❶ 數據分析師是干什麼之R語言數據可視化詳細介紹
什麼是數據分析？
不知道題主是否區分數據分析與數據挖掘，前者偏向於業務分析，後者偏向於資料庫演算法。如果題主只是想問問什麼是數據分析，大概談一談近年來的對數據分析的理解吧！
一句話概括下數據分析：藉助數據來指導決策，而不是拍腦袋！傳統行業的決策過多依賴於領導人得眼光和洞察力，而數據分析要做的事，就是把這些眼光和洞察力轉化為人人可讀的數字！
這里細分一下數據分析的框架：明確分析目標、數據收集、數據清理、數據分析、數據報告、執行與反饋。
1.首先是數據分析的目的性極強
區別於數據挖掘的找關聯、分類、聚類，數據分析更傾向於解決現實中的問題。我想解決什麼問題？通過這次的分析能讓我產生什麼決策？比如是否在某個高校舉辦一場活動，是否把我們的補貼政策再增加10元等等，數據分析的目的性極強。
2.數據收集
數據分析區別於數據挖掘的第一點就是數據來源。數據分析的數據可能來源於各種渠道，資料庫、信息採集表、走訪等等各種形式的數據，只要是和分析目標相關，都可以收集。而數據挖掘則偏向於資料庫數據的讀取。
3.數據清理
由於數據分析的數據來源相比於數據挖掘的直接從資料庫調取，數據分析的數據更加雜亂無章，你可能是從別人的分析報告里找數據，從網路上搜索數據，這些數據的格式、欄位都不統一，在這里你需要根據你的目的進行歸類、整合。
4.數據分析
數據分析是全流程最重要的過程了！這里最重要的事情是：時刻想著你的目標是什麼？比如了解某個時間段的交易狀況，你要根據這個目標做同比、環比等等...這一塊的方法極多，內容極大。由於題主只是想了解數據分析是什麼，這里就不做過多的闡述。
5.數據報告
數據報告就是闡述你的結果嘛！你可以搞一堆大家看不懂的公式什麼的證明你的專業性，但是這里需要你用最通俗易懂的語言告訴你的領導：做這件事有80%的概率收獲100W。OK！就是這么簡單！
6.執行與反饋
就是開始幹活嘛！同時幹完活後需要用數據監測是否達到既定目標？如果達到了，關鍵因素是什麼？如果沒達到，問題出在哪裡？
❷ R語言是什麼
R語言是什麼？為什麼要使用R語言？歷數R的優勢與缺點
R編程語言在數字分析與機器學習領域已經成為一款重要的工具。隨著機器逐步成為愈發核心的數據生成器，該語言的人氣也必然會一路攀升。不過R語言當然也擁有著自己的優勢與缺點，開發人員只有加以了解後才能充分發揮它的強大能力。
正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等編程語言人氣排名所指出，R語言所受到的關注程度正在快速提升。作為一款誕生於上世紀九十年代的語言，R已經成為S統計編程語言的一類實現方式。已經擁有十八年R編程經驗的高校教授兼Coursera在線平台培訓師Roger Peng指出，「R語言已經成為統計領域最具人氣的語言選項」。
「我之所以喜愛R語言，是因為它易於從計算機科學角度出發實現編程，」Peng表示。而R語言隨時間推移正呈現出愈發迅猛的發展態勢，並成為能夠將不同數據集、工具乃至軟體包結合在一起的膠水型語言，Peng解釋道。
「R語言是創建可重復性及高質量分析的最佳途徑。它擁有數據處理所必需的一切靈活性及強大要素，」在線編程教育機構Code School數據科學家Matt Adams指出。「我用R語言編寫的大部分程序實際上都是在將各類腳本整理到項目當中。」
R語言擁有強大的軟體包生態系統與圖表優勢
R語言的優勢主要體現在其軟體包生態系統上。「龐大的軟體包生態系統無疑是R語言最為突出的優勢之一——如果某項統計技術已經存在，那麼幾乎必然存在著一款R軟體包與之對應，」Adams指出。
「其中內置有大量專門面向統計人員的實用功能，」Peng表示。R語言具備可擴展能力且擁有豐富的功能選項，幫助開發人員構建自己的工具及方法，從而順利實現數據分析，他進一步解釋稱。「隨著時間的推移，越來越多來自其它領域的用戶也被吸引到了R身邊來，」其中包括生物科學乃至人文學科等。
「人們能夠在無需申請許可權的前提下對其進行擴展。」事實上，Peng回憶稱多年之前R的使用方式就已經給相關工作帶來了巨大便利。「當R語言剛剛誕生之時，它最大的優勢就是以自由軟體的姿態出現。其源代碼以及所有一切都可供我們直接查看。」
Adams也表示，R語言在圖形及圖表方面的一切能夠都是「無與倫比」的。其dplyr與ggplot2軟體包分別用於進行數據處理與繪圖，且「能夠非常直觀地提升我的生活質量，」他感嘆道。
在機器學習方面，R語言的優勢則體現在與學術界的強大聯動效應，Adams指出。「在這一領域的任何新型研究成果可能都會馬上以R軟體包的形式體現出來。因此從這個角度看，R語言始終站在技術發展的尖端位置，」他表示。「這種接入軟體包還能夠提供良好的途徑，幫助我們利用相對統一的API在R語言環境下實現機器學習研究。」Peng進一步補充稱，目前已經有眾多主流機器學習演算法以R語言作為實現手段。
R的短板在於安全性與內存管理
