caret：intall.packages("caret")
安装完包需要加载该包以备后续使用：library(InstalledPackageName)
数据集：data() ->查看细节 ?DataSetName ->结果显示在右下角Help窗口
调用语句：library(zoo)查看全部 -
工具：1.GoogleVis API
R制作html，调用Google charts进行作图
生成交互式html图表
2.Manipulate包 可以实现人机交互
3.rCharts 使用R制作交互式javascript可视化产品
4.Shiny 制作嵌入网页的交互式R程序的平台
5.Slidify 制作和发布基于R的报告（ppt）
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回归分析
一元回归分析和多元回归分析
线性回归分析和非线性回归分析
线性模型拟合数据
预测变量
结果变量
预测
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2-4获取帮助
？函数名（R的帮助文档）
Stackoverflow搜索关键字或者命令搜索答案或者提出问题
如何问问题
——操作系统、版本、哪一步产生的错误、预期是什么、得到的结果是什么、其他有用的信息
例：Win 7 R3.2.0 lm() "seg fault on large data frame"
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2-3包
R扩展包（Package）下载：
1) CRAN - 加载语句：install.packages(pa
ckage_name)
2) GitHub - 加载语句：install_github(package_name)
3) Bioconductor
去哪里可以找到相关的包？ -> R官网 Packages
eg：安装机器学习的包 Caret：intall.packages("caret")
安装完包需要加载该包以备后续使用：library(InstalledPackageName)
数据集：data() ->查看细节 ?DataSetName ->结果显示在右下角Help窗口
调用语句：library(zoo)查看全部 -
本章小结
1.探索性数据分析
2.统计推断
3.回归分析
4.机器学习
5.数据产品开发
6.汇总结果报告并发布查看全部 -
1-7R语言开发数据产品
工具：1.GoogleVis API
R制作html，调用Google charts进行作图
生成交互式html图表
2.Manipulate包 可以实现人机交互
3.rCharts 使用R制作交互式javascript可视化产品
4.Shiny 制作嵌入网页的交互式R程序的平台
5.Slidify 制作和发布基于R的报告（ppt）
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1-6R语言 机器学习
思路：训练模型+预测
分类问题
caret 机器学习的工具包
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1-5R语言 回归分析
线性回归分析（线性模型拟合数据）
预测变量
结果变量
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1-4R语言 统计推断
所谓统计推断就是基于数据得出正式结论的过程（结论+结论错误的概率 小于5%）
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1-3R语言 探索性数据分析
探索性数据分析（数据分析中的必要步骤 作用：了解数据 方法： 作图）
难点不在于分析本身，在于如何有效的去作图并且如何去解读图中有效的信息
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1-2为什么选R
最受欢迎的数据分析和可视化平台之一
为什么选R：免费 开源（有强大的工具包） 可以完成数据分析涉及的几乎所有步骤（数据获取-数据清理-数据分析-结果报告）
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R的获取与安装
cran.r-project.org
RStudio的获取与安装
rstudio.com
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