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引言
R言語作為一種富強的數據分析東西，廣泛利用於統計學、生物信息學、社會科學等多個範疇。本文將為妳供給一份單方面的R言語數據分析攻略，從基本語法到高等技能，幫助妳從入門到粗通，解鎖數據科學新地步。
第一部分：R言語基本
1.1 R言語簡介
R言語是一種編程言語，重要用於統計分析、圖形展示跟報告。它的語法簡潔、機動，且擁有豐富的庫跟包，可能輕鬆實現各種數據分析任務。
1.2 R言語情況搭建
- 安裝R言語：從官網下載並安裝R言語。
- 安裝RStudio：RStudio是一款集成開辟情況，可能便利地編寫跟運轉R代碼。
- 安裝常用包：利用
install.packages()函數安裝常用包，如ggplot2、dplyr、tidyr等。
1.3 R言語基本語法
- 變數賦值：利用
=停止變數賦值。 - 數據範例：R言語支撐多種數據範例，如整數、浮點數、字元等。
- 運算符：R言語支撐基本的數學運算符，如加、減、乘、除等。
- 把持流：利用
if、else、for、while等把持流語句停止順序把持。
第二部分：數據處理與操縱
2.1 數據導入
- 從文本文件導入：利用
read.csv()、read.table()等函數。 - 從材料庫導入：利用
DBI包跟RMySQL、RPostgreSQL等包。 - 從網路導入：利用
RCurl包。
2.2 數據清洗
- 刪除缺掉值：利用
na.omit()或dropna()函數。 - 處理異常值：利用
boxplot()、outlier()等函數辨認跟處理異常值。 - 數據轉換：利用
mutate()、select()等函數停止數據轉換。
2.3 數據透視
- 利用
dplyr包中的pivot_table()函數停止數據透視。
第三部分：統計建模
3.1 線性回歸
- 利用
lm()函數停止線性回歸。 - 利用
summary()函數檢查模型成果。 - 利用
plot()函數可視化模型。
3.2 回歸分析
- 利用
aov()函數停止方差分析。 - 利用
lm()函數停止線性回歸。 - 利用
logistic()函數停止邏輯回歸。
3.3 聚類分析
- 利用
kmeans()函數停止K均值聚類。 - 利用
hclust()函數停止檔次聚類。
第四部分：圖形可視化
4.1 基本圖形
- 利用
plot()函數繪製基本圖形，如散點圖、線圖、條形圖等。 - 利用
ggplot2包創建更複雜的圖形。
4.2 高等圖形
- 利用
ggplot2包繪製互動式圖形。 - 利用
plotly包創建Web圖形。
第五部分：R包與擴大年夜
5.1 R擔保理
- 利用
install.packages()安裝R包。 - 利用
library()載入R包。
5.2 常用R包
dplyr：數據處理跟操縱。ggplot2：圖形可視化。tidyr：數據收拾。caret：模型練習跟評價。
結語
經由過程本文的進修，妳曾經具有了從入門到粗通R言語數據分析的才能。在以後的數據分析任務中，壹直進修新技能，壹直拓展知識面，才幹在數據科學範疇壹直前行。祝妳在數據分析的道路上越走越遠！