这是一个R的数据科学资料库，涵盖统计分析、学习和整体数据科学相关的所有资源。我将上传自己编写的.R代码，以供将来参考。我的目标是在一年内完成以下内容（将持续更新）： 2015年夏季 漩涡 + Coursera的数据科学课程[1, 2] 描述性统计简介 + 推断性统计简介（Udacity） 使用R进行数据分析（Udacity） 2015年秋季 Coursera数据科学课程[3, 4, 5, 6, 7] 统计学习（斯坦福） + 教科书 2016年春季 Coursera数据科学课程[8, 9] 面向黑客的机器学习教科书 Coursera数据科学专业课程 (1) 数据科学家工具箱（Coursera） (2) R编程（Coursera）+ 漩涡（“R编程”） (3) 获取和清洁数据（Coursera）+ 漩涡（“获取和清洁数据”） (4) 探索性数据分析（Coursera）

TaXioN：这是一款用于快速访问URP办公室或服务台记录的工具。TaXioN允许用户根据预定义的类别存储信息，并能够执行多种类型的统计分析。该工具可以帮助简化数据处理过程，让信息检索更加高效，同时提高了办公效率和决策准确性。

在SPSS中，输出不同水平下的描述性统计量可以通过以下步骤完成：1. 打开SPSS软件并加载您的数据集。确保所选的变量没有缺失值，或通过设置剔除观测来处理缺失值。2. 选择分析菜单，点击描述统计 > 探索。3. 在“探索”对话框中，将目标变量放入“因变量”框，并将分组变量放入“因子”框。4. 点击“统计量”，勾选“均值”和“方差”。若需要进行方差齐性检验，勾选方差相等性检验。5. 生成各水平下均值的折线图：点击“图形”选项，选择“折线图”。6. 点击“继续”，然后点击“确定”以生成输出。 缺失值处理- 在执行上述步骤前，如果数据中包含缺失值，可以选择剔除包含缺失值的观测，这样可确保分析的准确性。 注意事项- 检查方差齐性检验的结果，若方差相等性假设被拒绝，需考虑其他统计方法如Welch检验来校正均值差异分析。 生成的结果将包括：- 不同水平下的描述性统计量，如均值、标准差等。- 方差相等性检验的显著性结果。- 各水平下均值的折线图。

4.3 有序因子因子的水平是以字母顺序排列的，或者显式地在factor中指定。有时候因子的水平有自己的自然顺序并且这种顺序是有意义的。我们需要记录下来可能在进一步的统计分析中用到。函数ordered()就是用来创建这种有序因子。在其他方面，函数ordered()和factor基本完全一样。大多数情况下，有序因子和无序因子的唯一差别在于前者显示的时候反应了各水平的顺序。另外，在线性模型拟合的时候，两种因子对应的对照矩阵的意义是完全不同的。

该项目通过集成统计分析、机器学习和图形分析技术进行欺诈检测。首先，统计分析在特定时间窗口内提取原始日志中的累积统计数据，帮助识别与正常行为显著不同的异常项目。接着，机器学习分类器进一步分析这些异常项目。随后，我们扩大时间窗口并应用图形分析，将节点建模为项目，有向边表示项目间的通信。通过计算图中的指标（如三角形计数）识别最有可能为欺诈者的节点，最后交由人工分析师确认，反馈的数据用于训练随机森林分类器。项目结果可视化展示了整个流程。

笨笨家庭记账本（特别版3.1）是一款小巧实用的家庭记账软件，完全绿色，无需安装，可直接存放于U盘随身携带。软件具备多种统计分析功能，帮助用户详细了解自身开支情况。通过图形化界面，操作简便，极易上手，适合家庭理财与记账管理。 功能简洁实用，包含银行账户管理、收入管理、支出管理，支持添加收入与支出记录。 操作极其简便，不因复杂流程导致用户放弃使用。 新增家庭日记本功能，方便记录日常生活。 提供数据备份与还原功能，确保数据安全。 完美兼容Windows 7及以上操作系统。

摘要：基于国内外研究的基础并结合试验统计分析，并建立和改进陆上长输石油管道泄漏池火灾害定量分析模型，对石油管道泄漏形成的池火火灾的一些基本属性，如危害，危害强度以及危害机理进行研究，为陆上长输石油管道风险评估，风险管理，管道维护以及灾害发生后的危害后果评估提供方法支持。

维吾尔语属阿尔泰语系突厥语族，其共振峰频率参数是语音识别和语音合成的重要依据。首次运用实验语音学的基本理论和方法，在维吾尔语语音声学参数数据库的办公环境语料条件下，对维吾尔语四音节元音和谐词进行了统计分析，给出了维吾尔语元音共振峰频率参数和分布规律，并通过四音节元音和谐词实验结果，用实验数据验证了其共振峰频率分布的口耳之学规律。为参数式或波形拼接式语音合成系统中调整合成前的元音和谐问题提供了重要的参考依据。

在数据分析领域，将复杂的数据转化为直观的图表是至关重要的，特别是在处理财报数据时。本次主题聚焦于使用Python中的pandas库进行数据预处理和分析，及利用pyecharts库进行数据可视化。通过这两个工具结合，帮助我们更好地理解并展示财务报告中的关键指标。 pandas是Python最常用的数据分析库之一，它提供了强大的DataFrame数据结构，能够存储和处理各种类型的数据。在处理财报数据时，我们可以使用pd.read_csv()或pd.read_excel()导入财务数据，然后通过诸如dropna()删除缺失值、groupby()分组统计、apply()执行自定义函数等进行数据处理。 使用pyecharts库，我们可以将处理后的数据转化为多种图表。比如，创建一个柱状图展示季度收入变化。只需通过Bar()函数初始化图表，调用add_xaxis()和add_yaxis()添加数据，再使用render_html()或render_notebook()生成可视化。 财报数据常用的可视化图表类型有：1. 折线图：显示时间序列数据变化趋势，如收入或利润随时间变化。2. 柱状图/条形图：比较不同类别的数值大小，如各部门利润贡献。3. 饼图：展示组成部分的比例，例如不同业务板块的收入占比。4. 散点图：探索两个变量间的关系，比如收入和支出之间的相关性。5. 热力图：展示矩阵数据密集程度，比如相关性矩阵。 此外，pyecharts还提供了丰富的自定义选项，如颜色、字体、动画等，使得数据展示更加直观、丰富。"

在详细调查重庆市特有模式植物缙云卫矛 (Euonymus chloranthoides) 生存现状的基础上，对与其竞争生存空间及营养成分的伴生维管植物的生长型组成和区系成分进行了统计分析。结果表明： 种类多样，区系复杂：缙云卫矛伴生植物的种类较为丰富，显示出地理成分的复杂性。 古老的蕨类植物区系和显著的种子植物优势科：伴生的蕨类植物区系成分较为古老，种子植物在组成上占优势。 热带成分为主，向温带过渡：区系组成以热带成分为主，但显示出向温带过渡的特征。 主要伴生植物和缙云卫矛的竞争关系：在对缙云卫矛生长造成威胁的伴生植物中，乔木类主要有慈竹和毛桐，灌木类以红雾水葛和柃木为主，草本植物则以冷水花和楼梯草为代表；藤本植物如鸡矢藤和厚果崖豆藤等也对缙云卫矛的生存构成一定影响。