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  • R 数据分析
    千次阅读
    2021-11-16 17:15:46

    R语言——什么是数据分析

    数据

    数据:是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符合的组合

    为什么要做数据分析

    我们可以通过数据分析的结果来指导决策

    数据分析的过程

    数据采集---->数据存储---->数据分析---->数据挖掘---->数据可视化---->进行决策

    1.数据采集

    了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程,避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时,对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度,尤其是数据中的异常变化。

    2.数据存储

    在数据存储阶段,数据分析师需要了解数据存储内部的工作机制和流程,最核心的因素是在原始数据基础上经过哪些加工处理,最后得到了怎样的数据。由于数据在存储阶段是不断动态变化和迭代更新的,其及时性、完整性、有效性、一致性、准确性很多时候由于软硬件、内外部环境问题无法保证,这些都会导致后期数据应用问题。

    3.数据统计

    使用统计方法,有目的地对收集到的数据进行分析处理,并且解读分析结果

    4.数据挖掘

    数据挖掘是面对海量数据时进行数据价值提炼的关键,以下是算法选择的基本原则:

    没有最好的算法,只有最适合的算法,算法选择的原则是兼具准确性、可操作性、可理解性、可应用性。

    没有一种算法能解决所有问题,但精通一门算法可以解决很多问题。

    挖掘算法最难的是算法调优,同一种算法在不同场景下的参数设定相同,实践是获得调优经验的重要途径。

    在数据挖掘阶段,数据分析师要掌握数据挖掘相关能力。一是数据挖掘、统计学、数学基本原理和常识;二是熟练使用一门数据挖掘工具,Clementine、SAS或R都是可选项,如果是程序出身也可以选择编程实现;三是需要了解常用的数据挖掘算法以及每种算法的应用场景和优劣差异点。

    5.数据可视化

    即数据可视化的部分,数据分析师如何把数据观点展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外,具体形式还要根据实际需求和场景而定。

    基本素质要求如下:

    • 工具。FineBI是不错的展现工具。
    • 形式。图文并茂的基本原则更易于理解,生动、有趣、互动、讲故事都是加分项。
    • 原则。领导层喜欢读图、看趋势、要结论,执行层欢看数、读文字、看过程。
    • 场景。大型会议PPT最合适,汇报说明Word最实用,数据较多时Excel更方便。

    最重要一点,数据展现永远辅助于数据内容,有价值的数据报告才是关键。

    6.进行决策

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  • R语言数据分析,资源包里面包含源数据csv文件,课程设计报告,源程序。功能全面,有运行代码原图,有数据介绍,数据分析,包含聚类和关联规则两种算法。
  • 是利用R语言进行数据分析的入门教材,是初学者的不错选择
  • R语言数据分析案例(1)

    万次阅读 2021-06-26 17:58:37
    (1)学生在如下类别内任选其一,结合项目的行业特点,自拟题目和功能需求,利用R语言完成相关数据统计分析和绘图工作。要求:学生选题要“一人一题”,不得重复,个人项目需征得教师同意方可开展后续研究。 互联网...

    利用R语言完成相关数据统计分析和绘图工作,需结合项目的专业应用,建立系统模型,运用R语言实现模型功能,并自拟实验数据,对系统模型进行验证和评价。

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    2. 民营企业诚信体系建设问题研究
    3. 金融服务支持民营经济发展研究
    4. 数字货币问题研究
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      ① 国民经济类
      ② 高等教育类
      ③ 人与自然类
      ④ 卫生健康类
      ⑤ 智能制造类
      ⑥ 其他类型符合要求也可

    其他数据分析案例—>>>r语言对全国人口数据进行分析建模并预测未来人口

    本文是一个r语言数据分析案例,包括对数据的线性回归和非线性回归,模型的拟合优度,模型的数据预测等等。 需要代做加qq1975728171

    部分展示:
    截取任意中国的新冠疫情数据(5月份)。
    在这里插入图片描述
    从5月1号开始,到5月31号结束的全国现有确诊人数。

    (a) 画图疫情病例vs时间
    在这里插入图片描述
    大概趋势:开始一段时间几乎不增长,15号开始增长速度激增。
    (b)用线性和非线性方法拟合(a)中的趋势
    线性:

    lm=lm(confirm~date)
    abline(lm)
    

    在这里插入图片描述
    非线性:

    Lm2=lm(y~x+I(x^2)+I(x^3))
    plot(confirm~date,col='red',main = "中国疫情现有确诊人数趋势图(5月份)")
    lines(x,predict(lm2))
    

    在这里插入图片描述
    c)分析两种拟合的拟合优度
    线性:
    计算拟合优度
    在这里插入图片描述

    画残差图:

    qqnorm(lm$residuals)
    qqline(lm$residuals)
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • R语言数据分析挖掘实战
  • R语言数据分析.pdf

    2021-03-28 11:22:27
    R语言数据分析.pdf
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  • R语言数据分析

    千次阅读 2020-09-06 22:33:05
    R语言数据分析R语言数据分析概述基本操作命令基本数据类型数据类型的转换运算符R中的数据结构代码展示 R语言数据分析概述 R语言是一种开源的脚本语言,诞生于1993年,R系统是开源、免费的。 数据分析过程: 数据...