說了這么多優勢，R語言當然也存在著一定不足。「內存管理、速度與效率可能是R語言面臨的幾大最為嚴峻的挑戰，」Adams指出。「在這方面，人們仍然需要努力推動——而且也確實正在推動——其進展與完善。此外，從其它語言轉投R懷抱的開發人員也會發現後者在某些設定上確實有些古怪。」
R語言的基本原理來自上世紀六十年代出現的各類編程語言，Peng解釋道。「從這個意義上講，R語言在設計思路上屬於一項古老的技術成果。」這種語言的設計局限有時候會令大規模數據集處理工作遇到難題，他強調稱。因為數據必須被保存在物理內存當中——但隨著計算機內存容量的不斷提升，這個問題已經在很大程度上得到了解決，Peng指出。
安全等相關功能並沒有被內置在R語言當中，Peng指出。此外，R語言無法被嵌入到網路瀏覽器當中，Peng表示。「我們不能利用它開發Web類或者互聯網類應用程序。」再有，我們基本上沒辦法利用R語言當作後端伺服器執行計算任務，因為它在網路層面缺乏安全性保障，他表示。不過Amazon Web Services雲平台上的虛擬容器等技術方案的出現已經在很大程度上解決了此類安全隱患，Peng補充道。
長久以來，R語言當中始終缺少充足的交互元素，他表示。但以JavaScript為代表的各類編程語言介入其中並填補了這項空白，Peng指出。雖然我們仍然需要利用R語言處理分析任務，但最終結果的具體顯示方式則可以由JavaScript等其它語言來完成，他總結道。
R語言並不單純面向高端程序員
不過Adams與Peng都會R視為一種易於接受的語言。「我本人並沒有計算機科學教育背景，而且從來沒想過要當一名程序員。將編程基礎知識納入技能儲備當然很不錯，但這並不是上手R語言的必要前提，」Adams指出。
「我甚至並不認為R語言只適用於程序員。它非常適合那些面向數據並試圖解決相關問題的用戶——無論他們的實際編程能力如何，」
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❸ python和r語言的區別是什麼
在從事數據分析行業中，我們都會從R與Python當中進行選擇，但是，從這兩個異常強大、靈活好用的數據分析語中選擇，卻是非常難以選擇的。
為了讓大家能選擇出更適合自己的語言，我們將兩種語言進行簡單的對比。
Stack Overflow趨勢對比
相關推薦：《Python視頻教程》
上圖顯示了自從2008年(Stack Overflow 成立)以來，這兩種語言隨著時間的推移而發生的變化。
R和Python在數據科學領域展開激烈競爭，我們來看看他們各自的平台份額，並將2016與2017年進行比較：
我們再從適用場景、任務、數據處理能力、開放環境來分析：
適用場景
R適用於數據分析任務需要獨立計算或單個伺服器的應用場景。Python作為一種粘合劑語言，在數據分析任務中需要與Web應用程序集成或者當一條統計代碼需要插入到生產資料庫中時，使用Python更好。
任務
在進行探索性統計分析時，R勝出。它非常適合初學者，統計模型僅需幾行代碼即可實現。Python作為一個完整而強大的編程語言，是部署用於生產使用的演算法的有力工具。
數據處理能力
有了大量針對專業程序員以及非專業程序員的軟體包和庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，R語言都得心應手。
Python最初在數據分析方面不是特別擅長，但隨著NumPy、Pandas以及其他擴展庫的推出，它已經逐漸在數據分析領域獲得了廣泛的應用。
開發環境
對於R語言，需要使用R Studio。對於Python，有很多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是最受歡迎的。
R 和 Python 詳細對比
R和Python之間有很強的關聯，並且這兩種語言日益普及，很難說選對其一，事實上日常用戶和數據科學家可以同時利用這兩種語言。
❹ 什麼是數據挖掘中的關聯分析
FineBI數據挖掘的結果將以欄位和記錄的形式添加到多維資料庫中，並可以在新建分析時從一個專門的數據挖掘業務包中被使用，使用的方式與拖拽任何普通的欄位沒有任何區別。
配合FineBI新建分析中的各種控制項和圖表，使用OLAP的分析人員可以輕松的查看他們想要的特定的某個與結果，或是各種各樣結果的匯總。
❺ 做數據分析必須學R語言的4個理由
做數據分析必須學R語言的4個理由
R 是一種靈活的編程語言，專為促進探索性數據分析、經典統計學測試和高級圖形學而設計。R 擁有豐富的、仍在不斷擴大的數據包庫，處於統計學、數據分析和數據挖掘發展的前沿。R 已證明自己是不斷成長的大數據領域的一個有用工具，並且已集成到多個商用包中，比如 IBM SPSS? 和 InfoSphere?，以及 Mathematica。
本文提供了一位統計學家Catherine Dalzell對 R 的價值的看法。
為什麼選擇 R?
