R数据科学
2020-04-02 13:49:53 0 举报AI智能生成
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R数据科学
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大纲/内容
R数据科学
第四部分 模型
17 使用modelr实现基础模型
17.1 简介
准备工作
17.2 一个简单模型
练习
17.3 模型可视化
17.3.1 预测
17.3.2 残差
17.3.3 练习
17.4 公式和模型族
17.4.1 分类变量
17.4.2 交互项（连续变量与分类变量）
17.4.3 交互项（两个连续变量）
17.4.4 变量转换
17.4.5 练习
17.5 缺失值
17.6 其他模型族
18 模型构建
18.1 简介
18.2 为什么质量差的钻石更贵
18.2.1 价格与重量
18.2.2 一个更复杂的模型
18.2.3 练习
18.3 哪些因素影响了每日航班数量
18.3.1 一周中的每一天
18.3.2 季节性星期六效应
18.3.3 计算出的变量
18.3.4 年度时间：另一种方法
18.3.5 练习
18.4 学习更多模型知识
19 使用purrr和broom处理多个模型
19.1 简介
19.2 列表列
19.3 创建列表列
19.3.1 使用嵌套
19.3.2 使用向量化函数
19.3.3 使用多值摘要
19.3.4 使用命名列表
19.3.5 练习
19.4 简化列表列
19.4.1 列表转换为向量
19.4.2 嵌套还原
19.4.3 练习
19.5 使用broom生成整洁数据
第五部分 沟通
20 R Markdown
20.1 简介
20.2 R Markdown基础
20.3 使用Markdown格式化文本
20.4 代码段
20.4.1 代码段名称
20.4.2 代码段选项
20.4.3 表格
20.4.4 缓存
20.4.5 全局选项
20.4.6 内联代码
20.4.7 练习
20.5 排错
20.6 YAML文件头
20.6.1 文档参数
20.6.2 参考文献与引用
20.7 更多学习资源
21 使用ggplot2进行图形化沟通
21.1 简介
21.2 标签
21.3 注释
21.4 标度
21.4.1 坐标轴刻度与图例项目
21.4.2 图例布局
21.4.3 标度替换
21.4.4 练习
21.5 缩放
21.6 主题
21.7 保存图形
21.7.1 图形大小
21.7.2 其他重要选项
21.8 更多学习资源
22 R Markdown输出类型
22.1 简介
22.2 输出选项
22.3 文档
22.4 笔记本
22.5 演示文稿
22.6 仪表盘
22.7 交互元素
22.7.1 htmlwidgets
22.7.2 Shiny
22.8 网站
22.9 其他类型
22.10 更多学习资源
23 R Markdown工作流
封面简介
看完了
第一部分 探索
1 使用ggplot2进行数据可视化
1.1 简介
1.2 第一步
1.2.1 mpg数据框
1.2.2 创建ggplot图形
1.2.3 绘图模板
1.2.4 练习
1.3 图形属性映射
1.4 常见问题
1.5 分面
1.6 几何对象
1.7 统计变换
1.8 位置调整
1.9 坐标系
1.10 图形分层语法
2 工作流：基础
2.1 代码基础
2.2 对象名称
2.3 函数调用
3 使用dplyr进行数据转换
3.1 简介
3.1.1 准备工作
3.1.2 nycflights13
3.1.3 dplyr基础
3.2 使用filter()筛选行
3.2.1 比较运算符
3.2.2 逻辑运算符
3.2.3 缺失值
3.2.4 练习
3.3 使用arrange()排列行
3.4 使用select()选择列
3.5 使用mutate()添加新变量
3.5.1 常用创建函数
3.5.2 练习
3.6 使用summarize()进行分组摘要
3.6.1 使用管道组合多种操作
3.6.2 缺失值
3.6.3 计数
3.6.4 常用的摘要函数
3.6.5 按多个变量分组
3.6.6 取消分组
3.6.7 练习
3.7 分组新变量（和筛选器）
4 工作流：脚本
4.1 运行代码
4.2 RStudio自动诊断
5 探索性数据分析
5.1 简介
5.2 问题
5.3 变动
5.3.1 对分布进行可视化表示
5.3.2 典型值
5.3.3 异常值
5.3.4 练习
5.4 缺失值
5.5 相关变动
5.5.1 分类变量与连续变量
5.5.2 两个分类变量
5.5.3 两个连续变量
5.6 模式和模型
5.7 ggplot2调用
5.8 更多学习资源
6 工作流：项目
6.1 什么是真实的
6.2 你的分析位于哪里
6.3 路径与目录
6.4 RStudio项目
6.5 小结
第二部分 数据处理
