《R运行平台》课件

R运行平台R是一种用于统计计算和图形的编程语言和软件环境。R语言在数据分析、机器学习和统计建模方面发挥着关键作用。R语言概述开源语言R语言是免费的，可以自由使用和分发。统计分析R语言擅长统计分析，提供丰富的统计模型和方法。数据可视化R语言可以生成精美图表，帮助用户理解数据和发现趋势。R的特点1开源免费R是一个免费的开源软件，任何人都可以免费下载和使用。2跨平台R可以在Windows、MacOS和Linux等多种操作系统上运行。3强大功能R包含丰富的统计分析、数据可视化和机器学习功能。4活跃社区R拥有庞大的用户社区，提供丰富的资源和支持。R的应用领域统计分析数据分析是R的核心应用领域之一。R提供了丰富的统计建模方法，用于分析数据并得出有意义的结论。它广泛应用于各种统计分析任务，包括数据探索、假设检验、回归分析、时间序列分析和多元分析等。数据可视化R提供了强大的图形绘制功能，使用户能够创建各种类型的图表和图形，以直观地展示数据模式和趋势。它支持多种图形类型，包括散点图、直方图、箱线图、热图、地图等，帮助用户进行数据探索和发现。机器学习R的机器学习库提供了各种算法，用于构建预测模型、分类数据、进行聚类分析等。它在数据挖掘、模式识别、人工智能等领域得到了广泛应用。生物信息学R在生物信息学领域有着重要的应用，例如基因组分析、蛋白质组学研究、生物统计分析等。它提供了强大的生物信息学工具，帮助科学家进行数据分析、模型构建和可视化。R的发展历程R语言起源于1990年代中期，由新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·金特尔曼创建，并于1997年发布。最初，R语言的设计是为了统计计算和图形绘制，但随着时间的推移，它发展成为一个强大的、通用化的编程语言，并被广泛应用于数据分析、机器学习、数据可视化等领域。11990年代中期R语言诞生21997年R语言发布32000年代CRAN成立，R语言发展壮大42010年代至今R语言成为数据分析首选，深度学习应用R语言的不断发展得益于全球开发者社区的贡献和支持。它拥有丰富的软件包，可以满足几乎所有数据分析需求。R语言已成为数据科学领域不可或缺的一部分，并将在未来继续发展和演变。R基本环境配置R安装R官网下载对应系统版本安装包，双击安装即可。RStudio安装RStudio是R语言的集成开发环境（IDE），提供代码编辑、调试、绘图等功能，更便捷地使用R。包管理使用install.packages()函数安装需要的R包，如ggplot2、dplyr等，丰富R语言的功能。环境变量设置环境变量方便快速调用R和RStudio，如将R安装目录添加到系统PATH中。R基本数据类型数值型数值型表示数字，包括整数和浮点数。字符型字符型表示单个字符或字符串。逻辑型逻辑型表示布尔值，只有TRUE和FALSE。日期型日期型表示日期和时间信息。R变量和常量变量变量用于存储数据。它们是数据的容器，可以赋予不同类型的值。常量常量是固定不变的值，无法被修改。命名规则变量和常量必须以字母或下划线开头，并可以包含字母、数字和下划线。赋值操作使用“=”符号将值赋予变量，例如：x=10。R基本运算与表达式1算术运算加减乘除模2比较运算大于小于等于3逻辑运算与或非运算4赋值运算将值赋给变量R支持各种运算符，可以进行数学计算、比较和逻辑判断。R中的表达式由运算符和操作数组成，用于计算结果或执行特定操作。R数据结构-向量向量是R中最基本的数据结构之一，用于存储一系列相同类型的值。向量可以包含数字、字符、逻辑值等，但所有元素必须具有相同的类型。向量可以用函数c()创建，例如x<-c(1,2,3,4,5)创建一个包含数字1到5的向量。可以使用方括号[]访问向量中的元素，例如x[2]返回向量中的第二个元素。R数据结构-矩阵矩阵是二维数组，包含相同类型数据。它由行和列组成，每个元素通过行号和列号唯一标识。矩阵是数据分析中常见的数据结构，用于存储和操作表格型数据，例如时间序列数据或统计分析数据。R数据结构-数组多维数据存储数组是存储多维数据的结构，可以将数据按行、列、深度等维度排列。索引和访问可以使用索引访问数组中的元素，可以根据维度进行选择和操作。数学运算与分析数组可以进行各种数学运算，例如加减乘除、求和、求平均值、矩阵运算等。R数据结构-列表列表是一种灵活的数据结构，允许存储不同类型的数据。列表使用`list()`函数创建，可以包含数字、字符、逻辑值、向量、矩阵等多种数据类型。列表元素通过名称或索引访问，使用`$`或`[[]]`操作符。R数据结构-数据框数据框是R语言中最重要的数据结构之一，它类似于关系型数据库中的表格，包含多个列，每列表示一种变量，每行表示一条记录。数据框可以存储多种数据类型，例如数字、字符、逻辑值等。数据框的结构化特性使得它非常适合进行数据分析和建模。在R语言中，数据框由data.frame()函数创建。数据框的创建需要提供列名和数据。列名可以通过names()函数设定，数据可以通过向量、矩阵、列表或其他数据框提供。例如，可以通过以下代码创建一个包含姓名、年龄、性别的简单数据框。R程序控制语句1条件语句if-else语句用于根据条件执行不同的代码块。if语句执行满足条件的代码块，而else语句执行不满足条件的代码块。2循环语句for循环语句用于重复执行代码块，直到满足特定条件。