R可以執行統計。您可以將它視為 SAS Analytics 等分析系統的競爭對手，更不用提 StatSoft STATISTICA 或 Minitab 等更簡單的包。政府、企業和制葯行業中許多專業統計學家和方法學家都將其全部職業生涯都投入到了 IBM SPSS 或 SAS 中，但卻沒有編寫過一行 R 代碼。所以從某種程度上講，學習和使用 R 的決定事關企業文化和您希望如何工作。我在統計咨詢實踐中使用了多種工具，但我的大部分工作都是在 R 中完成的。以下這些示例給出了我使用 R 的原因：
R 是一種強大的腳本語言。我最近被要求分析一個范圍研究的結果。研究人員檢查了 1,600 篇研究論文，並依據多個條件對它們的內容進行編碼，事實上，這些條件是大量具有多個選項和分叉的條件。它們的數據(曾經扁平化到一個 Microsoft? Excel? 電子表格上)包含 8,000 多列，其中大部分都是空的。研究人員希望統計不同類別和標題下的總數。R 是一種強大的腳本語言，能夠訪問類似 Perl 的正則表達式來處理文本。凌亂的數據需要一種編程語言資源，而且盡管 SAS 和 SPSS 提供了腳本語言來執行下拉菜單意外的任務，但 R 是作為一種編程語言編寫的，所以是一種更適合該用途的工具。
R 走在時代的前沿。統計學中的許多新發展最初都是以 R 包的形式出現的，然後才被引入到商業平台中。我最近獲得了一項對患者回憶的醫療研究的數據。對於每位患者，我們擁有醫生建議的治療項目數量，以及患者實際記住的項目數量。自然模型是貝塔—二項分布。這從上世紀 50 年代就已知道，但將該模型與感興趣的變數相關聯的估算過程是最近才出現的。像這樣的數據通常由廣義估計方程式 (general estimating equations, GEE) 處理，但 GEE 方法是漸進的，而且假設抽樣范圍很廣。我想要一種具有貝塔—二項 R 的廣義線性模型。一個最新的 R 包估算了這一模型：Ben Bolker 編寫的 betabinom。而 SPSS 沒有。
集成文檔發布。 R 完美地集成了 LaTeX 文檔發布系統，這意味著來自 R 的統計輸出和圖形可嵌入到可供發布的文檔中。這不是所有人都用得上，但如果您希望便攜非同步關於數據分析的書籍，或者只是不希望將結果復制到文字處理文檔，最短且最優雅的路徑就是通過 R 和 LaTeX。
沒有成本。作為一個小型企業的所有者，我很喜歡 R 的免費特定。即使對於更大的企業，知道您能夠臨時調入某個人並立即讓他們坐在工作站旁使用一流的分析軟體，也很不錯。無需擔憂預算。
R 是什麼，它有何用途?
作為一種編程語言，R 與許多其他語言都很類似。任何編寫過代碼的人都會在 R 中找到很多熟悉的東西。R 的特殊性在於它支持的統計哲學。
一種統計學革命：S 和探索性數據分析
140 字元的解釋：R 是 S 的一種開源實現，是一種用於數據分析和圖形的編程環境。
計算機總是擅長計算 — 在您編寫並調試了一個程序來執行您想要的演算法後。但在上世紀 60 和 70 年代，計算機並不擅長信息的顯示，尤其是圖形。這些技術限制在結合統計理論中的趨勢，意味著統計實踐和統計學家的培訓專注於模型構建和假設測試。一個人假定這樣一個世界，研究人員在其中設定假設(常常是農業方面的)，構建精心設計的實驗(在一個農業站)，填入模型，然後運行測試。一個基於電子表格、菜單驅動的程序(比如 SPSS 反映了這一方法)。事實上，SPSS 和 SAS Analytics 的第一個版本包含一些子常式，這些子常式可從一個(Fortran 或其他)程序調用來填入和測試一個模型工具箱中的一個模型。
在這個規范化和滲透理論的框架中，John Tukey 放入了探索性數據分析 (EDA) 的概念，這就像一個鵝卵石擊中了玻璃屋頂。如今，很難想像沒有使用箱線圖(box plot) 來檢查偏度和異常值就開始分析一個數據集的情形，或者沒有針對一個分位點圖檢查某個線性模型殘差的常態的情形。這些想法由 Tukey 提出，現在任何介紹性的統計課程都會介紹它們。但並不總是如此。
與其說 EDA 是一種理論，不如說它是一種方法。該方法離不開以下經驗規則：
只要有可能，就應使用圖形來識別感興趣的功能。
分析是遞增的。嘗試以下這種模型;根據結果來填充另一個模型。
使用圖形檢查模型假設。標記存在異常值。
使用健全的方法來防止違背分布假設。
Tukey 的方法引發了一個新的圖形方法和穩健估計的發展浪潮。它還啟發了一個更適合探索性方法的新軟體框架的開發。
S 語言是在貝爾實驗室由 John Chambers 和同事開發的，被用作一個統計分析平台，尤其是 Tukey 排序。第一個版本(供貝爾實驗室內部使用)於 1976 年開發，但直到 1988 年，它才形成了類似其當前形式的版本。在這時，該語言也可供貝爾實驗室外部的用戶使用。該語言的每個方面都符合數據分析的 「新模型」：
S 是一種在編程環境操作的解釋語言。S 語法與 C 的語法很相似，但省去了困難的部分。S 負責執行內存管理和變數聲明，舉例而言，這樣用戶就無需編寫或調試這些方面了。更低的編程開銷使得用戶可以在同一個數據集上快速執行大量分析。
從一開始，S 就考慮到了高級圖形的創建，您可向任何打開的圖形窗口添加功能。您可很容易地突出興趣點，查詢它們的值，使散點圖變得更平滑，等等。