7 使用tibble实现简单数据框
7.1 简介
7.2 创建tibble
7.3 对比tibble与data.frame
7.3.1 打印
7.3.2 取子集
7.4 与旧代码进行交互
8 使用readr进行数据导入
8.1 简介
8.2 入门
8.2.1 与R基础包进行比较
8.2.2 练习
8.3 解析向量
8.3.1 数值
8.3.2 字符串
8.3.3 因子
8.3.4 日期、日期时间与时间
8.3.5 练习
8.4 解析文件
8.4.1 策略
8.4.2 问题
8.4.3 其他策略
8.5 写入文件
8.6 其他类型的数据
9 使用dplyr处理关系数据
9.1 简介
9.2 nycflights13
9.3 键
9.4 合并连接
9.4.1 理解连接
9.4.2 内连接
9.4.3 外连接
9.4.4 重复键
9.4.5 定义键列
9.4.6 练习
9.4.7 其他实现方式
9.5 筛选连接
9.6 连接中的问题
9.7 集合操作
10 使用stringr处理字符串
10.1 简介
10.2 字符串基础
10.2.1 字符串长度
10.2.2 字符串组合
10.2.3 字符串取子集
10.2.4 区域设置
10.2.5 练习
10.3 使用正则表达式进行模式匹配
10.3.1 基础匹配
10.3.2 练习
10.3.3 锚点
10.3.4 练习
10.3.5 字符类与字符选项
10.3.6 练习
10.3.7 重复
10.3.8 练习
10.3.9 分组与回溯引用
10.3.10 练习
10.4 工具
10.4.1 匹配检测
10.4.2 练习
10.4.3 提取匹配内容
10.4.4 练习
10.4.5 分组匹配
10.4.6 练习
10.4.7 替换匹配内容
10.4.8 练习
10.4.9 拆分
10.4.10 练习
10.4.11 定位匹配内容
10.5 其他类型的模式
10.6 正则表达式的其他应用
10.7 stringi
11 使用forcats处理因子
11.1 简介
11.2 创建因子
11.3 综合社会调查
11.4 修改因子水平
12 使用lubridate处理日期和时间
12.1 简介
12.2 创建日期或时间
12.2.1 通过字符串创建
12.2.2 通过各个成分创建
12.2.3 通过其他类型数据创建
12.2.4 练习
12.3 日期时间成分
12.3.1 获取成分
12.3.2 舍入
12.3.3 设置成分
12.3.4 练习
12.4 时间间隔
12.4.1 时期
12.4.2 阶段
12.4.3 区间
12.4.4 小结
12.4.5 练习
12.5 时区
第三部分 编程
13 使用magrittr进行管道操作
13.1 简介
13.2 管道的替代方式
13.2.1 中间步骤
13.2.2 重写初始对象
13.2.3 函数组合
13.2.4 使用管道
13.3 不适合使用管道的情形
13.4 magrittr中的其他工具
14 函数
14.1 简介
14.2 什么时候应该使用函数
14.3 人与计算机的函数
14.4 条件执行
14.4.1 条件
14.4.2 多重条件
14.4.3 代码风格
14.4.4 练习
14.5 函数参数
14.5.1 选择参数名称
14.5.2 检查参数值
14.5.3 点点点（...）
14.5.4 惰性求值
14.5.5 练习
14.6 返回值
14.6.1 显式返回语句
14.6.2 使得函数支持管道
14.7 环境
15 向量
15.1 简介
15.2 向量基础
15.3 重要的原子向量
15.3.1 逻辑型
15.3.2 数值型
15.3.3 字符型
15.3.4 缺失值
15.3.5 练习
15.4 使用原子向量
15.4.1 强制转换
15.4.2 检验函数
15.4.3 标量与循环规则
15.4.4 向量命名
15.4.5 向量取子集
15.4.6 练习
15.5 递归向量（列表）
15.5.1 列表可视化
15.5.2 列表取子集
15.5.3 调料列表
15.5.4 练习
15.6 特性
15.7 扩展向量
15.7.1 因子
15.7.2 日期和日期时间
15.7.3 tibble
15.7.4 练习
16 使用purrr实现迭代
16.1 简介
16.2 for循环
16.3 for循环的变体
16.3.1 修改现有对象
16.3.2 循环模式
16.3.3 未知的输出长度
16.3.4 未知的序列长度
16.3.5 练习
16.4 for循环与函数式编程
16.5 映射函数
16.5.1 快捷方式
16.5.2 R基础包
16.5.3 练习
16.6 对操作失败的处理
16.7 多参数映射
调用不同函数
16.8 游走函数
16.9 for循环的其他模式
16.9.1 预测函数
16.9.2 归约与累计
16.9.3 练习
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