    R语言与数据分析概述

    R语言是一种开源的脚本语言,诞生于1993年,R系统是开源、免费的。
    数据分析过程:
    数据导入——数据清洗——数据探索——数据建模——可视化——报告发现

    基本操作命令

    注:*处写包名

    函数说明
    getwed()显示当前工作目录
    setwd ()修改当前工作目录
    ls ()显示当前工作空间中的所有对象
    str ()显示对象的结构
    ls.str ()显示对象中每一个变量的结构
    exists ()当前工作空间内是否存在某个对象
    rm ()删除一个多或多个对象
    q ()退出R。在这之前会询问是否保存工作空间
    .libPaths ()查看该文件夹在计算机中的具体路径
    install.packages ()安装包
    library ()显示已安装的包的列表
    search()显示已加载的包的列表
    library("*")加载这个包
    detach(“packages:*”)移除包
    remove.packages(“*”)卸载包

    基本数据类型

    类型说明判断函数R语言形式
    逻辑型表示逻辑值的二值数据,只有TRUE或 FALSE两个取值。在R中,逻辑表达式 的赋值会得到逻辑型数据,例如比较 两个数的大小2>1等于TRUEis.logocal()TRUE , 2 <= 1
    浮点型用十进制表示的实数,如1,1.1等, 是用于计算的基本数据形式is.double ()3.14
    整数型用于描述整数,如1,2,3。需要注意 的是,在R语言中,在整数后加上字符 L才代表整型数,否则会被视为浮点is.integer()3L
    字符型用于表示一个字符串is.character ()“Hello”,“3.14”
    复数型用于表示复数值,其中虚部用i表示, 例如2+3iis.complex ()1+i
    原始型用于保存原始的字节,其中每个字节 用两个十六进制数表示,例如A3is.raw ()00

    数据类型的转换

    逻辑型 ——整数型 ——浮点型 ——字符型

    运算符

    在这里插入图片描述

    R中的数据结构

    ➢向量 ➢矩阵 ➢数组 ➢列表 ➢数据框 ➢因子
    向量功能:
    ✓创建向量
    ✓访问元素
    ✓添加元素
    ✓删除元素
    ✓获取向量长度

    代码展示

    #基本数据类型
    getwd()
    
    install.packages("stringr")
    .libPaths()
    library()
    search()
    library("stringr")
    str_length ("Hello R!")
    
    detach("package:stringr")
    str_length ("Hello R!")
    
    remove.packages("stringr")
    library("stringr")
    
    
    #基本数据类型
    num <- 100;num
    is.integer(num)#?
    is.double(num)#?
    typeof(num)
    num2 <- 100L
    typeof(num2)
    
    
    is.logical(TRUE)
    is.logical(T)
    is.logical(5)#?
    is.logical(0)#?
    is.character("R program")
    
    
    
    #数据类型转换
    logi_vec <- T
    typeof(logi_vec)
    int_vec <- c(100L,200L)
    typeof(int_vec)
    double_vec <- c(10,20)
    typeof(double_vec)
    chr_vec <-c("伟大的","中国人民")
    typeof(chr_vec)
    typeof(c(logi_vec,int_vec))#?验证逻辑型和整数型
    typeof(c(int_vec,double_vec))#?验证逻辑型和整数型
    typeof(c(double_vec,chr_vec))#?验证逻辑型和整数型
    typeof(c(logi_vec,int_vec,double_vec,chr_vec))#?验证逻辑型和整数型
    
    1 == '1' 
    
    
    
    #在运算过程中,数据类型自动转换
    2*T  #?
    10+FALSE #?
    10+TRUE
    exp(F) #?
    10 & 0 #?
    10 | 0 #?
    
    
    #使用as***函数强制转换数据类型
    as.numeric(F)
    as.numeric("1000.01")
    as.numeric("你好")
    as.logical(0)
    as.logical(10)
    as.logical(-10)
    as.logical("T")
    as.logical("F")
    as.character(c(T,F,TRUE,FALSE))
    as.character(10.99)
    
    
    
    #特殊值
    #NA
    a <- 100
    a[1]
    a[2]
    num_vec <- c(1,2)
    length(num_vec) <- 4
    num_vec
    #Inf 无穷大
    10/0
    -10/0
    
    0/0
    Inf-Inf
    
    num_vec1 <- c(1,5,NaN)
    length(num_vec1)
    num_vec2 <- c(1,5,NULL)
    length(num_vec2)
    
    
    #运算符
    #逻辑运算 & vs &&
    logi_vec1 <- c(T,F,T)
    logi_vec2 <- c(F,T,T)
    logi_vec1 & logi_vec2
    logi_vec1 && logi_vec2
    
    logi_vec1 <- c(T,F,T) #向量长度不同,短的循环补齐
    logi_vec2 <- c(T,T,T,F)
    logi_vec1 & logi_vec2
    logi_vec1 && logi_vec2
    
    
    logi_vec1 <- c(T,F,T)
    
