散点图简介 散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

当前,机器学习和数据科学都是很重要和热门的相关学科,需要深入地研究学习才能精通. <机器学习与数据科学基于R的统计学习方法>试图指导读者掌握如何完成涉及机器学习的数据科学项目.为数据科学家提供一些在统计学习领域会用到的工具和技巧,涉及数据连接.数据处理.探索性数据分析.监督机器学习.非监督机器学习和模 型评估.选用的是R统计环境,所有代码示例都是用R语言编写的,涉及众多流行的R包和数据集. 适合数据科学家.数据分析师.软件开发者以及需要了解数据科学和机器学习方法的科研人员阅读参考. 学习参考:

1.1 机器学习的分类 监督学习:线性回归或逻辑回归, 非监督学习:是K-均值聚类, 即在数据点集中找出“聚类”. 另一种常用技术叫做主成分分析(PCA) , 用于降维, 算法的评估方法也不尽相同. 最常用的方法是将均方根误差(RMSE) 的值降到最小, 这一数值用于评价测试集的预测结果是否准确. RMSE评价法会在第7章进行更深入的解释. 另一种常用的评估方法是AUC, 即ROC曲线下的面积. 1.8 使用R包 有大量的通用包(当前大约是7000个) , 其中很多涉及有用的统计方法, 也有特定

利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化 利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装: require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图方式,并通过type指定图表

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为:望闻问切.而数据分析师分析数据的过程也有点相似,我们需要望:看看数据长什么样:闻:仔细分析数据是否合理:问:针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流:切:结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析. "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程,而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的.R语言提供了多种图表对数据分布进行描述,本文接下来将逐一讲解. 绘制基本直方图 本例选用如下测试集: 直方图的横轴为绑定变量区间分隔的取值范围,纵轴则表

上周在中国R语言大会北京会场上,给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化.现场同学对这块内容颇有兴趣,故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装 require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图

最棒的7种R语言数据可视化 随着数据量不断增加,抛开可视化技术讲故事是不可能的.数据可视化是一门将数字转化为有用知识的艺术. R语言编程提供一套建立可视化和展现数据的内置函数和库,让你学习这门艺术.在可视化的技术实现之前,让我们先看看如何选择正确的图表类型. 选择正确的图表类型 基本的展现类型有如下四种: 1.   比较 2.   组成 3.   分布 4.   关系 为了确定哪一种类型的图表适合你的数据,我建议你应该回答一些问题比如, § 在一个图表中你想展现多少个变量? § 每个变量中你会显

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30360 最近我们被客户要求撰写关于网络购物用户行为的研究报告,包括一些图形和统计输出. 随着网络的迅速发展,依托于网络的购物作为一种新型的消费方式,在全国乃至全球范围内飞速发展 电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径.我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告. 项目计划使用数据挖掘的方法,以京东商城网购用户的网络购物数据为基础,对网络购物行为的三个要素:行为过程.行为结果.行为主体进行分析. (1)使用关联规则分析方法分析网络购物用户的

全文链接:http://tecdat.cn/?p=30990 最近我们被客户要求撰写关于回归.anova方差分析.相关性分析的研究报告,包括一些图形和统计输出. 在分析时,我们向客户演示了用R语言回归.anova方差分析.相关性分析可以提供的内容 第一节 研究背景与目的 <精品购物指南>是中国本土经营规模最大.最具影响力的时尚媒体品牌,1999年<精品购物指南>即进入全国报业广告十强,2005-2007连续三年获得国家新闻出版总署颁布的"全国生活服务类报纸竞争力10强&q

虽然数据可视化领域有很多成熟.界面友好.功能强大的软件产品(例如Tableau.VIDI.NodeXL等),但是借助Processing我们可以基于Java语言框架进行丰富多元的可视化编程,熟悉了Processing也可以说是上一学期Topics课程的最大收获,以另一种方式将数据重新组织.统计并以可视化界面展现出来.今天再看其他资料时碰巧看到XX对Processing的支持,颇感亲切,所以决定把上学期Topics的作业过程记录下来. 可视化内容是从Databank下载的217个国家.6个地区的7

条形图简介 数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图 本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_bar(stat

Twitter开源的时序数据突变检测(BreakoutDetection),基于无参的E-Divisive with Medians (EDM)算法,比传统的E-Divisive算法快3.5倍以上,并且具有鲁棒统计性,就是你加入一些离群点或异常点,并不影响该算法的检测效果,不过最关键的还是无参特性,有时候调参真是件摸着石头过河的事. 它认为突变有两种方式: 1.Mean Shift:突然跳变,比如CPU从40%一跃跳变为60%,像佛教里讲的“顿宗” 2.Ramp Up:缓慢从一个平稳状态渐变到另

[Author]: kwu 高速基于echarts的大数据可视化,echarts纯粹的js实现的图表工具.高速开发的过程例如以下: 1.引入echarts的依赖js库 <script type="text/javascript" src="js/esl/esl.js"></script> <script type="text/javascript" src="js/echarts.js">&

1 基本绘图 在plot()函数中只有x,y两个量时. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成曲线上各个点的x,y坐标,然后用一段段直线连起来 # 利用linspace函数产生一个等差数列 x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200) cos_y = np.cos(x) / 2 sin_y = np.sin(x) # 用直线连接曲线上各点 plt.plot(x, cos_y) plt.plot(x,

上一篇我们较为系统地介绍了Python与R在系统聚类上的方法和不同,明白人都能看出来用R进行系统聚类比Python要方便不少,但是光介绍方法是没用的,要经过实战来强化学习的过程,本文就基于R对2016年我国各主要城市第一.二.三产业GDP的量为三个不同特征,对这些城市进行系统聚类+分析: 数据来源:http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0105 数据内容: 36个样本,3个变量,分别在三个xls文件中 分析目的: 为这些城市通过产业结构进行分类 实

当考虑 Web 性能指标时,需要关注的目标数字应该是从您自己的用户那里获得的实际用户指标.最常见的方法是利用 Splunk 之类的工具来分析您的机器数据,该工具支持您分析和可视化您的访问权限和错误日志.利用这些工具,您可以收集某些方面的性能数据,比如读取资产的文件 I/O 时间,以及 API 请求的访问时间.但是,您仍然需要推断客户端性能数据,将信号调用方在某些高级的检查点上,或者只利用类似 WebPagetest 的工具运行综合测试.现在,W3C 已将 API 标准化,用户可以通过使用 Per

绝大多数的绘图案例都是以强大.灵活制图而著称的R包ggplot2实现的,充分展现了ggplot2生动.翔实的一面.从如何画点图.线图.柱状图,到如何添加注解.修改坐标轴和图例,再到分面的使用和颜色的选取等,本书都有清晰的讲解.虽然本书的大多数技巧使用的是ggplot2,但是并不仅仅局限于ggplot2的介绍.作者的理念是用合适的工具来完成合适的绘图任务,读者也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来适应各种复杂的需求. 用合适的工具来完成合适的绘图任务,也可以学到许多其他有用的绘图函数和工具,来

基于vue和echarts的数据可视化: https://github.com/MengFangui/awesome-vue.git

http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机