R入门知识学习

R是最受欢迎的数据分析和可视化平台之一，2011年R随着大数据的爆发而流行起来，

R是免费的，开源的，支持windows/Mac os/Linux平台

R可以挖槽数据分析涉及的几乎所有步骤：从数据获取到数据清洗到数据分析到结果报告

https://www.kaggle.coms

数据分析包括：

1、探索性数据分析

a、数据分析中必要步骤

b、了解数据

c、作图

2、统计推断

基于数据得出正式结论的过程

3、回归分析

线性模型拟合数据： a、预测变量 b、结果变量

预测

4、机器学习-分类问题

a、训练模型+预测 （运用海量数据进行训练模型）

b、分类问题

5、开发数据产品

6、汇总结果报告并发布

如：Predicting the manner in which people did exercise

首先，在报告开始我就该告诉别人我的数据来自哪里，我的目标是什么？

其次，数据探索性分析（Exploratory data analysis）

然后，了解数据的维度，对数据进行预处理 (Data Preprocessing)

牢记包library(caret) 进行机器学习的强大的包。

当我们大数据进行了预处理，之后我们可以开始建立自己的模型了。

我们一般会把数据划分成训练集和测试集（Accuracy check on both traning dataset and cross validation dataset (out of sample error)）

Applying random forest model to testing data

开发数据产品：

（1）GoogleVis API

-R制作html,调用Google charts

-交互式html图表

（2）R中的Manipulate,可以实现人机交互

（3）rCharts

-使用R制作交互式javascript可视化产品

（4）Shiny

-制作嵌入式网页的交互式R程序平台

（5）Slidify

-制作和发布基于R的报告（ppt）

如：shinyapps.io

https://angelayuan.shinyapps.io/predict_bodyfat/http://write.blog.csdn.net/postedit/50631328

RPubs

//--------------------------------分割线-----------------------------------------http://write.blog.csdn.net/postedit/50631328--//

Rhttps://cran.r-project.org/与安装Rstudio的获取http://write.blog.csdn.net/postedit/50631328

rstudio.com



关于包(package)

-扩展R基本功能的机制/集成了众多函数。

-CRAN/Bioconductor/GitHub等

-install.packages()

-install_github()

我们通常不是在https://cran.r-project.org/下载后，再安装的，我们是在Rstudio中进行安装的。





http://write.blog.csdn.net/postedit/50631328
获取帮助

-？函数名（R的帮助文档）

-常用的网站是Google/Stackoverflow

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数据结构

对应的5种基本类型:

-字符（character）

-数值(numeric:real numbers)

-整数（integer）

-逻辑（logical:True/False）

在Rstudio中

给X赋值：x <- 1

class(x) 查看的类型

x <- 2L 则数据类型是“integer”

R中的真与假都要大写出来

向量(vector)

-只能包含同一个类型的对象

x <-vector("character",length=10) 向量的类型和个数

x1 <- 1:4 表示int [1:4] 1 2 3 4

x2<- c(1,2,3,4) 表示num [1:4] 1 2 3 4

x3<- c(TRUE,10 ,"a") 表示chr [1:3]"TRUE" "10" "a" 即R强制把转换成chr

as.numeric(X)强制转换

as.logical()

as.character()