《R语言实战》读书笔记--为什么要学

本人最近在某咨询公司实习,涉及到了一些数据分析的工作,用的是R语言来处理数据。但是在应用的过程中,发现用R很不熟练,所以再打算学一遍R。曾经花一个月的时间看过一遍《R语言编程艺术》,还用R做过阿里的推荐算法比赛,对R语言有一些最初级、基本的了解。不过 ,上面那本书虽然挺好,但是不适合速成,是从程序员的角度写的,对常用函数和统计知识涉及的不多。在实际工作中,发现适时应用R的包和函数是十分重要的,所以打算另找一本书来看。在学校放着一本《R语言实战》,无奈没拿过来,就用电子版的学一遍吧。

自己想来应该按照下面的原则去学:

1、迅速。因为对R已经有了基本的了解,对统计也有了一些了解,所以学得时候重点在学习具体函数和数据处理过程上,其他对R本身的学习适度减少。

2、重视书中的案例。实际工作中的经历告诉我,数据一般是不理想的,那么如何更好地适应这种情况呢?多学学实际案例吧。

3、尽量学一些高级的R语言知识,比如R与数据库啊,用R做机器学习,用R编辑文档等,当然这只是一个愿望而已。

4、写博客少些废话,多写精炼的话。写博客是比较耗费时间的,但是价值很高,所以在写R语言学习笔记的时候,要以高质量代码和精炼的语句组成,其他的话少些。

2015.7.31

时间: 2024-11-14 01:08:48

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R语言实战读书笔记(二)创建数据集

2.2.2 矩阵 matrix(vector,nrow,ncol,byrow,dimnames,char_vector_rownames,char_vector_colnames) 其中: byrow=TRUE/FALSE,表示按行填充还是按列填充,默认情况下是按列填充 2.2.4 数据框 1.attach,detach()和with() attach():将数据框加入搜索路径 detach():将数据框移除出搜索路径 with():赋值仅在括号内有效,如果想在括号外生效也可以,用<<- 2.

R语言实战读书笔记1—语言介绍

第一章 语言介绍 1.1 典型的数据分析步骤 1.2 获取帮助 help.start() help("which") help.search("which") 1.3 管理R工作区间函数 1.3 输入和输出 1.3.1 输入 函数 source("filename") 可在当前会话中执行一个脚本.如果文件名中不包含路径,R将假设此脚本在当前工作目录中.举例来说, source("1.R") 将执行包含在文件1.R中的R语句集合

R语言实战读书笔记2—创建数据集(上)

第二章 创建数据集 2.1 数据集的概念 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和变量(variable) ,数据库分析师则称其为记录(record)和字段(field) ,数据挖掘/机器学习学科的研究者则把它们叫做示例(example)和属性(attribute) .如表2.1所示 在表2-1所示的数据集中, PatientID 是行/实例标识符, AdmDate 是日期型变量, Age 是连续型变量, Diabetes 是名义型变量, Statu

R语言实战读书笔记2—创建数据集(下)

2.3 数据输入 2.3.1 使用键盘输入数据 2.3.2 从带分隔符的文本文件导入数据 可以使用 read.table() 从带分隔符的文本文件中导入数据.此函数可读入一个表格格式 的文件并将其保存为一个数据框. 其中, file 是一个带分隔符的ASCII文本文件, header 是一个表明首行是否包含了变量名的逻辑值( TRUE 或 FALSE ) , sep 用来指定分隔数据的分隔符, row.names 是一个可选参数,用以指定一个或多个表示行标识符的变量. 2.3.3 导入Excel

R语言实战读书笔记(五)高级数据管理

5.2.1 数据函数 abs: sqrt: ceiling:求不小于x的最小整数 floor:求不大于x的最大整数 trunc:向0的方向截取x中的整数部分 round:将x舍入为指定位的小数 signif:舍入为指定的有效数字位数 cos,sin,tan acos,asin,atan:反正弦,反余弦,反正切 cosh,sinh,tanh:双曲余弦,双曲正弦和双曲正切 acosh,asinh,atanh:反双曲余弦,反双曲正弦和反双曲正切 log(x,n):以n为底 log: log10: ex

R语言实战读书笔记(七)基本统计分析

summary() sapply(x,fun,options):对数据框或矩阵中的每一个向量进行统计 mean sd:标准差 var:方差 min: max: median: length: range: quantile: vars <- c("mpg", "hp", "wt")head(mtcars[vars]) summary(mtcars[vars]) mystats <- function(x, na.omit = FALS

R语言实战读书笔记(四)基本数据管理

4.2 创建新变量 几个运算符: ^或**:求幂 x%%y:求余 x%/%y:整数除 4.3 变量的重编码 with(): within():可以修改数据框 4.4 变量重命名 包reshape中有个函数rename,可以改名 rename(df,c(manage='managerID',date='testDate')) 或 names(df)[2]<-'newname' 4.5 缺失值 is.na():检查缺失值,是返回TRUE,否返回FALSE na.rm=TRUE选项可以用,比如 y<

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# 婚外情数据集 data(Affairs, package = "AER") summary(Affairs) table(Affairs$affairs) # 用二值变量,是或否 Affairs$ynaffair[Affairs$affairs > 0] <- 1 Affairs$ynaffair[Affairs$affairs == 0] <- 0 Affairs$ynaffair <- factor(Affairs$ynaffair, levels =

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本章介绍时间序列中的基本概念.特别地,介绍随机过程.均值.方差.协方差函数.平稳过程和自相关函数等概念. 2.1时间序列与随机过程 关于随机过程的定义,本科上过相关课程,用的是<应用随机过程>清华林元烈老师的书.第1章第5节: 上面的定义比较清楚明白.按照本书上的说法,随机变量序列就是一个随机过程,换句话说,在每一个t时刻,所研究的量都是一个随机变量.随机过程完整的概率结构是由每个时刻的有限联合概率分布族决定的,幸运的是,联合分布中的大部分信息可以通过均值.方差和协方差等加以描述,而不用去直接

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