R语言数据分析、展现与实例 (第一周)

R语言数据分析系列六 -- by comaple.zhang 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候怎样下手分析,数据分析的第一步.探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标.经常使用的例如以下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差.极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每一个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根.用来衡量一个数据集的

R语言数据分析系列之六 -- by comaple.zhang 上一节讲了R语言作图,本节来讲讲当你拿到一个数据集的时候如何下手分析,数据分析的第一步,探索性数据分析. 统计量,即统计学里面关注的数据集的几个指标,常用的如下:最小值,最大值,四分位数,均值,中位数,众数,方差,标准差,极差,偏度,峰度 先来解释一下各个量得含义,浅显就不说了,这里主要说一下不常见的 众数:出现次数最多的 方差:每个样本值与均值的差得平方和的平均数 标准差:又称均方差,是方差的二次方根,用来衡量一个数据集的集中性

R语言数据分析系列之三 -- by comaple.zhang 上次讲了vector这次讲matrix,array,dataframe,ts 数据结构 matrix 矩阵 R语言中矩阵可以理解为是由两个及两个以上的向量组成. 矩阵创建 从向量创建 > x <- sample(1:100,16) > x [1] 14 43 89  3 96 58 61 75 33 66 24 54 45 15  6 44   > m <- matrix(x)   > m         

R语言数据分析前期:预处理过程,供自己查阅,欢迎大家指正. 利用R语言导入数据: taobao<-read.csv("taobao.csv",stringsAsFactors = F) 我最常用到就是read.csv,其中stringsAsFactors=F很重要,不可缺少,否则会大大降低读入效率. 除此外还有read.table,他们分割符不同. read.table(file(读入的数据名,不在默认路径下的要添加工作路径,注意使用双引号), header = FALSE(是否

详情请交流  QQ  709639943 00.R语言速成实战 00.R语言数据分析实战 00.Python+Django+Ansible Playbook自动化运维项目实战 00.Java深入微服务原理改造房产销售平台 00.Python3入门机器学习 经典算法与应用 00.老司机学python篇:第一季(基础速过.机器学习入门) 00.Python 从入门到精通 78节.2000多分钟.36小时的高质量.精品.1080P高清视频教程!包括标准库.socket网络编程.多线程.多进程和协程.

R语言数据分析系列之九 -- by comaple.zhang 本节将一下逻辑回归和R语言实现,逻辑回归(LR,LogisticRegression)其实属于广义回归模型,根据因变量的类型和服从的分布可以分为,普通多元线性回归模型,和逻辑回归,逻辑回归是指因变量是离散并且取值范围为{0,1}两类,如果离散变量取值是多项即变为 multi-class classification,所以LR模型是一个二分类模型,可以用来做CTR预测等.那么我们现在来引出逻辑回归如何做二分类问题. 问题引入 在多元线

R语言数据分析系列之八 -- by comaple.zhang 再谈多项式回归,本节再次提及多项式回归分析,理解过拟合现象,并深入cross-validation(交叉验证),regularization(正则化)框架,来避免产生过拟合现象,从更加深入的角度探讨理论基础以及基于R如何将理想照进现实. 本节知识点,以及数据集生成 1,        ggplot2进行绘图; 2,        为了拟合更复杂的数据数据集采用sin函数加上服从正太分布的随机白噪声数据; 3,        poly

R语言数据分析系列之五 -- by comaple.zhang 本节来讨论一下R语言的基本图形展示,先来看一张效果图吧. 这是一张用R语言生成的,虚拟的wordcloud云图,详细实现细节请參见我的github项目:https://github.com/comaple/R-wordcloud.git 好了我们開始今天的旅程吧: 本节用到的包有:RColorBrewer用来生成序列颜色值, plotrix三维图形 本节用到的数据集:vcd包中的Arthritis数据集 数据集 install.pa

R语言数据分析系列之四 -- by comaple.zhang 说到统计分析我们就离不开随机变量,所谓随机变量就是数学家们为了更好的拟合现实世界的数据而建立的数学模型.有了她我们甚至可以来预测一个网站未来几天的日访问用户,股票的未来走势等等.那么本节我们来一起探讨以下常用的函数分布,以及流程控制语句. 常见分布有:正态分布(高斯分布),指数分布,beta分布,gamma分布等. 正态分布 若随机变量X服从一个数学期望为μ.方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2).其概率密度函数曲线,由正态分