while循环语句用于在满足特定条件时重复执行代码块。3跳出循环break语句用于立即跳出循环，而next语句用于跳过当前循环迭代并执行下一迭代。R函数基础函数定义使用function关键字定义函数。函数主体包含要执行的代码。函数可以接受参数，并在执行完毕后返回结果。函数调用通过函数名和括号调用函数，括号内可以传递参数。函数执行完毕后，会返回结果。函数参数函数可以接收参数，这些参数在函数体内使用。参数可以是数值、字符串、向量、矩阵等数据类型。函数返回值函数可以通过return语句返回一个值，该值可以是数值、字符串、向量、矩阵等数据类型。R函数进阶递归函数递归函数可以调用自身，方便解决分治问题。闭包函数闭包函数可以访问外部环境中的变量。参数传递了解参数传递机制，提高代码可读性和可维护性。R包的安装与使用R包是扩展R语言功能的关键，就像乐高积木，可以轻松组合出各种强大的工具。1安装包使用install.packages()函数安装需要的包。2加载包使用library()函数加载安装好的包。3使用包函数调用加载的包中的函数进行分析和操作。使用包可以节省时间和精力，避免重复造轮子，方便地使用其他开发者提供的功能。R图形绘制基础基础图形R提供丰富的基础图形绘制函数，例如：直方图、散点图、折线图等。统计图形R支持各种统计图形绘制，例如：箱线图、密度图、相关性图等。高级图形R支持绘制复杂图形，例如：热图、树状图、网络图等，可用于可视化复杂数据关系。R绘图进阶R提供了丰富的绘图函数和包，可以创建各种类型的图形，包括散点图、直方图、箱线图、热图等。通过使用ggplot2包，可以创建更加美观且易于自定义的图形，并使用不同的主题和颜色方案来提高图形的视觉效果。此外，还可以使用其他图形库，如plotly和highcharter，创建交互式图形，使数据可视化更加生动和直观。R数据导入与导出1数据导入R提供了多种方法从各种数据源导入数据，例如文本文件、CSV文件、数据库、Excel文件、JSON文件等。2数据导出您可以将R中的数据导出到各种格式，例如文本文件、CSV文件、数据库、Excel文件、JSON文件等。3数据转换在导入和导出过程中，可能需要进行数据格式转换，例如将日期格式转换为数值格式，或将字符格式转换为因子格式。R数据预处理数据预处理是数据分析的重要步骤，可以提高数据质量，提高模型的准确性和稳定性。1数据清洗处理缺失值、异常值、重复值等2数据转换将数据类型转换为适合分析的格式3数据降维减少数据特征数量，提高模型效率4数据标准化将数据范围归一化，避免特征间量纲影响R数据分析基础描述性统计数据分析基础包含描述性统计、推断统计、假设检验等。推断统计推断统计通过样本数据推断总体特征，例如估计总体均值或检验总体差异。假设检验检验假设检验是通过数据检验预设假设是否成立，例如比较两组数据的均值差异。R数据分析进阶11.多元回归分析探索多个变量之间关系，建立预测模型，评估模型效果。22.时间序列分析分析随时间变化的数据模式，预测未来趋势，例如股票价格、气温变化。33.聚类分析将数据分组，发现隐藏结构，例如客户细分、市场研究。44.主成分分析将高维数据降维，保留重要信息，例如图像压缩、特征提取。R模型建立与评估模型选择根据问题类型和数据特征选择合适的模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树等。模型训练使用训练数据训练模型，并使用交叉验证等技术优化模型参数。模型评估使用测试数据评估模型性能，指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。模型优化根据评估结果，调整模型参数或选择更合适的模型，以提高模型性能。R模型应用案例R语言在金融领域应用广泛，例如风险管理、投资组合优化和量化交易等。R提供了强大的统计分析工具和机器学习算法，可以帮助金融机构更有效地管理风险、优化投资组合和进行量化交易决策。R模型在金融领域的应用案例包括：信用风险评估模型、股票价格预测模型、量化交易策略开发等。R自动化报告生成选择合适的报告框架例如，RMarkdown、Shiny或Flexdashboard。编写报告脚本使用R代码生成报告内容，包括数据可视化、表格和文本。自定义报告模板创建自定义模板以控制报告的布局和样式。自动化报告生成使用R脚本或工具自动生成报告，例如，定时任务或API调用。R可视化与仪表板R提供丰富的绘图库，如ggplot2、plotly和Shiny，用于创建精美且交互式的可视化效果。R可用于构建交互式仪表板，展示实时数据分析结果，方便数据解读和决策制定。利用R的强大功能，可以将数据可视化与仪表板相结合，提供更直观和有力的数据洞察。R部署与协作RStudioConnectRStudioConnect允许您发布R代码和应用程序，与团队成员和利益相关者共享分析结果。Shiny使用Shiny包创建交互式Web应用程序，将您的R分析成果更直观地呈现给用户。版本控制使用Git等版本控制工具管理您的R代码，方便协作、追踪变更并还原代码。云平台AWS、Azure和GoogleCloud等云平台提供各种工具和服务，用于部署和管理您的R工作负载。R学习资源与社区R学习资源R语言官方网站提供全面文档，包括教程、示例代码和包介绍。CRAN提供大量开源R包，涵盖数据分析、可视化和机器学习等领域。在线课程平