面向對象性是 1992 年添加到 S 中的。在一個編程語言中，對象構造數據和函數來滿足用戶的直覺。人類的思維始終是面向對象的，統計推理尤其如此。統計學家處理頻率表、時間序列、矩陣、具有各種數據類型的電子表格、模型，等等。在每種情況下，原始數據都擁有屬性和期望值：舉例而言，一個時間序列包含觀察值和時間點。而且對於每種數據類型，都應得到標准統計數據和平面圖。對於時間序列，我可能繪制一個時間序列平面圖和一個相關圖;對於擬合模型，我可能繪制擬合值和殘差。S 支持為所有這些概念創建對象，您可以根據需要創建更多的對象類。對象使得從問題的概念化到其代碼的實現變得非常簡單。
一種具有態度的語言：S、S-Plus 和假設測試
最初的 S 語言非常重視 Tukey 的 EDA，已達到只能 在 S 中執行 EDA 而不能執行其他任何操作的程度。這是一種具有態度的語言。舉例而言，盡管 S 帶來了一些有用的內部功能，但它缺乏您希望統計軟體擁有的一些最明顯的功能。沒有函數來執行雙抽樣測試或任何類型的真實假設測試。但 Tukey 認為，假設測試有時正合適。
1988 年，位於西雅圖的 Statistical Science 獲得 S 的授權，並將該語言的一個增強版本(稱為 S-Plus)移植到 DOS 以及以後的 Windows? 中。實際認識到客戶想要什麼後，Statistical Science 向 S-Plus 添加了經典統計學功能。添加執行方差分析 (ANOVA)、測試和其他模型的功能。對 S 的面向對象性而言，任何這類擬合模型的結果本身都是一個 S 對象。合適的函數調用都會提供假設測試的擬合值、殘差和 p-值。模型對象甚至可以包含分析的中間計算步驟，比如一個設計矩陣的 QR 分解(其中 Q 是對角線，R 是右上角)。
有一個 R 包來完成該任務!還有一個開源社區
大約在與發布 S-Plus 相同的時間，紐西蘭奧克蘭大學的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 決定嘗試編寫一個解釋器。他們選擇了 S 語言作為其模型。該項目逐漸成形並獲得了支持。它們將其命名為 R。
R 是 S 的一種實現，包含 S-Plus 開發的更多模型。有時候，發揮作用的是同一些人。R 是 GNU 許可下的一個開源項目。在此基礎上，R 不斷發展，主要通過添加包。R 包 是一個包含數據集、R 函數、文檔和 C 或 Fortran 動態載入項的集合，可以一起安裝並從 R 會話訪問。R 包向 R 添加新功能，通過這些包，研究人員可在同行之間輕松地共享計算方法。一些包的范圍有限，另一些包代表著整個統計學領域，還有一些包含最新的技術發展。事實上，統計學中的許多發展最初都是以 R 包形式出現的，然後才應用到商用軟體中。
在撰寫本文時，R 下載站點 CRAN 上已有 4,701 個 R 包。其中，單單那一天就添加了 6 個 R 。萬事萬物都有一個對應的 R 包，至少看起來是這樣。
我在使用 R 時會發生什麼?
備註：本文不是一部 R 教程。下面的示例僅試圖讓您了解 R 會話看起來是什麼樣的。
R 二進制文件可用於 Windows、Mac OS X 和多個 Linux? 發行版。源代碼也可供人們自行編譯。
在 Windows? 中，安裝程序將 R 添加到開始菜單中。要在 Linux 中啟動 R，可打開一個終端窗口並在提示符下鍵入 R。您應看到類似圖 1 的畫面。
圖 1. R 工作區
在提示符下鍵入一個命令，R 就會響應。
此時，在真實的環境中，您可能會從一個外部數據文件將數據讀入 R 對象中。R 可從各種不同格式的文件讀取數據，但對於本示例，我使用的是來自 MASS 包的 michelson 數據。這個包附帶了 Venables and Ripley 的標志性文本 Modern Applied Statistics with S-Plus(參見 參考資料)。michelson 包含來自測量光速的流行的 Michelson and Morley 實驗的結果。
清單 1 中提供的命令可以載入 MASS 包，獲取並查看 michelson 數據。圖 2 顯示了這些命令和來自 R 的響應。每一行包含一個 R 函數，它的參數放在方括弧 ([]) 內。
清單 1. 啟動一個 R 會話
2+2 # R can be a calculator. R responds, correctly, with 4.
library(「MASS」) # Loads into memory the functions and data sets from
# package MASS, that accompanies Modern Applied Statistics in S
data(michelson) # Copies the michelson data set into the workspace.
ls() # Lists the contents of the workspace. The michelson data is there.
head(michelson) # Displays the first few lines of this data set.
