R语言数据分析案例集（分类回归特征工程模型评估）

R 语言的数据能力，真不是吹的，尤其是这个《R 语言数据案例》文档，蛮适合平时做项目或写报告时翻一翻。案例够全，像房价预测、用户行为、健康数据、社交媒体还有金融市场这些通用场景，全都覆盖了。 每个案例不仅讲了思路，还把代码流程讲得挺细，比如怎么清洗数据、做 EDA、建模评估，甚至可视化都安排上了。用到的工具也都是常用的，比如ggplot2、randomForest、quantmod这些，学完就能用。 而且讲得不死板，拿用户行为来说，聚类、马尔可夫链、推荐系统一整套思路都理得清清楚楚，响应场景也多，像做产品优化或者用户分群就适用。 还有一点我挺喜欢的——它每个小节结尾都有小提示，告诉你注意事项或

无论您是数据分析领域的初学者，还是希望提升数据分析技能，这本书都是您理想的选择。

这是一个使用R语言进行数据分析的项目，包含完整的代码和数据，可用于学习和实践数据分析技能。

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。

R语言因其强大的绘图功能等特性，长期以来深受数据分析人员青睐。本书从零开始，适合初学者进入R语言数据挖掘和分析领域，内容浅显易懂。通过学习本书，读者将全面掌握R语言的数据结构、绘图和分析技能。

R 语言的安装程序，算是做统计的朋友们绕不开的老朋友了。功能全，社区活跃，关键是开源免费的，折腾起来一点心理负担都没有。你要是搞数据或者画图，R 真的蛮合适的。 R 的数据能力还挺强，支持向量、矩阵运算，批量数据的时候效率不错。还有一点，统计方法多，想做回归、聚类、主成分？它全有。 最让我觉得舒服的是它的制图功能，像ggplot2这种可视化神器，用起来那叫一个爽。画出来的图不光专业，而且美观，适合汇报用。 编程语言也比较灵活，语法简单，上手快。支持分支、循环、函数，写脚本自动跑流程没什么问题。比如这样写一个求均值的函数： mean_custom <- function(x) { su

R 语言的数据课件，真的挺实用的，尤其是给刚入门或者想系统学习 R 的朋友。课程从最基础的安装环境、变量语法讲起，一步步带你摸透数据操作、统计，到玩转可视化和模型预测，节奏还挺舒服。 PDF 格式的 PPT 课件，每份文件都挺精炼，不啰嗦。像数据与 R 语言 01.pdf里讲了如何配置 R 环境，还有if、for这类控制语句，对初学者蛮友好的。 后面几节就进入状态了，数据那部分讲得细，比如怎么用read.csv()导入数据，或者subset()来筛选数据，配合案例讲，实操性强。 统计部分也覆盖得比较全，从t 检验到回归，还有聚类、因子，不光讲概念，还有 R 代码怎么写，挺下饭的。 可视化部分用

开源项目的 R 语言，图表做得漂亮，统计也够专业，挺适合想搞数据的你。尤其是刚入门的时候，R 的交互式环境还蛮友好的，一边写一边看效果，响应也快。用惯了命令行的你，应该会觉得还不错。像mean()、summary()这些函数，基本上学两下就能上手。 R 的图形能力是真的强，什么散点图、箱线图、热图，几行命令就能搞定。要自定义样式？字体、颜色、线条，通通能调，精细控也能玩得溜。做报告或者写论文，直接配合ggplot2一套出图，专业感拉满。 命令区分大小写这事儿你得记住，mean和Mean可不是一回事。还有一个好用的功能就是历史记录，按个上键就能复用之前的命令，省事不少。 对了，别忽略了 R 的系

嗯，好，如果你对数据有兴趣，是用 R 语言来葡萄酒数据集，那这个项目肯定对你有。它通过深入的展示了如何用 R 语言和探索葡萄酒数据。，了数据的导入和清洗，使用了read.csv和read.table来加载数据，了缺失值和异常值。，通过可视化和探索性，利用ggplot2等库对数据进行性统计，比如生成直方图和箱线图。，对数据进行了特征工程，模型做出更准确的预测。最有趣的部分是模型训练和验证，通过交叉验证避免了过拟合，还比较了多种算法，比如logistic regression、random forest等，选择了最适合的模型。，使用图表直观展示了模型结果，这让整个过程既清晰又专业。如果你想更深入地