《R运行平台》课件

《R运行平台》PPT课件目录CONTENTSR语言简介R运行环境搭建R语言基础语法R语言数据处理R语言机器学习R语言实战案例01CHAPTERR语言简介R语言的前身S语言由新西兰奥克兰大学统计系的教授JohnChambers开始开发。1980年代1990年代2000年代至今S语言发展成为R语言，并在学术界开始广泛使用。R语言成为数据分析和统计领域最流行的编程语言之一，广泛应用于科研、商业和政府机构。030201R语言的发展历程可扩展性R语言支持各种自定义包和扩展，可以轻松集成其他编程语言和工具。强大的社区支持R语言拥有庞大的用户社区，提供了丰富的资源和支持，方便用户学习和解决问题。丰富的数据可视化R语言拥有丰富的可视化库，如ggplot2、plotly等，可以轻松制作高质量的图表和图形。语法简洁明了R语言的语法设计简洁易懂，易于学习和使用。强大的统计分析能力R语言内置了大量统计和机器学习算法，支持各种数据分析方法。R语言的特点和优势R语言广泛应用于数据清洗、探索性数据分析、预测模型构建等数据科学相关任务。数据科学在生物信息学领域，R语言被广泛用于基因组学、蛋白质组学等数据分析。生物信息学R语言是统计学研究的首选工具之一，支持各种统计模型的实现和分析。统计学R语言在机器学习领域应用广泛，可以实现各种监督学习、无监督学习算法。机器学习R语言在数据可视化方面具有强大功能，广泛应用于制作各种图表和图形。可视化与图形0201030405R语言的应用领域02CHAPTERR运行环境搭建总结词R语言是数据分析与统计计算的基础工具，需要先安装R语言才能进行后续操作。详细描述根据操作系统的不同，可以选择对应的R语言安装包进行下载和安装。在安装过程中，需要选择合适的安装目录和组件，并遵循安装向导的指引完成安装。R语言的安装总结词RStudio是R语言的集成开发环境，提供了代码编辑、图形展示和数据分析等功能。详细描述首先需要在RStudio官网下载对应操作系统的安装包，然后按照安装向导的指引完成安装。安装完成后，可以打开RStudio软件，创建一个新的R脚本文件，编写和运行R代码。RStudio的安装与使用为了方便在命令行中运行R语言和RStudio，需要配置R的环境变量。总结词在Windows系统中，可以在系统属性中配置环境变量；在Linux和macOS系统中，可以在终端中使用命令行工具进行配置。配置完成后，可以在命令行中直接输入R或RStudio命令来启动程序。详细描述配置R的环境变量03CHAPTERR语言基础语法数据类型字符型数据复数型数据用于存储文本数据。用于存储复数。数值型数据逻辑型数据数组和矩阵用于存储数字，包括整数和小数。用于存储布尔值（真或假）。用于存储多维数据。03数据框（dataframe）用于存储表格数据，可以包含不同类型的数据。01变量命名规则变量名只能包含字母、数字和下划线，且不能以数字开头。02赋值操作符使用“<-”或“=”进行赋值。变量和赋值使用if和ifelse实现条件判断。条件语句使用for和while实现循环操作。循环语句包括比较运算符（如>、<、==等）和逻辑运算符（如&&、||等）。控制流运算符控制流语句函数和自定义函数R语言自带了许多函数，可以直接调用。用户可以自己定义函数，实现特定的功能。函数可以接受不同的参数，以实现不同的功能。函数执行完毕后，可以返回一个或多个值。内置函数自定义函数函数参数返回值04CHAPTERR语言数据处理R语言支持多种格式的数据导入，包括CSV、Excel、SQL等。可以使用`readr`、`tidyverse`等包来导入数据。数据导入R语言同样支持多种格式的数据导出，如CSV、Excel、PDF等。可以使用`writexl`、`officer`等包来实现。数据导出数据导入和导数据清洗数据清洗是数据处理的重要步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值等。R语言提供了多种方法来处理这些问题，如使用`tidyverse`包中的函数。数据整理数据整理包括对数据的排序、分组、聚合等操作。R语言提供了多种函数和包来实现这些操作，如`dplyr`、`tidyverse`等。数据清洗和整理数据可视化基本可视化R语言内置了多种绘图系统，如baseR图形、lattice包和ggplot2包等，可以用于绘制各种基本图形，如散点图、线图、直方图等。高级可视化对于更复杂的数据可视化需求，R语言有许多高级的可视化包可供选择，如`ggplot2`、`lattice`、`rCharts`等。这些包提供了更多的定制选项和更高级的绘图功能。05CHAPTERR语言机器学习

机器学习概述机器学习的定义机器学习是一门跨学科的学科，旨在通过计算机算法让计算机从数据中自动提取知识，并做出准确的预测和决策。机器学习的分类根据学习方式的不同，机器学习可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。机器学习的应用场景机器学习在各个领域都有广泛的应用，如自然语言处理、图像识别、推荐系统、医疗诊断等。R语言中的常用机器学习库R语言中有许多优秀的机器学习库，如`sklearn`、`caret`、`e1071`等。这些库提供了丰富的机器学习算法和工具，方便用户进行数据挖掘和预测。如何选择合适的机器学习库选择合适的机器学习库需要考虑多个因素，如算法的准确率、易用性、可扩展性和文档支持等。用户可以根据自己的需求和实际情况选择适合自己的机器学习库。如何安装和使用机器学习库在R语言中，可以使用`install.packages()`函数来安装机器学习库。安装完成后，可以通过加载库来使用其中的函数和算法。一般来说，每个库都有详细的文档和示例，可以帮助用户快速上手。R语言中的机器学习库线性回归01线性回归是一种常见的监督学习算法，用于预测一个连续的目标变量。在R语言中，可以使用`lm()`函数进行线性回归分析。应用场景包括市场预测、疾病风险预测等。决策树02决策树是一种常见的分类算法，用于解决分类问题。在R语言中，可以使用`rpart()`函数进行决策树分析。应用场景包括客户细分、信用评分等。K近邻算法03K近邻算法是一种基于实例的学习算法，用于分类和回归分析。在R语言中，可以使用`kknn()`函数进行K近邻分析。应用场景包括文本分类、异常值检测等。常用机器学习算法及应用06CHAPTERR语言实战案例VS时间序列分析是利用时间序列数据揭示数据内在的规律和模式，预测未来的趋势和变化。详细描述时间序列分析案例展示了如何使用R语言对股票价格、气温等时间序列数据进行处理、分析和预测，包括数据的导入、清洗、可视化以及模型的建立和评估。总结词时间序列分析案例分类与聚类案例分类与聚类是数据挖掘中的两种常见方法，用于将数据集划分为具有相似性的不同组或集群。总结词分类与聚类案例展示了如何使用R语言进行分类和聚类分析，例如使用决策树、支持向量机、K-means等算法对客户细分、市场预测等问题进行处