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为什么75%的数据科学家使用R做数据分析?

时间:2018-08-25编辑: admin 点击率:

  21世纪最性感也是最具发展前景的职业,目前有75%左右的数据科学家使用R语言,有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。

  1992年,肉丝(Ross Ihaka)和萝卜特(Robert Gentleman)两个人在S语言(贝尔实验室开发的一种统计用编程语言)的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言,直到1995年第一个版本正式发布。因为他们名字的第一个字母都是R,所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身,再加上R语言的生父S语言,所以R语言在统计学方面有着纯正的血统!

  作为开源软件的R能够迅速发展,很大程度上取决于其活跃的社区。学习R,很大程度上也是学习各种R包的使用。截止目前(2017年3月,CRAN(Comprehensive R Archive Network)上已经有10762个可以获取的R扩展包,内容涉及各行各业,可以适用于各种复杂的统计。各地的CRAN镜像都是R网站的备份文件,内容完全一样,重庆试点,亮一盏LED灯就上网,你可以选择离自己最近的去访问。

  1.因为R语言本身为统计而生,所以你能想到的所有统计相关的工作,R都可以非常简洁的用几行命令(甚至1行命令)帮你完成。

  2.R高度的可扩展性正是体现在它那1万多个包上,你想做的几乎所有事情都可以用现有的R包来辅助完成。

  3.R另一个杀手锏就是其强大的绘图功能,正如上面的英文介绍所言,R可以画图,画各种各样的图,画各种各样高逼格的图,画各种各样高逼格可以直接出版的图。

  在这一部分,仅仅是给展示几个用R可以轻松完成的相对有趣的工作。 安装对应包后应该可以直接运行

  4.学习如何将外部的数据(作业中通常是txt或者csv格式)正确地导入R。

  5.学习R语言一些最基本的命令,如安装包、调用包、读入写入文件、构造矩阵和基础绘图等。

  我想是给你一份数据让你处理,你脑子里的第一反应是可不可用R做;如果给你一个任务,你能上手尝试用R去解决。

  CDA数据分析研究院结合市场需求开设R语言数据分析和数据挖掘两个专题课程,从零开始,博天堂918国际厅由浅入深,包括初级语法及统计入门、中级建模方法进阶、高级案例应用三个阶段。如果你对R语言有兴趣,欢迎过来学习。

  从事数据分析与数据挖掘的研究与教学,研究方向为互联网、电子商务数据分析与挖掘,擅长基于客户关系管理的数据挖掘、数据可视化、文本挖掘。

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