# Column Speed contains Michelson and Morleys estimates of the
# speed of light, less 299,000, in km/s.
# Michelson and Morley ran five experiments with 20 runs each.
# The data set contains indicator variables for experiment and run.
help(michelson) # Calls a help screen, which describes the data set.
圖 2. 會話啟動和 R 的響應
現在讓我們看看該數據(參見 清單 2)。輸出如 圖 3 中所示。
清單 2. R 中的一個箱線圖
# Basic boxplot
with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt))
# I can add colour and labels. I can also save the results to an object.
michelson.bp = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=」Experiment」, las=1,
ylab=」Speed of Light – 299,000 m/s」,
main=」Michelson-Morley Experiments」,
col=」slateblue1″))
# The current estimate of the speed of light, on this scale, is 734.5
# Add a horizontal line to highlight this value.
abline(h=734.5, lwd=2,col=」purple」) #Add modern speed of light
Michelson and Morley 似乎有計劃地高估了光速。各個實驗之間似乎也存在一定的不均勻性。
圖 3. 繪制一個箱線圖
在對分析感到滿意後，我可以將所有命令保存到一個 R 函數中。參見清單 3。
清單 3. R 中的一個簡單函數
MyExample = function(){
library(MASS)
data(michelson)
michelson.bw = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=」Experiment」, las=1,
ylab=」Speed of Light – 299,000 m/s」, main=」Michelsen-Morley Experiments」,
col=」slateblue1″))
abline(h=734.5, lwd=2,col=」purple」)
}
這個簡單示例演示了 R 的多個重要功能：
保存結果—boxplot() 函數返回一些有用的統計數據和一個圖表，您可以通過類似 michelson.bp = … 的負值語句將這些結果保存到一個 R 對象中，並在需要時提取它們。任何賦值語句的結果都可在 R 會話的整個過程中獲得，並且可以作為進一步分析的主題。boxplot 函數返回一個用於繪制箱線圖的統計數據(中位數、四分位等)矩陣、每個箱線圖中的項數，以及異常值(在 圖 3 中的圖表上顯示為開口圓)。請參見圖 4。
圖 4. 來自 boxplot 函數的統計數據
公式語言— R(和 S)有一種緊湊的語言來表達統計模型。參數中的代碼 Speed ~ Expt 告訴函數在每個 Expt (實驗數字)級別上繪制 Speed 的箱線圖。如果希望執行方差分析來測試各次實驗中的速度是否存在顯著差異，那麼可以使用相同的公式：lm(Speed ~ Expt)。公式語言可表達豐富多樣的統計模型，包括交叉和嵌套效應，以及固定和隨機因素。
用戶定義的 R 函數— 這是一種編程語言。
R 已進入 21 世紀
Tukey 的探索性數據分析方法已成為常規課程。我們在教授這種方法，而統計學家也在使用該方法。R 支持這種方法，這解釋了它為什麼仍然如此流行的原因。面向對象性還幫助 R 保持最新，因為新的數據來源需要新的數據結構來執行分析。InfoSphere? Streams 現在支持對與 John Chambers 所設想的不同的數據執行 R 分析。
R 與 InfoSphere Streams
InfoSphere Streams 是一個計算平台和集成開發環境，用於分析從數千個來源獲得的高速數據。這些數據流的內容通常是非結構化或半結構化的。分析的目的是檢測數據中不斷變化的模式，基於快速變化的事件來指導決策。SPL(用於 InfoSphere Streams 的編程語言)通過一種範例來組織數據，反映了數據的動態性以及對快速分析和響應的需求。
我們已經距離用於經典統計分析的電子表格和常規平面文件很遠，但 R 能夠應付自如。從 3.1 版開始，SPL 應用程序可將數據傳遞給 R，從而利用 R 龐大的包庫。InfoSphere Streams 對 R 的支持方式是，創建合適的 R 對象來接收 SPL 元組(SPL 中的基本數據結構)中包含的信息。InfoSphere Streams 數據因此可傳遞給 R 供進一步分析，並將結果傳回到 SPL。
R 需要主流硬體嗎?
