最佳答案
1. 安裝與設置
起首，妳須要在妳的打算機上安裝R言語跟RStudio。R言語可能從CRAN（Comprehensive R Archive Network）網站下載，而RStudio則可能從其官方網站獲取。
# 安裝R言語
install.packages("rproj.noarch")
# 安裝RStudio
install.packages("rstudio")
2. 基本語法
R言語的基本語法包含變數定義、數據範例、把持構造等。
2.1 變數定義
# 定義變數
x <- 5
name <- "John"
2.2 數據範例
R言語支撐多種數據範例，包含整數、雙精度、字元跟複數等。
# 整數
num <- 10
# 雙精度
double <- 10.5
# 字元
char <- "Hello"
# 複數
complex <- 2 + 3i
2.3 把持構造
R言語支撐前提語句跟輪回語句。
# 前提語句
if (x > 5) {
print("x is greater than 5")
} else {
print("x is not greater than 5")
}
# 輪回語句
for (i in 1:5) {
print(i)
}
3. 數據導入與處理
R言語供給了豐富的數據導入跟處理函數。
3.1 數據導入
# 從CSV文件導入數據
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)
3.2 數據清洗
# 清洗數據，刪除缺掉值
clean_data <- na.omit(data)
3.3 數據轉換
# 打算變數的均值跟標準差
mean_value <- mean(clean_data$var1)
std_dev <- sd(clean_data$var1)
4. 數據可視化
R言語供給了富強的數據可視化功能。
4.1 基本圖表
# 創建散點圖
plot(clean_data$var1, clean_data$var2)
4.2 高等圖表
# 利用ggplot2包創建箱線圖
library(ggplot2)
ggplot(clean_data, aes(x = var1, y = var2)) + geom_boxplot()
5. 統計分析
R言語供給了豐富的統計模型跟演算法。
5.1 基本統計
# 打算相幹係數
correlation <- cor(clean_data$var1, clean_data$var2)
5.2 高等統計
# 利用lm函數停止線性回歸
model <- lm(var1 ~ var2, data = clean_data)
summary(model)
6. 呆板進修
R言語供給了多種呆板進修演算法。
6.1 邏輯回歸
# 利用glm函數停止邏輯回歸
model <- glm(var1 ~ var2, data = clean_data, family = binomial())
summary(model)
6.2 決定樹
# 利用rpart包創建決定樹
library(rpart)
tree_model <- rpart(var1 ~ ., data = clean_data)
7. 總結
經由過程以上C53核心技能的進修，妳可能輕鬆晉升R言語的數據分析才能。持續深刻進修R言語，將有助於妳在數據科學範疇獲得更大年夜的成績。