提示：R-project网站 https://www.r-project.org/
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = =，持续更新ing~ 数据分析 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回归、降维等方法都有写 推荐指数：五颗星 2.数据分析-R语言实战 评
总结一下我读过的机器学习/数据挖掘/数据分析方面的书，有的适合入门，有的适合进阶，没有按照层次排列，先总结一下，等总结的差不多了再根据入门--->进阶分块写。下面列的书基本上我写的都是读完过的，不然不敢写，怕误人子弟 = = 数据分析篇 实习的时候只会Matlab，公司小，没钱买正版，所以领导要我两星期把R学会，当时看的有这些书 1.R语言实战 https://book.douban.com/subject/20382244/ 评价：很好的入门书，从安装、入门、基本的统计分析，作图命令，以及常见的分类、回
我之前预告过的 R 语言新书，起名为《R语言编程—基于tidyverse》，本书的目的是为了在国内推广 R 语言和 R 语言最新技术。本书非常适合新手 R 语言入门，老手 R 知识汰旧换新。
R语言什么鬼？可以用来做什么？和大数据又有什么关系？有没有好的课程推荐啊？学大数据一定要懂R语言么？…… 网络上太多类似的问题，如果恰好你也有类似的疑惑，那么希望阅读本文之后你不再困惑~ 〓R语言简介： 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； 简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种
问题： 背景金融小硕，想学习R语言却不知道应该如何学习，应该按何种步骤，看哪些书或者视频资料等东西，所以提问这个问题，希望知道学习R语言的一般过程是怎样的，谢谢大家~~ 希望大家可以按以下的内容来回答，如不适合则无视。在每个阶段应该看哪些书，有哪些网络上有的视频资料比较好，应该从事什么样的练习加以巩固。 http://www.zhihu.com/question/21654166 Evan 北京大学 回答： 我当初学习R的时候在网上搜到一些R语言学习路线,我在微信圈，微信公众平台上也见多次
没错，去GEO上检索GSE对应的GPL号确实是大家非常常用的一种方法，也是最原始的一种方法。今天在这里讲的其实是一个更简便的小技巧，适合初学者使用。
这基本上就是具有 光滑函数的广义线性模型（GLM）的扩展 。当然，当您使用光滑项拟合模型时，可能会发生许多复杂的事情，但是您只需要了解基本原理即可。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）
Python和R都是免费的开源软件，这类软件有一个对小白新手非常友好的特点，那就是……哪里不会查哪里，随用随学……所以，别的理论不说现在要开始进行数据分析啦~
COX回归模型，又称“比例风险回归模型(proportionalhazards model，简称Cox模型)”，是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型。由于上述优良性质，该模型自问世以来，在医学随访研究中得到广泛的应用，是迄今生存分析中应用最多的多因素分析方法 [引自百度百科]。
本来我可以起个骚气一点的名字 那一晚，我灌醉了这个男人，逼他说出了所有真相 但是那样很无聊，而且我不觉得有趣，我现在想做的就是，如何成为一位优秀的称职的R语言讲师。 其实我的目标是，中国会做实验的临床医生中最优秀的R语言老师。 这个是可以完成的。 一维世界比的是长度，二维比的是面积，三维空间比的是体积，我限定了实验，临床，R语言这三个维度，已经是很小的世界了。 就跟微博起初限定140字发言，大部分QQ空间用户不能理解一样， 我的课程被限制在3个小时当中，可是3个小时能学啥呢？别人不都是2天48小时的课程
前面整理了100多套R代码，因为时间跨度有点长，而且公众号写作后没办法修改，所以安排实习生进行代码审查，看看是不是确实复制粘贴就可以运行。
许多人对于r这种语言知之甚少，相比而言，Python,c语言和java的使用者更多，知名度也更高。但即使如此，这种神秘的语言也是计算机语言的一种，这种语言也具有其独特的魅力。这种语言常常被用来配合r软件进行使用，在数据统计和分析领域可以发挥出很大的作用，给计算相关工作减负。下面是关于r语言的介绍。
各位HR宝宝们在研究Anaconda的时候或许已经发现了，Anaconda Navigator的页面中有一个尚未安装的应用——R studio
这是我两三年前学习过的一本书，我觉得这本书挺好，把生物学的问题直接在python学习中解决了，推荐给大家，之前还整理了习题代码，分享一下。之前分享在了github上，收获了10颗星，惭愧，已经是我最多星的一个。还有一两个习题记得没有解答出来，如果你解答出来了，欢迎交流！代码有的肯定不是最优的，只是一种解答方法，可能有错误，也欢迎指正，谢谢！我坚信分享使我们快乐，加油！我是用python3完成的，当然二者区别也很小（目前我基本只认识到了print函数的区别），除非遇上那种多年不遇的bug。
时间序列为预测未来数据提供了方法。根据先前的值，时间序列可用于预测经济，天气的趋势。时间序列数据的特定属性意味着通常需要专门的统计方法
“ 我再次强调一下，我会的所有知识，我都看过5本以上的书，甚至把一本书看五遍，这个我觉得没有任何难道，任何事情想学会学好，本来需要付出的。 ”
运行最后library代码，报错提示缺啥就安装啥，安装方法有 BiocManager::install('xx') 或 install.packages('xx')，逐一尝试，没有明显的 ERROR 关键词就不要管。
今天我们接着讲绘制热图时候的一个小技巧，如何显示样本的类型。我们经常还在文章中看到类似下面这样的热图。会在列的上方用颜色标注样本的类型。这样可以一目了然的看出找到的差异表达基因能否很好的将不同类型的样本区分开。今天我们就来用R代码来实现。
R语言 控制流：for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
https://www.bilibili.com/video/BV1B5411W7HU
在sql中巧用窗口函数可以解决很多复杂的问题，窗口函数有4种函数类型：排名函数、偏移函数、聚合函数和分布函数，详细介绍可以浏览：
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
