玩R頭的100種方式：探索編程世界的無(wú)限可能
在信息時(shí)代，數(shù)據(jù)分析和可視化已經(jīng)成為每個(gè)行業(yè)都無(wú)法或不愿忽視的話(huà)題。R語(yǔ)言作為一種強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)計(jì)算工具，其廣泛應(yīng)用使得“玩R頭”成為了數(shù)據(jù)愛(ài)好者、學(xué)者和專(zhuān)業(yè)人士追求更高效工作方法的熱潮。以下是關(guān)于如何利用R語(yǔ)言進(jìn)行各種操作的100種方式，這些方法涵蓋了從基礎(chǔ)到高級(jí)，從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的一系列操作。
1. 數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理
讀取不同格式的數(shù)據(jù)文件，如.csv,.txt,.xlsx等
使用readxl包讀取Excel文件
使用foreign包處理非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)文件（如SQL Server, Oracle）
處理缺失值，如刪除、填充、中位數(shù)法、中位數(shù)移動(dòng)法等
數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)記錄和異常值
2. 數(shù)據(jù)可視化
基本圖表繪制：散點(diǎn)圖、條形圖、餅圖、折線(xiàn)圖等
高級(jí)圖表：熱力地図、三維散點(diǎn)圖、高度堆疊柱狀圖等
動(dòng)態(tài)交互式可視化：使用shiny創(chuàng)建web應(yīng)用程序
3. 統(tǒng)計(jì)分析
描述性統(tǒng)計(jì)分析：均值、中位數(shù)、眾數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差等
假設(shè)檢驗(yàn)：t檢驗(yàn)、一樣變異數(shù)T檢驗(yàn)、二樣本t檢驗(yàn)等
回歸分析：線(xiàn)性回歸、二次回歸多元回歸模型構(gòu)建與評(píng)估
4. 模型訓(xùn)練與預(yù)測(cè)
線(xiàn)性模型選擇: 邏輯斯蒂回歸, 支持向量機(jī)(SVM)
非線(xiàn)性模型:決策樹(shù), 隨機(jī)森林,AdaBoost,XGBoost,Gaussian Naive Bayes etc.
深度學(xué)習(xí)框架:keras接口調(diào)用TensorFlow或PyTorch
機(jī)器學(xué)習(xí)算法調(diào)優(yōu)
超參數(shù)調(diào)整：
網(wǎng)格搜索 GridSearchCV
隨機(jī)搜索 RandomizedSearchCV
交叉驗(yàn)證 Cross Validation 的實(shí)現(xiàn)
特征重要性 Feature Importance 的計(jì)算
文本挖掘與自然語(yǔ)言處理(NLP)
時(shí)間序列分析(TSA) & 預(yù)測(cè)(PM):
網(wǎng)絡(luò)科學(xué)(NW):
大數(shù)據(jù)集處理(DP):
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