我在一台運行 Crunchbang Linux 的宏碁上網本上運行了這個示例。R 不需要笨重的機器來執行中小規模的分析。20 年來，人們一直認為 R 之所以緩慢是因為它是一種解釋性語言，而且它可以分析的數據大小受計算機內存的限制。這是真的，但這通常與現代機器毫無干係，除非應用程序非常大(大數據)。
R 的不足之處
公平地講，R 也有一些事做不好或完全不會做。不是每個用戶都適合使用 R：
R 不是一個數據倉庫。在 R 中輸入數據的最簡單方式是，將數據輸入到其他地方，然後將它導入到 R 中。人們已經努力地為 R 添加了一個電子表格前端，但它們還沒流行起來。電子表格功能的缺乏不僅會影響數據輸入，還會讓以直觀的方式檢查 R 中的數據變得很困難，就像在 SPSS 或 Excel 中一樣。
R 使普通的任務變得很困難。舉例而言，在醫療研究中，您對數據做的第一件事就是計算所有變數的概括統計量，列出無響應的地方和缺少的數據。這在 SPSS 中只需 3 次單擊即可完成，但 R 沒有內置的函數來計算這些非常明顯的信息，並以表格形式顯示它。您可以非常輕松地編寫一些代碼，但有時您只是想指向要計算的信息並單擊滑鼠。
R 的學習曲線是非平凡的。初學者可打開一個菜單驅動的統計平台並在幾分鍾內獲取結果。不是每個人都希望成為程序員，然後再成為一名分析家，而且或許不是每個人都需要這么做。
R 是開源的。R 社區很大、非常成熟並且很活躍，R 無疑屬於比較成功的開源項目。前面已經提到過，R 的實現已有超過 20 年歷史，S 語言的存在時間更長。這是一個久經考驗的概念和久經考驗的產品。但對於任何開源產品，可靠性都離不開透明性。我們信任它的代碼，因為我們可自行檢查它，而且其他人可以檢查它並報告錯誤。這與自行執行基準測試並驗證其軟體的企業項目不同。而且對於更少使用的 R 包，您沒有理由假設它們會實際生成正確的結果。
結束語
我是否需要學習 R?或許不需要;需要 是一個感情很強烈的詞。但 R 是否是一個有價值的數據分析工具呢?當然是的。該語言專為反映統計學家的思考和工作方式而設計。R 鞏固了良好的習慣和合理的分析。對我而言，它是適合我的工作的工具。
❻ 用R語言進行關聯分析
用R語言進行關聯分析
關聯是兩個或多個變數取值之間存在的一類重要的可被發現的某種規律性。關聯分析目的是尋找給定數據記錄集中數據項之間隱藏的關聯關系，描述數據之間的密切度。
幾個基本概念
1. 項集
這是一個集合的概念，在一籃子商品中的一件消費品即為一項（Item），則若干項的集合為項集，如{啤酒，尿布}構成一個二元項集。
2. 關聯規則
一般記為的形式，X為先決條件，Y為相應的關聯結果，用於表示數據內隱含的關聯性。如：，表示購買了尿布的消費者往往也會購買啤酒。
關聯性強度如何，由三個概念——支持度、置信度、提升度來控制和評價。
例：有10000個消費者購買了商品，其中購買尿布1000個，購買啤酒2000個，購買麵包500個，同時購買尿布和麵包800個，同時購買尿布和麵包100個。
3. 支持度（Support）
支持度是指在所有項集中{X, Y}出現的可能性，即項集中同時含有X和Y的概率：
該指標作為建立強關聯規則的第一個門檻，衡量了所考察關聯規則在「量」上的多少。通過設定最小閾值（minsup），剔除「出鏡率」較低的無意義規則，保留出現較為頻繁的項集所隱含的規則。
設定最小閾值為5%，由於{尿布，啤酒}的支持度為800/10000=8%，滿足基本輸了要求，成為頻繁項集，保留規則；而{尿布，麵包}的支持度為100/10000=1%，被剔除。
4. 置信度（Confidence）
置信度表示在先決條件X發生的條件下，關聯結果Y發生的概率：
這是生成強關聯規則的第二個門檻，衡量了所考察的關聯規則在「質」上的可靠性。相似的，我們需要對置信度設定最小閾值（mincon）來實現進一步篩選。
具體的，當設定置信度的最小閾值為70%時，置信度為800/1000=80%，而的置信度為800/2000=40%，被剔除。
5. 提升度（lift）
提升度表示在含有X的條件下同時含有Y的可能性與沒有X這個條件下項集中含有Y的可能性之比：
該指標與置信度同樣衡量規則的可靠性，可以看作是置信度的一種互補指標。
R中Apriori演算法
演算法步驟：
1. 選出滿足支持度最小閾值的所有項集，即頻繁項集；
2. 從頻繁項集中找出滿足最小置信度的所有規則。
> library(arules) #載入arules包
> click_detail =read.transactions("click_detail.txt",format="basket",sep=",",cols=c(1)) #讀取txt文檔（文檔編碼為ANSI）
> rules <- apriori(click_detail, parameter =list(supp=0.01,conf=0.5,target="rules")) #調用apriori演算法
> rules
set of419 rules
> inspect(rules[1:10]) #查看前十條規則
解釋
1) library(arules)：載入程序包arules，當然如果你前面沒有下載過這個包，就要先install.packages(arules)
2) click_detail =read.transactions("click_detail.txt",format="basket",sep=",",cols=c(1))：讀入數據
read.transactions(file, format =c("basket", "single"), sep = NULL,
cols = NULL, rm.plicates =FALSE, encoding = "unknown")
