R语言入门指南

这份 R 语言快速入门指南, 以 PPT 形式呈现, 特别适合已经掌握其他编程语言的学习者使用。

R语言是一本适合初学者的入门级别教材，类似于matlab但更精简实用。

本指南涵盖了R语言的基础知识，从简介到变量赋值、脚本编写、统计函数库和图形生成。

R语言是一种广泛应用于统计分析、数据挖掘和图形可视化的开源编程语言。初学者需掌握R语言的基础知识，包括变量赋值、控制结构和函数使用。RStudio作为主要IDE提供了代码编辑、调试和项目管理功能。数据处理中，dplyr包提供了数据操作的核心工具，而ggplot2包则用于数据可视化。R还支持Web数据抓取和丰富的包管理系统。

R语言是一种用于统计分析和绘图的环境和语言。它是GNU系统下的免费开源软件，提供了优秀的统计计算和制图工具。本资源为初学者提供了学习R语言的视频教程，通过百度云链接分享。

快速掌握R语言基础，学习如何利用R语言进行数据分析和建模。

《使用R语言入门机器学习》是一本介绍机器学习基础知识并结合R语言实例演示的电子书。该书由斯科特·V·伯格（Scott V. Burger）撰写，由O’Reilly Media, Inc.出版。R语言是一种专门用于统计分析和数据科学领域的编程语言，其丰富的数据操作和统计模型功能使其在机器学习中得到广泛应用。本书帮助读者利用R语言掌握机器学习的基础概念，包括监督学习和非监督学习，并通过实例说明如何解决实际问题。

R语言学习资源分享 R包开发者推荐 高产的R包作者，持续为R语言生态贡献力量。 高效开发工具 RStudio：集代码编辑、论文写作、微信公众号排版等功能于一体的强大工具。 活跃的社区支持 庞大的R语言社区，为你提供学习和交流的平台。 进阶工具与技术 Docker：容器化技术，简化开发环境配置。 Rocker BI套件：REmap、Shinydashboard、ggplot2等工具，助力数据可视化和分析。 Xgboost：高效的机器学习算法库。 MXNET：深度学习框架，支持多种编程语言。 学习路径推荐 数学基础 矩阵论与线性代数：打下数据分析的基石。 概率论与数理统计：掌握数据分析的理论基础。 R语言应用 运筹学与最优化理论：解决资源分配和优化问题。 数据挖掘：从数据中发现知识和规律。 控制原理：学习系统控制和调节的方法。 计算机基础 数据结构、编程基础、操作系统：构建扎实的计算机科学基础。 相关资源 精品R教学课程：系统学习R语言知识。 其他学习资料：拓展视野，深入理解数据科学领域。

R语言速成指南：45分钟掌握数据分析利器 这份简洁的手册将带您快速了解R语言的核心功能，助您在短时间内掌握数据分析技能。 数据处理 数据导入与导出：学习如何从各种来源（如CSV、Excel、数据库）导入数据，以及将分析结果导出为不同格式。 数据清洗与整理：掌握数据清洗技巧，处理缺失值、异常值，并进行数据转换和重塑，为分析做好准备。 统计绘图 基础绘图：探索R语言强大的绘图系统，创建散点图、折线图、柱状图等常见图形。 高级绘图：学习使用ggplot2包创建精美且信息丰富的可视化效果，例如密度图、箱线图、热图等。 图形定制：掌握调整颜色、标签、标题、图例等图形元素的方法，使您的图表更具表现力和专业性。 数据分析 统计函数：了解并使用R语言丰富的统计函数库，进行描述性统计、假设检验、回归分析等。 高级函数：探索R语言函数式编程的强大功能，例如使用apply函数族进行高效的数据处理。 掌握这些核心技能，您将能够使用R语言进行数据分析、统计建模和可视化，开启您的数据科学之旅。