最近遇到一些程序员同学向我了解R语言,有些更是想转行做数据分析,故开始学习R或者Python之类的语言.在有其他编程语言的背景下,学习R的语法的确是一件十分简单的事.霸特,如果以为仅仅是这样的话那就图样图森破. 首先,数据分析是一个非常庞杂的职能,也许岗位抬头均为数据分析师的两人,做的事情却大不相同——比如使用hadoop做日志统计和使用Excel处理报表,这简直是两个领域,相互之间的职能了解,可能仅为对方工作的冰山一角. 其次,无论任何行业的数据分析,其日常工作主要为以下几块: 数据获取——数…

一.数据分析 1.数据分析的多层模型 常用的统计量 常用的算法 常用的数据分析工具 常见的报表 二.R语言 1.什么是R语言?     R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.     R与spss几乎是一样的.     R是一套完整的数据处理.计算和制图软件系统.其功能包括:数据存储和处理系统:数组运算工具(其向量.矩阵运算方面功能尤其强大):完整连贯的统计分析工具:优秀的统计制图功能:简便而强大的…

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵…

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1…

> library(lattice) > library(sp) > data(meuse) > coordinates(meuse) <- c("x","y") > spplot(meuse, "zinc", do.log=T)> bubble(meuse, "zinc", do.log=T, key.space="bottom") > xyplot(log…

Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷,因为R语言的社区强大,并且在不断更新和完善,提供了各种分析利器.Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器. 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件.备忘--- # 一级标题(#+空格+文字) ## 二级标题(##+空格+文字) ....... ....... ##### 五级标题 ### 无序列表 运动: - 篮球 - 足球 ### 有序列表排名: 1. 第一名 2. 第二名 3. 第三名 ## 嵌入代码 把r换…

CSDN博客:包括R语言基础.R语言数据挖掘.hadoop大数据及spark等 http://blog.csdn.net/qq_16365849 R语言及数据分析 http://blog.csdn.net/qq_16365849…

随着大数据在各行业的落地生根和蓬勃发展,能从数据中挖金子的数据分析人员越来越宝贝,于是很多的程序员都想转行到数据分析, 挖掘技术哪家强?当然是R语言了,R语言的火热程度,从TIOBE上编程语言排名情况可见一斑.于是善于学习的程序员们开始了R语言的学习 之旅.对于有其他语言背景的程序员来说,学习R的语法小菜一碟,因为它的语法的确太简单了,甚至有的同学说1周就能掌握R语言,的确如 此.但是之后呢?……好像进行不下去了!死记硬背记住了两个分析模型却不明其意,输出结果如同天书不会解读,各种参数全部使用缺…

R语言数据分析系列六 -- by comaple.zhang 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候怎样下手分析,数据分析的第一步.探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标.经常使用的例如以下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差.极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每一个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根.用来衡量一个数据集的…

数据分析R语言 无意中发现网上的一个数据分析R应用教程,看了几集感觉还不错,本文做一个学习笔记(知识点来源:视频内容+R实战+自己的理解),视频详细的信息请参考http://www.itao521.com/course/34,非常不错的网站,站长的Q群是323370861(这个群的童鞋们都很给力,学习也很上进,各种团购买hadoop,nosql,spark的视频学习),我网站会员ID是515,也欢迎各方朋友交流,OK,开始        统计的一些基础概念,如下图所示,        数据分析常…

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta…

文章来源:公众号-智能化IT系统. 回归模型有多种,一般在数据分析中用的比较常用的有线性回归和逻辑回归.其描述的是一组因变量和自变量之间的关系,通过特定的方程来模拟.这么做的目的也是为了预测,但有时也不是全部为了预测,只是为了解释一种现象,因果关系. 还是按照老风格,不说空泛的概念,以实际的案例出发. 还是先前的案例,购房信息,我们这次精简以下,这8位购房者我们只关注薪水和年龄这两个因素,信息如下: 用户ID 年龄 收入 是否买房 1 27 15W 否 2 47 30W 是 3 32 12W 否…

1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.…

R语言数据分析系列之四 -- by comaple.zhang 说到统计分析我们就离不开随机变量,所谓随机变量就是数学家们为了更好的拟合现实世界的数据而建立的数学模型.有了她我们甚至能够来预測一个站点未来几天的日訪问用户,股票的未来走势等等. 那么本节我们来一起探讨下面经常使用的函数分布.以及流程控制语句. 常见分布有:正态分布(高斯分布),指数分布,beta分布,gamma分布等. 正态分布 若随机变量X服从一个数学期望为μ.方差为σ^2的正态分布.记为N(μ.σ^2).其概率密度函数曲线,由…

R语言数据分析系列之五 -- by comaple.zhang 本节来讨论一下R语言的基本图形展示,先来看一张效果图吧. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY29tYXBsZQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 这是一张用R语言生成的,虚拟的wordcloud云图,详细实现细节请參见我…