file:文件名，對應click_detail中的「click_detail.txt」
format:文件格式，可以有兩種，分別為「basket」,「single」，click_detail.txt中用的是basket。
basket: basket就是籃子，一個顧客買的東西都放到同一個籃子，所有顧客的transactions就是一個個籃子的組合結果。如下形式，每條交易都是獨立的。
文件形式：
item1,item2
item1
item2,item3
讀入後：
items
1 {item1,
item2}
2 {item1}
3 {item2,
item3}
single: single的意思，顧名思義，就是單獨的交易，簡單說，交易記錄為：顧客1買了產品1， 顧客1買了產品2，顧客2買了產品3……(產品1，產品2，產品3中可以是單個產品，也可以是多個產品)，如下形式：
trans1 item1
trans2 item1
trans2 item2
讀入後：
items transactionID
1 {item1} trans1
2 {item1,
item2} trans2
sep:文件中數據是怎麼被分隔的，默認為空格，click_detail裡面用逗號分隔
cols:對basket, col=1,表示第一列是數據的transaction ids(交易號)，如果col=NULL，則表示數據裡面沒有交易號這一列；對single，col=c(1,2)表示第一列是transaction ids，第二列是item ids
rm.plicates:是否移除重復項，默認為FALSE
encoding:寫到這里研究了encoding是什麼意思，發現前面txt可以不是」ANSI」類型，如果TXT是「UTF-8」，寫encoding=」UTF-8」，就OK了.
3) rules <- apriori(click_detail,parameter = list(supp=0.01,conf=0.5,target="rules"))：apriori函數
apriori(data, parameter = NULL, appearance = NULL, control = NULL)
data:數據
parameter：設置參數，默認情況下parameter=list(supp=0.1,conf=0.8,maxlen=10,minlen=1,target=」rules」)
supp:支持度（support）
conf:置信度（confidence）
maxlen,minlen:每個項集所含項數的最大最小值
target:「rules」或「frequent itemsets」（輸出關聯規則/頻繁項集）
apperence:對先決條件X（lhs），關聯結果Y（rhs）中具體包含哪些項進行限制，如：設置lhs=beer，將僅輸出lhs含有beer這一項的關聯規則。默認情況下，所有項都將無限制出現。
control：控制函數性能，如可以設定對項集進行升序sort=1或降序sort=-1排序，是否向使用者報告進程（verbose=F/T）
補充
通過支持度控制：rules.sorted_sup = sort(rules, by=」support」)
通過置信度控制：rules.sorted_con = sort(rules, by=」confidence」)
通過提升度控制：rules.sorted_lift = sort(rules, by=」lift」)
Apriori演算法
兩步法：
1. 頻繁項集的產生：找出所有滿足最小支持度閾值的項集，稱為頻繁項集；
2. 規則的產生：對於每一個頻繁項集l，找出其中所有的非空子集；然後，對於每一個這樣的子集a，如果support(l)與support(a)的比值大於最小可信度，則存在規則a==>(l-a)。
頻繁項集產生所需要的計算開銷遠大於規則產生所需的計算開銷
頻繁項集的產生
幾個概念：
1， 一個包含K個項的數據集，可能產生2^k個候選集
2，先驗原理：如果一個項集是頻繁的，則它的所有子集也是頻繁的（理解了頻繁項集的意義，這句話很容易理解的）；相反，如果一個項集是非頻繁的，則它所有子集也一定是非頻繁的。
3基於支持度（SUPPORT）度量的一個關鍵性質：一個項集的支持度不會超過它的子集的支持度（很好理解，支持度是共同發生的概率，假設項集{A,B,C}，{A,B}是它的一個自己，A,B,C同時發生的概率肯定不會超過A,B同時發生的概率）。
上面這條規則就是Apriori中使用到的，如下圖，當尋找頻繁項集時，從上往下掃描，當遇到一個項集是非頻繁項集（該項集支持度小於Minsup），那麼它下面的項集肯定就是非頻繁項集，這一部分就剪枝掉了。
一個例子（網路到的一個PPT上的）：
當我在理解頻繁項集的意義時，在R上簡單的復現了這個例子，這里採用了eclat演算法，跟apriori應該差不多：
代碼：
item <- list(
c("bread","milk"),
c("bread","diaper","beer","eggs"),
c("milk","diaper","beer","coke"),
c("bread","milk","diaper","beer"),
c("bread","milk","diaper","coke")
)
names(item) <- paste("tr",c(1:5),sep = "")
item
trans <- as(item,"transactions") #將List轉為transactions型
rules = eclat(trans,parameter = list(supp = 0.6,
target ="frequent itemsets"),control = list(sort=1))