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。
首先，在这里先跟大家说声对不起，技术团队最近一直在做课程开发，本着宁缺毋滥的原则，我们的微信文章一再搁置，在编辑部催了无数遍之后，终于可以把课程放出来给大家了。
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。
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 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
最近有很多人在问我关于R语言学习入门的问题。 有在公众号文章留言的，有后台回复的，有加qq或者微信直接交流的、有知乎私信或者文章留言的，还有微信群里直接@我的。 说实话，这个话题，如果由一个在数据科学领域叱咤多年、项目经验丰富，代码写的很溜的老司机来回答，结果会更有信服力。 而我并不适合来回答这个问题，理由如下： 首先我的学习周期很短，正式开始于2016年的9月份，算起来仅有10个月左右，有点速成的意味； 其次我在学习R语言之前并没有任何的编程基础（如果不算大学修过的SQL和自己只会一点儿皮毛的VBA的话）
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能
查文献时不知道影响因子，不知道分区等信息，这样效率太低，中文文献也不支持显示是否是核心期刊等这种信息。
R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。 R语言的优势 正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出，R语言所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。已经拥有十八年R编程经验的高校教授兼Coursera在线平台培训师Roger Peng指出，“R
网址：http://www.cnblogs.com/muchen/p/5430536.html
今天是我们的系统教程《R语言从入门到精通》的第一讲，前面的背景讲解中《从今天开始，每天学点R语言~》，已经深入探讨过R语言的重要性以及学习R语言的必要性，今天我们就按照课表来讲解：如何在自己的PC中安装R语言的运行环境。还没有领取《学习R》书籍教材的同学，赶紧联系文末的客服小姐姐吧~
Rmarkdowm作为可复用报告的优秀工具，除了提供文档编辑、图表输出外，还有许多主题格式供使用者选择。除了默认的主题外，还可以通过加载rticles、prettydoc、rmdformats、tufte等包获取更多主题格式。下面我们看看几类扩展包里的主题样式。
有粉丝问，为什么这几天不更新了。跟大家解释一下，由于近期科研猫技术全员被“抓壮丁”，攻关项目研发，所以近期公众号不定时更新。我们一向还是秉承宁缺勿滥，只出精品的原则，每一篇文章都是对大家有帮助的精品文章。另外，剧透一下，近期有重磅项目推出，大家敬请关注。
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇，主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。 其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结，再加上刚好最近入门Python，这样在总结R语言的同时，对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异，每一个小节只讲一个小知识点，但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求。 不会跟大家啰嗦太多每一个函数的详细参数，只列出那些参数中的必要设定，总体以简单实用为原则。如若需要详细了解每一个函数的内部参数，还是需要自己查阅官方文档
在之前的推文中，我们用两个视频详细介绍了R语言、rtools、Rstudio以及R包的安装，解决新手最先碰到的两大难题！
我最早接触的高通量数据就是RNA-seq，后来接触的也基本是高通量测序结果而不是芯片数据，因此我从来没有分析过一次芯片数据，而最近有一个学员在看生信技能树在腾讯课堂发布的课程GEO数据库表达芯片处理之R语言流程（阅读原文购买）遇到了问题问我请教，为了解决这个问题，我花了一个晚上时间学习这方面的分析。
以上只是R语言中一些简单的基础函数例子，R语言提供了丰富的函数和包，涵盖了数据处理、统计分析、图形绘制等各个方面。这些简单的函数是R语言中的基础，对于数据处理和分析非常重要，可以方便地完成许多常见的任务。
RColorBrewer包提供了3类调色板，用户只需要指定配色方案的名称，就可以用包中的brewer.pal()函数生成颜色。这3类包括：
前几期的给大家推荐了关于3D图表的绘制，好多读者私信私信小编推荐一些R语言相关的3D绘图工具？ 小编这就安排，比较读者中R语言的使用者还是蛮多的。本期推文内容如下：
毫无疑问，处理数据的首要条件是理解数据从产生，对应到我们这个系列，也就是了解三维基因组的背景知识，如下：
建国70周年大庆即将到来，各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日，在这个举国欢腾的时刻，我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
x1 = read.csv("C:/Users/win10/Desktop/x.csv")
在R中很多内置函数，用于数据框的基本操作，比如转换、分组、排序、拼接等，常见的函数有rbind()，cbind()，dplyr()，tidyr()，reshape2，tidyverse()，base()等，其中，base()是R语言内置包,无需安装。数据处理是ggplot2绘图的基础，同时也是R语言中花费时间较多的工作之一，提高数据处理的效率能够很快的得到可靠美观的图片。
最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型 (GAMs)的研究报告，包括一些图形和统计输出。
图形展示是最高效且形象的数据描述手段，因此巧妙的图像展示是高质量数据分析报告的必备内容，因此强大的图形展示功能也是统计分析软件的必备功能。R语言提供了强大的吐血展示功能。今天我由简单到复杂分别和小伙伴
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
