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      • R做探索性数据分析,助您理解数据

      R做探索性数据分析,助您理解数据

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 未分类
      • 日期 2021年9月9日
      • 评论 0评论

      专题介绍:R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。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作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R的学术性开发比较早,适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

      是新朋友吗?记得先点R语言关注我哦~
      《R语言资料》专栏·第5篇
      文 | RUser
      1421字 | 4分钟阅读
      【R语言】开通了R语言群,大家相互学习和交流,请扫描下方二维码,备注:姓名-R群,我会邀请你入群,一起进步和成长。

      曾在一次面试的时候,面试官问,“探索性数据分析(EDA)是什么?怎么做探索性数据分析”;我们熟悉的跨行业数据挖掘标准流程CRISP-DM,数据理解环节,需要进行探索性数据分析。面对业务问题所对应的数据集,探索性数据分析,有助于我们理解数据,并且从原始数据集入手,发现数据所潜藏的模式(相关性、异常性等)。我们所熟知探索性数据分析方法,一是,数据可视化分析,二是,数据统计性分析。前者,根据所探索的数据集的变量个数和类型,选择合适可视化表现方式,从视觉层面直观而简洁地理解数据。R语言公众号已经分享了一系列基于ggplot2画图的文章,都可以作为数据可视化分析的得利工具;后者,根据统计学里面的知识,从数字化描述、归纳、总结和推理角度理解数据。
      如何使用R语言做探索性数据分析?R语言很擅长做可视化和统计学。关于R语言做探索性数据分析,推荐一本书籍《Exploratory Data Analysis Using R》。

      点击R语言公众号,发送消息:20210428,查看电子书籍获取方式。

      一、关于作者:Ronald K. Pearson
      1 曾担任GeoVera(位于加利福尼亚州费尔菲尔德的一家财产保险公司)的高级数据科学家,此前他曾在各种应用领域担任类似职位,包括软件开发、药物安全数据分析和工业过程数据分析。作者具有非常丰富地数据分析和应用实战经验,值得我们学习和借鉴。
      2 他拥有麻省理工学院电气工程和计算机科学博士学位,并发表了从非线性动态模型结构选择到预测建模中隐藏缺失数据问题的会议和期刊论文。作者是一位科研型优秀人才,对于作者研究方向感兴趣的伙伴们可以Review下他的文章,看是否有启发。预测建模中的数据缺失问题,一个常见问题,尤其在实际数据工作中,对于缺失值的分析和处理,也属于我们做EDA里面一部分工作。
      3 他也是DataCamp的R图形课程的开发者,datarrobot和GoodmanKruskal R包的作者,可以从CRAN获得。作者擅长R语言,设计和开发了一些有趣的R包,并且在著名的在线教育平台DataCamp上面开设了课程。
      总之,作者是一位学界和业务都优秀的数据人才,值得我们学习。他在书籍中所分享和总结的内容,会给我们有启发的。

      二、内容简介
      本书的目录结构如下:


      本书可以划分为4块
      1 前三章,分别详细概述数据、探索性分析和R、R图形和探索性数据分析实例
      2 第4章到第6章,分别介绍使用外部数据、线性回归模型和制作数据故事
      3 第7章到第10章,介绍R优秀编程、使用文本数据、探索性数据分析实例和一般预测模型
      4 最后一章,“把所有东西放在一起”,包括管理R包、管理文件、编写文档以及可复制计算介绍
      详细内容,请阅读书籍。读书中,有什么问题或者想法,加入R语言,一起学习和进步。

      伙伴们,我最近在重温李宏毅老师的机器学课程,并且做了一份学习笔记。你若是想学习和应用机器学习,强烈推荐你进入数据科学与人工智能公众号,查看我的学习笔记,亮点是1)点击阅读原文,就可以在手机上非常方便地观看课程视频;2)加入配套的机器学习群,参与讨论和交流,让我们一起来学习和应用机器学习。

      最近在内推阿里巴巴资深数据分析师的岗位,详情可以进入公众号数据人才,它是一个数据人才助手。

      好书推荐

      1 R语言做商业智能,助你提高商业生产率

      2 用R、tidyverse和mlr做机器学习

      3 推断统计与数据科学,moderndive和tidyverse包

      4 R for machine learning,从经典的机器学习算法入手

      5 R for everyone,人人都可学R和用R,以发现数据里的价值

      6 你喜欢用R和ggplot2包做数据可视化吗?

      请关注“恒诺新知”微信公众号,感谢“R语言“,”数据那些事儿“,”老俊俊的生信笔记“,”冷🈚️思“,“珞珈R”,“生信星球”的支持!

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