    #逻辑运算| vs ||
    logi_vec1 <- c(T,F,T)
    logi_vec2 <- c(F,T,T)
    logi_vec1 | logi_vec2
    logi_vec1  || logi_vec2
    
    
    a <-T
    b <- 10L
    c <- 20
    d <-"R";
    typeof(c(a,b,c,d))
    
    
    
    #向量
    vec <- c(1,5,6,8,9)
    
    #访问元素
    vec[1]
    vec[0]
    vec[2:3]
    vec[2:5]
    vec[c(1,3)]#访问不连续的怎么办
    vec[c(1,3,2)] #想重复访问
    #添加元素
    vec
    vec <- c(vec[1:2],10,vec[3])
    vec
    #删除元素
    vec
    vec <-vec[-3]
    vec
    #获取向量长度
    vec <- letters
    vec
    length(vec)
    vec[-length(vec)] #删除x,y,z怎么做?
    vec[-length(vec):-length(vec)+2]
    -length(vec):-length(vec)+2#注意加括号
    -length(vec):(-length(vec)+2)
    vec[-length(vec) : (-length(vec)+2)]
    
    #创建向量
    #Q:创建向量的方法
    1:5
    1:-5
    c(1L,2.0,"a")
    67#13579,创建等差数列
    ?seq
    example(seq)
    seq(1,9,by =2)
    
    #将某向量重复多次,创建向量
    vec <-1:3
    #1 2 3 1 2 3 1 2 3 
    ?rep
    example(rep)
    rep(vec,3)
    #111222333
    rep(vec,each = 3)
    #创建长度为0的向量
    new.vec <- c()
    length(new.vec)
    new.vec
    #判断某班级的学生的年龄是不是都是18岁以上?
    stu <- sample(c(17,18,19),10,replace = T)
    stu
    all(stu >= 18)
    stu <- sample(c(18,19),10,replace = T)
    stu
    any(stu<18)
    
    #any all 你想想可以应用到什么场景中?
    
    #向量运算,算术运算,关运算,逻辑运算
    vec1 <- c(1,2)
    vec2<- c(10,20)
    vec1 * vec2
    vec1 == vec2
    vec | vec2
    
    #向量运算–循环补齐
    vec1 <- c (1,2)
    vec2<-c (10,20,30)
    vec1 + vec2
    vec2<- c(10,20,30,40)
    vec1 + vec2
    

    人的眼睛为什么要长在前面,是为了要向前看。
    哆啦A梦欢迎您的到来!

    展开全文
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    千次阅读 2020-06-12 17:13:05
    数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,我们来了解一下R语言的前世今生。 R的诞生 1992年,肉丝...

    数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天,我们来了解一下R语言的前世今生。

    R的诞生

    1992年,肉丝(Ross Ihaka)和萝卜特(Robert Gentleman)两个人在S语言(贝尔实验室开发的一种统计用编程语言)的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言,直到1995年第一个版本正式发布。因为他们名字的第一个字母都是R,所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身,再加上R语言的生父S语言,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统!

    如果你平时的工作会涉及到统计学,那么接触R语言实在是太正常不过了。

    R的发展

    作为开源软件的R能够迅速发展,很大程度上取决于其活跃的社区。学习R,很大程度上也是学习各种R包的使用。截止目前(2017年3月,CRAN(Comprehensive R Archive Network)上已经有10762个可以获取的R扩展包,内容涉及各行各业,可以适用于各种复杂的统计。各地的CRAN镜像都是R网站的备份文件,内容完全一样,你可以选择离自己最近的去访问。

     

    1.因为R语言本身为统计而生,所以你能想到的所有统计相关的工作,R都可以非常简洁的用几行命令(甚至1行命令)帮你完成。

     

    2.R高度的可扩展性正是体现在它那1万多个包上,你想做的几乎所有事情都可以用现有的R包来辅助完成。

     

    3.R另一个杀手锏就是其强大的绘图功能,正如上面的英文介绍所言,R可以画图,画各种各样的图,画各种各样高逼格的图,画各种各样高逼格可以直接出版的图。

     

    4.完善的统计学功能再加上强大的绘图功能,就是你学习的最大理由。

     

    如何尝试入门R语言

    大致了解一下R语言是什么,能干什么用

    1.学习如何在R的官网下载R,如何在自己的电脑安装R并成功运行。

    2.学习如何安装Rstudio,并且了解其基本的用法(这步可省略)。

    3.学习如何查看R帮助文档(这步很重要)。

    4.学习如何将外部的数据(作业中通常是txt或者csv格式)正确地导入R。

    5.学习R语言一些最基本的命令,如安装包、调用包、读入写入文件、构造矩阵和基础绘图等。

    6.了解R语言语法入门知识(数据类型、数据结构、函数与包)

     

    入门的标准是什么呢?

    我想是给你一份数据让你处理,你脑子里的第一反应是可不可用R做;如果给你一个任务,你能上手尝试用R去解决。

     

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