玩R頭的100種方式：探索編程世界的無限可能
在信息時代，數(shù)據(jù)分析和可視化已經(jīng)成為每個行業(yè)都無法或不愿忽視的話題。R語言作為一種強(qiáng)大的統(tǒng)計計算工具，其廣泛應(yīng)用使得“玩R頭”成為了數(shù)據(jù)愛好者、學(xué)者和專業(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，從簡單到復(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、折線圖等
高級圖表：熱力地図、三維散點(diǎn)圖、高度堆疊柱狀圖等
動態(tài)交互式可視化：使用shiny創(chuàng)建web應(yīng)用程序
3. 統(tǒng)計分析
描述性統(tǒng)計分析：均值、中位數(shù)、眾數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差等
假設(shè)檢驗：t檢驗、一樣變異數(shù)T檢驗、二樣本t檢驗等
回歸分析：線性回歸、二次回歸多元回歸模型構(gòu)建與評估
4. 模型訓(xùn)練與預(yù)測
線性模型選擇: 邏輯斯蒂回歸, 支持向量機(jī)(SVM)
非線性模型:決策樹, 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
交叉驗證 Cross Validation 的實現(xiàn)
特征重要性 Feature Importance 的計算
文本挖掘與自然語言處理(NLP)
時間序列分析(TSA) & 預(yù)測(PM):
網(wǎng)絡(luò)科學(xué)(NW):
大數(shù)據(jù)集處理(DP):
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