R语言学习：R语言做数据科学工作流
2022年第10周。
R语言学习，这一周记录如下。
本周看到了一副《R语言做数据科学工作流》的图片，如下所示。
关于上图，我解释如下。
01
准备工作
R语言做数据科学工作，准备工作如下。
第一步：安装R软件
第二步：安装RStudio集成开发工具
第三步：安装所需R包
数据科学工作流，在正确理解业务问题和目标定义后，接下来就需要做这些事情。
第一步：数据导入
第二步：数据整洁
第三步：数据变换
第四步：数据可视
第五步：数据模型
第六步：数据沟通
如上图所示，数据变换-数据可视-数据模型，形成一个闭环，相互影响，以达成最优解或者结果。
02
数据导入
根据业务问题对应的数据结构和数据存储方式，选择合适的数据导入技术。
R语言常用的数据导入包。
1 readr
2 readxl和writexl
3 RMySQL
4 RODBC
5 rvest
学习资料：
1https://readr.tidyverse.org/
2https://readxl.tidyverse.org/
3https://tutorials.methodsconsultants.com/posts/reading-and-writing-excel-files-with-r-using-readxl-and-writexl/
4https://cosx.org/2020/06/connect-mysql-from-r/
5https://rvest.tidyverse.org/
6http://blog.fens.me/r-rodbc/
03
数据整洁
Tidy Data就是要完成这个事情，如下图介绍。
R语言常用的数据整洁包。
1 tibble
2 tidyr
学习资料：
1https://cfss.uchicago.edu/notes/tidy-data/
2https://r4ds.had.co.nz/tidy-data.html
04
数据变换-数据可视-数据模型
R语言常用的数据变换包。
1 dplyr包
2 stringr包
3 lubridate包
4 forcats包
5 base包
R语言常用的数据可视化包。
1 ggplot2包
2 plotly包
R语言常用的数据模型包。
1 tidymodels包
学习资料：
1）https://dplyr.tidyverse.org/
2）https://stringr.tidyverse.org/
3）https://lubridate.tidyverse.org/
4）https://forcats.tidyverse.org/
5）https://ggplot2.tidyverse.org/
6）https://plotly.com/r/
7）https://geomoer.github.io/moer-base-r/cheatsheet.html
8）https://www.tidymodels.org/
9）https://www.tidyverse.org/
05
数据沟通
R语言常用的数据沟通包。
1 RMarkdown包
2 Shiny包
学习资料：
1）https://rmarkdown.rstudio.com/
2）https://shiny.rstudio.com/
如何高效掌握R语言做数据科学？
第一步：理解R语言做数据科学工作流
第二步：学习每个环节对应R包的使用，可以阅读每个环节提供的学习资料
第三步：结合自己的实际情况，利用R语言和数据科学思维完成一个个数据科学项目，在做项目的过程中持续学习和提升。
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