inspect(rules) #查看頻繁項集
運行後結果：
>inspect(rules)
items support
1{beer,
diaper} 0.6
2{diaper,
milk} 0.6
3{bread,
diaper} 0.6
4{bread,
milk} 0.6
5{beer} 0.6
6{milk} 0.8
7{bread} 0.8
8{diaper} 0.8
以上就是該例子的所有頻繁項集，然後我發現少了{bread,milk,diaper}這個項集，回到例子一看，這個項集實際上只出現了兩次，所以是沒有這個項集的。
規則的產生
每個頻繁k項集能產生最多2k-2個關聯規則
將項集Y劃分成兩個非空的子集X和Y-X，使得X ->Y-X滿足置信度閾值
定理：如果規則X->Y-X不滿足置信度閾值，則X』->Y-X』的規則一定也不滿足置信度閾值，其中X』是X的子集
Apriori按下圖進行逐層計算，當發現一個不滿足置信度的項集後，該項集所有子集的規則都可以剪枝掉了。
❼ 基於R語言的分類演算法之決策樹
基於R語言的分類演算法之決策樹
ID3 《= 最大信息熵增益，只能處理離散型數據
C4.5 《= 信息增益率，可處理連續性和離散型數據，相比ID3，減少了因變數過多導致的過擬合
C5.0 《= 信息增益率，運算性能比C4.5更強大
CART 《= 基尼指數最小原則，連續性和離散型數據均可
信息熵體現的是數據的雜亂程度，信息越雜亂，信息熵越大，反之越小。 例如：擁有四種連續型變數的特徵變數的信息熵一定比擁有三種的要大。
特徵變數的N種可能性，每種可能性的概率相同，N越大，信息熵越大。
每種可能性的概率不同，越偏態，信息熵越小。
所有特徵變數中，信息增益率的，就是根節點（root leaf），根節點一般是選擇N越大的特徵變數，因為N越大，信息熵越大。
信息增益率是在信息熵的基礎上作懲罰計算，避免特徵變數可能性多導致的高信息增益。
代碼相關
library（C50）
C5.0(x,y, trials = 1, rules=FALSE,weights=NULL,control=C5.0Control(),costs=NULL)
x為特徵變數，y為應變數
trials 為迭代次數（這個值根據不同數據而不同，並非越大越好，一般介於5-15之間，可以用遍歷來尋找最高准確率的模型，對模型准確率的提升效果中等）
cost 為損失矩陣，R中應該傳入一個矩陣（據說是對准確率矩陣約束猜測錯誤的項，但是並沒特別明顯的規律，可以使用遍歷來尋找最好的cost，准確率提升效果小）
costs <- matrix(c(1,2,1,2),
ncol = 2, byrow = TRUE,
dimnames = list(c("yes","no"), c("yes","no")))
control 設置C5.0模型的其他參數，比如置信水平和節點最小樣本等（水很深，參數很多，可以自行查閱R的幫助文檔，我只設置了一個CF，准確率提升效果小）
control = C5.0Control(CF = 0.25)
library(C50)
#對iris隨機劃分訓練集和測試集
set.seed(1234)
index <- sample(1:nrow(iris), size = 0.75*nrow(iris))
train <- iris[index,]
test <- iris[-index,]
#查看訓練集和測試集分布是否合理
prop.table(table(train$Species))
prop.table(table(test$Species))
#不設置任何參數
fit1 <- C5.0(x = train[,1:4], y = train[,5])
pred1 <- predict(fit1, newdata = test[,-5])
freq1 <- table(pred1, test[,5])
accuracy <- sum(diag(freq1))/sum(freq1)
pred1 setosa versicolor virginica
setosa 16 0 0
versicolor 0 13 1
virginica 0 0 8
准確率為0.9736842，只有一個錯誤。。。顯然150個iris太少了，優化都省了。
❽ 怎麼學慣用r語言進行數據挖掘
首先R是一種專業性很強的統計語言，如果想學得快一些的話，基本的統計學知識要懂，不然很多東西會掌握的比較慢。
掌握基本語法和操作，推薦國內的已經翻譯的比如《R語言實戰》《R語言編程藝術》，這個過程中最好結合一些小例子來做一些分析的東西。如果需要可視化的話，強烈不推薦學習R本身的作圖系統，實在是太不友好了.....還是用ggplot2吧。
掌握了上面的，就可以深入一些了，如果是做數據分析和可視化，推薦《ggplot2：數據分析與圖形藝術》，這個才是作圖的神器啊.....如果是空間分析相關的，推薦《Applied Spatial Data Analysis with R》，這個如果可以的話看英文版，而且要有地學的一些知識背景，中文版翻譯的太次了，盡量不要看。數據挖掘機器學習之類的，可以看看比如《數據挖掘與R語言》、《機器學習——實用案例解析》，不過我覺得這幾本書沒上面的那幾本好，但是可以大概看看是咋回事，最好還是看看專門的相關書籍，熟悉各種演算法和流程，到時候搜索R的package，照著文檔和例子搞定，不是特別難。
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❾ 求關聯規則中FPgrowth演算法的R語言代碼
安裝格式化插件：1.按Ctrl+Shift+P調出命令面板2.輸入install調出Pac