1. r语言应用案例数据分析
r语言编程中，可以使用Pearson相关分析或者主成分分析来描述变量的贡献度。
2. r语言数据分析案例附数据
建议你参考《企业统计》这本书，思路是这样的：
1）以时间为序列，进行回归分析，这样能知道季度对销售有没有影响；
2）计算季度误差，作用是越来预测新的一年各个季度的销量情况；
3）利用销售的指标体系去看效率情况 4）将销售数据与其它维度结合，诸如价格因素，目的是发现内在的关系，并用模型表示出来，做预测。 希望对你有启发，好运！
3. r语言数据分析实践报告
语言实践。可以分为输入和输出两型实践性教学一，理论性教学紧密结合，加强听说。读写的结合与训练。
二，构建情境性的教学主题，激发以解决生活问题。为导向的学习兴趣。
三，在对学生学习效果上考核推动对实践性方面的考核。结语总之，实践性教学模式重在实践，而实践过程也是一个。呈螺旋状不断上升的过程，一个需要逐渐摸索的过程。
4. R语言数据分析案例
假设是数据与方差齐性检验没有显著性差异 如果sig（p）大于0.05 则接受0假设 即方差齐性。小于0.05 表明方差不齐
5. r语言应用案例数据分析8000
CPU内存之类的一样，R7900比R8000少个USB口，然后R7900的2.4G是450M，R8000是600M，就这2个区别！
6. R语言数据挖掘案例
R语言是统计、计算和可视化的高级语言。开源，有可扩展的软件包和众多的应用。
R语言数据结构其实以数据类型的方式出现，有数据框，数组、向量和矩阵，因子和列表。数据框dataframe是统计专业常用数据集，而因子factor是分类所用的方法，表明了R语言鲜明的经济统计色彩。向量vector类似一维数组，但是没有行名和列名，只有标签names。数组array包括一维数组，二维数组和三维数组和多维数组，三维数组有行、列和层，有行名rownames和列名colnames。矩阵matrix是二维数组，但是具有矩阵计算的性质。列表list不仅具有c语言结构struct的特征，而且性质是向量，因此是数据结构中的广义表。
R语言的数据结构中，没有树和图。树可用静态数组实现，应用索引方法。而图在软件包igraph中提供的函数实现，R语言的图称为网络数据格式，所以能分析生物结构和计算机网络。
高级语言
R语言有程序的控制结构和函数function。尽管R语言是解释型语言，但是可以用编译的方式实现，调用方法是source(file.R)命令。R语言的软件包能在编程环境中，通过子菜单下载后安装，因此是无障碍的。软件包有7000多，在统计、数学计算、金融数据分析、生物学、互联网数据分析，大数据、并行计算，混合编程、数据挖掘、数据分析方面有实际应用。
程序中加载软件包的命令，
>library(parallel) #并行计算软件包，单线程多核
查找软件包中所有函数，
>library(help=parallel)
>help(packet=parallel)
R语言和解释型语言一样，没有变量声明。R语言能编写c++程序，应用Rcpp软件包。
编程风格
统计方式的R语言，称为数据操作，仅仅是用命令处理数据，将数据分组，参数估计与结果检验。金融数据分析，则是建立模型，检验模型数据拟合效果，因此数据操作好像没有明显的编程意义，实质上没有明显的程序风格。
计算机专业的R语言，称为编程的艺术。因子的应用方法、混合编程、并行程序设计、编写软件包，都是需要高超的编程技术和鲜明的编程风格，因此不同软件包的函数的程序运行时间不同。
R语言程序执行时间的函数是system.time(function)，参数是系统执行的函数function。
7. r语言数据分析综合应用
R语言作为开源软件，目前是目前世界上科研和教育领域统计和数据分析的主流，即使是商业上，R语言也已经占有很大的份额了。
minitab，SPSS都是闭源商用软件，授权费不菲。并且，对于新的统计学技术的更新速度较慢。
python，Matlab确实也能干R能干的事，但是毕竟不如R方便，有大量现成的包能用。
8. 数据分析与r语言实例
r按以下方法录入数据：
1.一般,数据会保存在EXCEL中。整理好后要将数据另存为.csv格式才能被R语言识别接收。
2.导入数据语句为mydata<-read.csv(file.choose()),输入到R语言后按回车即可选择文件夹位置,选择要分析的.csv数据导入。
3.数据导入后可以edit(mydata),R语言工作区就会弹出数据,可以进行编辑。
9. r语言实例数据分析
有前途
R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出
10. r语言数据分析及讲解
（1）R是统计分析、绘图功能的自由开源软件，拥有完整体系的数据分析和挖掘工具，能够有效的数据存储和处理；
（2）R语言向量化运算功能强大，R语言使用apply函数系列取代传统的for循环做运算节约内存和时间。
（3）R有丰富的数据挖掘工具包（Packages）方便使用。拥有完整体系的数据统计和分析工具，为数据分析和显示提供的强大图形功能；
（4）R是一种面向对象的编程语言，和其它编程语言及平台、数据库之间有很好的接口。它是一套完善、简便而有效的编程语言（源自S语言），可操纵数据的输入和输出，可实现条件、分支、循环及自定义函数
11. r语言数据分析报告
data.table用法解析
R语言中的data.table是一种数据处理时的高效率工具。在了解data.table之前先简单说明一下管道函数的使用方法。
管道函数的使用方法
常用的管道函数有以下三种：
%in%：表示包含于
%>%：表示向右传递
%$%：表示向右传递列，并可以直接按列操作
data.table使用方法
1. 首先将数据变成data.table格式
data = data%>%
as.data.table()
2. 将数据按照以下5个变量汇总
data = data%>%
as.data.table()%$%
.[,.(value = sum(value,na.rm = TRUE)),
by = c("period","index","area","id1","id2")]
3. 按照某类别列的变量值筛选
data = data%$%
.[index%in%c("UV","DB","XS"),]
4.改变类别列中变量名称
data = data%$%
.[index_name == "DB",index_name := "DB_PV"]%$%
.[index_name == "GZ",index_name := "GZ_UV"]%$%
.[index_name == "XSLZ",index_name := "XSLZ_UV"]
5. 取某列全部值的前6个字母
data = data %$%
.[,":="(id1 = substr(id1,1,6),
id2 = substr(id2,1,6))]%$%
.[,.(value = sum(value,na.rm = TRUE)),
by = c("period","index","area","id1","id2")]
6. 筛选列
data = data %$%
.[,.(period,id1,id2,area,index,value)]
7. 筛选行列
N <- rank.P[ID2%in%target,.(ID2, Month, prov_ID, Province, Index_name,Value_adj_per)]
8. 变更列名称
data = data%>%
setnames(c("period","car_id1","car_id2","area","value"), c("Month","ID1","ID2","Province","Value"))
9. 按照某列合并表格，并筛选某些列
data = data %>%
merge(data2, by.x="Province",by.y="Province",all.x = TRUE)%$%
.[,.(Month,Province,ID,index_name,ID2,Value)]
9.1 合并后出现列名重复现象
new_data <- data%>%
merge(data2,
by.x = c("ID1","ID2","Month","prov_ID","Province","Index_name"),
by.y = c("ID2","ID1","Month","prov_ID","Province","Index_name"),
suffixes = c("_P","_N"))
10. 定义新列
new_data <- new_data[, ":="(Score = (Value_adj_per_P+Value_adj_per_N)/2)]%$%
.[, Rank := row_number(-Score),
by = c("ID2","Month","prov_ID","Province","Index_name")]%>%
merge(phase, by = "Index_name")%$%
.[, Index_name := NULL]
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