R语言重要数据集分析研究——搞清数据的由来

搞清数据的由来

作者:李雪丽

资料来源:百度百科

时间: 05-30

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R语言学习-词频分析

概念 1.语料库-Corpus 语料库是我们要分析的所有文档的集合,就是需要为哪些文档来做词频 2.中文分词-Chinese Word Segmentation 指的是将一个汉字序列切分成一个一个单独的词语. 3.停用词-Stop Words 数据处理的时候,自动过滤掉某些字或词,包括泛滥的词如Web.网站等,又如语气助词如的.地.得等. 需要加载的包 1.tm包 安装方式:install.packages("tm") 语料库: Corpus(x,readerControl) x-语料

R语言基础入门之二:数据导入和描述统计

by 写长城的诗 • October 30, 2011 • Comments Off This post was kindly contributed by 数据科学与R语言 - go there to comment and to read  the full post. 一.数据导入 对初学者来讲,面对一片空白的命令行窗口,第一道真正的难关也许就是数据的导入.数据导入有很多途径,例如从网页抓取.公共数据源获得.文本文件导入.为了快速入门,建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法.也就

基于R语言的用户分析

1. 基本分析理论 C5.0是决策树模型中的算法,79年由J R Quinlan发展,并提出了ID3算法,主要针对离散型属性数据,其后又不断的改进,形成C4.5,它在ID3基础上增加了队连续属性的离散化.C5.0是C4.5应用于大数据集上的分类算法,主要在执行效率和内存使用方面进行了改进.C4.5算法是ID3算法的修订版,采用GainRatio来加以改进方法,选取有最大GainRatio的分割变量作为准则,避免ID3算法过度配适的问题.C5.0算法则是C4.5算法的修订版,适用于处理大数据集,采

R语言入门视频笔记--4--R的数据输入

R的数据输入可以大体三种: 1.键盘输出 2.从文本文件导入 3.从Excel中导入数据 一.从键盘输入 首先创建一个数据框,玩玩嘛,瞎建一个 mydata <- data.frame(age =numeric(0),gender= character(0),weight=numeric(0))    #建一个空数据框,但已经声明过元素类型 mydata <- edit(mydata)                        #可以进行编辑 fix(mydata) #跟上面一样可以进行编

R语言之相关性分析

两个变量或两组变量之间的联系,对于连续变量称为相关性,对于分类变量称为关联性. 一.连续变量间的相关性常用命令及选项如下 使用方法如下:1.计算相关系数及相关系数矩阵 > cor(count,speed)[1] 0.7237206 > cor(count,speed,method = "spearman")[1] 0.5269556 > cor(mf)           Length       Speed      Algae         NO3       

大数据时代的精准数据挖掘——使用R语言

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

第四篇:R语言数据可视化之折线图、堆积图、堆积面积图

前言 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果: 向折线

R语言分析(一)-----基本语法

  一, R语言所处理的工作层: 解释一下: 最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告 再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策. 由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能. 二,R语言的数据结构: 包括如下的几项:包括向量,矩阵,数组,数据框,列表和因子 1,向量: 创建向量的方法一共有三种,分别如下: 第一种,使用c()的这个方法: 由于博客中木有R语言

R语言学习资源

入门视频教程 R语言初级课程(1)- R语言快速入门http://cos.name/videos/intro-2-r/ 代码 #对象 1+1*3 c(1,2,3,4,5) c('helloworld','i am a R user') c("hehe","haha") 1:6 6:1 exp(1:4) log(1:3) a<-c(1,2,3,4,5) a[1] a[1:3] a[-4] a>3 a[a>3] #数组,类型需要一致 x<-1:1

R语言之RCurl实现文件批量下载

R语言之RCurl实现文件批量下载 前言: RCurl工具包的作者是由Duncan Temple Lang现任加州大学 U.C. Davis分校副教授.他曾致力于借助统计整合进行信息技术的探索.使用者通过RCurl可以轻易访问网页,进行相关数据的抓取以及下载,为数据分析提供原始素材.近年RCurl在数据分析业界中使用也越来越流行. Step1:安装RCurl install.packages('RCurl') Step2:代码实现 =========================== 1 #利