11.2对应分析 在很多情况下,我们所关心的不仅仅是行或列变量本身,而是行变量和列变量的相互关系,这就是因子分析等方法无法解释的了.1970年法国统计学家J.P.Benzenci提出对应分析,也称关联分析.R-Q型因子分析,其是一种多元相依变量统计分析技术.它通过分析由定性变量构成的交互汇总表,来揭示同一变量各类别之间的差异,以及不同变量各类别之间的对应关系,这是一种非常好的分析调查问卷的手段. 对应分析是一种视觉化的数据分析方法,其基木思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较…

分三个部分:基础篇.实战篇.提高篇.基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论.高级篇介绍了基于R语言二次开发的数据挖掘应用软件,使读者体验到数据挖掘二次的开发的魅力. <R语言数据分析与挖掘实战(张良均等)>PDF,339页.配套数据与源代码. 网盘下载:http://106.13.73.98/abc/213…

R语言数据分析利器data.table包-数据框结构处理精讲 R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容…

第5章工欲善其事.必先利其器 代码,是延伸我们思想最好的工具. 第6章基础编程--用别人的包和函数讲述自己的故事 6.1编程环境 1.R语言的三段论 大前提:计算机语言程序=算法+数据结构 小前提:R语言不过是计算机语言的一种 结论:R语言约等于基础编程+数据对象 2.运行机制 RStudio=记事本+R Console 6.2Mini案例 学生文理分科小案例(还有问题) R仅有的命令形式是返回结果的函数和表达式 赋值是一种常见的操作:对象的读取.转换.模型的建立等 赋值给新的对象,往往也意味着…

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法 R语言实现包:R语言中有kknn package实现了weighted k-nearest neighbor. 决策树: R语言实现决策树:rpart扩展包 iris.rp = rpart(Species~.,data = iris,method = "class")print(iris.rp)#输出模型结果 node), split, n, loss, yval, (yprob) * denotes terminal…

提到数据挖掘,我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过,这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则.篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别,对于离散数据的相关性分析: 常见的关联规则: 关联规则:牛奶=>卵子[支撑=2%,置信度=60%] 支持度:分析中的所有事务的2%同一时候购买了牛奶和鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生. 置信度:购买了牛奶的筒子有60%也购买了鸡蛋,需设定域值,来限定规则的产生. 最小支持度阈值和最小置信度阈值:由挖掘者或领域专家设定. 与关联分析相关的专业术语包含: 项…

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&…

#================================================================ #---------------------------------------------------------------- # 步骤 :为各个变量赋值 # P: 本金 # m: 还款的总月份 # i: 年利率 # s: 月利率 P= i=0.05 m= s=i/ # step : 计算月份向量 t=:m # step : 计算月还款额 monthly.pay…

3.1 单组样本符号秩检验(Wilcoxon signed-rank test) 3.1.1 方法简介 此处使用的统计分析方法为美国统计学家Frank Wilcoxon所提出的非参数方法,称为Wilcoxon符号秩 (signed-rank)检验,当数据中仅有单一组样本时,可用这种方法检验数据的中位数是否大于.小于或等于某一特定数值.当你的样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),建议改以单组样本均值t检验(one-sample t-test)检验总体均值.注:总体中位数经常和均…

2.1 单组样本均值t检验(One-sample t-test) 2.1.1 方法简介 t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名.t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用这种方法来检验总体均值是否大于.小于或等于某一特定数值.当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为…

5.6 多组数据分析及R实现 5.6.1 多组数据的统计分析 > group=read.csv("C:/Program Files/RStudio/002582.csv") > group=na.omit(group) #忽略缺失样本 > summary(group) 时间 开盘 最高 2013/08/26: 1 Min. :13.6 Min. :13.9 2013/08/27: 1 1st Qu.:18.2 1st Qu.:18.5 2013/08/28: 1 Me…

4.1 R绘图概述 以下两个函数,可以分别展示二维,三维图形的示例: >demo(graphics) >demo(persp) R提供了多种绘图相关的命令,可分成三类: 高级绘图命令:在图形设备上产生一个新的图区,它可能包括坐标轴.标签.标题等. 低级绘图命令:在一个己经存在的图形上加上更多的图形元素,如额外的点.线和标签. 交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息. 使用R语言作图,主要按照以下步骤进行: ①取原始数据,准备好绘图需要的变量. ②…

3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示,判断数据是否存在缺失值的函数有两个,最基本的函数是is.na()它可以应用于向量.数据框等多种对象,返回逻辑值. > attach(data) The following objects are masked fromdata (pos = 3): city, price, salary > data$salary=replace(salary,salary>5,NA) > is.na(salary) [1] FALSEFALSE TRUE…

1. 科普.入门 <大数据智能>,刘知远.崔安顺等著: 特色:系统,宏观和全面: 2. R 语言站点 http://langdawei.com/:R 语言数据采集与可视化:…

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近…