数据探索r语言教学,r语言数据挖掘实验

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据探索r语言教学的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据探索r语言教学的解答，让我们一起看看吧。

1. r语言是什么软件？
2. R语言哪个包比较简单？
3. 研究生期间，学习大数据该需要准备啥？
4. 数据分析，除了Excel数据透视表，还有什么工具？

r语言是什么软件？

R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善

R语言哪个包比较简单？

以下是一些在R语言中比较简单易用的包：

1. `dplyr`：用于数据处理和转换的包，提供了直观的函数和操作符，可以对数据进行筛选、排序、汇总和变形等操作。

2. `ggplot2`：用于数据可视化的包，基于图形语法，使得绘制高质量图形变得简单。它提供了一套丰富的函数和选项，可以绘制各种类型的图形。

3. `tidyr`：用于数据清洗和整理的包，可以将数据从宽格式转换为长格式，或者进行缺失值处理、变量重构等操作。

4. `stringr`：用于字符串处理的包，提供了简单且直观的函数，可以进行字符串的拼接、分割、匹配、替换等操作。

研究生期间，学习大数据该需要准备啥？

大数据，说白了就是从海量数据中挖掘那些潜在的、有价值的信息，作为一个研究生，偏重的还是科研和理论，学习哪门语言都是其次，我主要说一下我的理解吧。

1.首先你要学会基本的获取数据，不管是爬虫，从网上获取还是别人已给好的数据，其次，你要学会对数据进行预处理，清洗数据，将数据转化为你需要的格式，方便后续计算处理。

2.学习数理统计，概率论，线性代数，神经网络，机器学习等这些数据分析的理论，数据已经获取，最重要的还是挖掘有价值的信息，如何将现有理论应用其中，通过学习型算法发觉潜在的规律才是重点，这也是科研研究的重要方向。

3.得到结果后，要对训练的模型进行整体评估，它的精确略，不足，如何调整参数达到最优等，其次要学会可视化显示出来，图片更能直关的展示结果。

4.至于哪门编程语言，我个人推荐还是python和r语言吧，这两门语言在数据分析和处理方面都不错，而且也比较热，至于软件的话可以使用一下SPSS，也不错，至于平台的话，可以学习一下hadoop,spark等。

总结来说，就是要打好理论基础才是重点，而不是敲代码，纠结编程语言，研究生重要的是理论和科研，多弄成果才行😁。

作为一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，大数据与数据挖掘是一个大的研究方向，在这个大的研究方向下还有很多细分研究方向，研究生要结合自己所处的科研环境（课题组），以及导师的具体要求来制定学习方案。

对于大数据与数据挖掘方向的研究生来说，在制定学习***时，要结合自己未来的发展规划，如果要从事开发岗位，那么需要重点关注三方面内容，其一是编程语言的学习，当前开发岗可以重点学习一下Java，其二是大数据平台的学习，大数据平台的内容比较多，学习周期也相对比较长，其三是积累行业场景知识，大数据开发与行业场景的结合非常紧密。

目前对于硕士研究生来说，选择主攻开发岗位会更容易实现，而且开发岗位的人才需求类型也比较多元化。随着工业互联网的落地应用，未来产业领域会释放出大量的高端应用型人才需求，所以如果没有继续读博的***，一定要重视多做一些与产业领域相结合的科研实践。

如果未来要从事算法岗，那么也需要重视三方面内容的学习，其一是编程语言的学习，当前编程能力对于算法岗位也是比较重要的，算法工程师也需要完成一些程序设计任务，其二是算法相关知识的学习，其三是机器学习知识，包括深度学习等内容。近几年算法岗的竞争还是比较激烈的，但是进入到2021年之后，算法岗的需求有所复苏，未来可能呈现出一个温和的上升趋势。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！

数据分析，除了Excel数据***表，还有什么工具？

现在市面上有很多做数据分析、可视化图表的工具。

我们公司***购过，所以对这块比较了解，列出当时选型时主要考虑过的一些工具，给题主和其他人做参考，以下顺序随机，无优劣之分。

***s://***.tableau***/zh-cn/products/desktop

这个是可视化界的大神级软件了，我们分析师强烈推荐的，可能是由于专业度比较高，选型小姐姐很久都没搞懂怎么用，因此放弃。（这个跟我们公司***购软件的要求有关，领导想要一个全员都能上手的数据软件）

***s://***.shujuguan.cn/

这个是我们最后选中的数据分析工具，理由是操作简单，全员可上手。[_a***_]家的分析模板很全，从销售到财务，从人力到运营，上传数据就能自动生成报表，非常贴心。数据分析基础弱，又想试试的推荐这个。

***://echarts.baidu***/index.html

做凝聚态/统计物理的过来答一下。由于平时会有很多模拟、实验数据，所以数据分析用的非常多。不过基本没有用过Excel。总体上来说，用的最多的就是Mathematica，其次就是C/C++，然后偶尔会用Julia。

这几个工具对编程都有一定的基础要求。功能最强大的是Mathematica，但也最贵，所以知名度不是特别高（但在学术界内部，基本上都知道）；速度最快的，当然是C/C++，相同的算法，运行速度大约是Mathematica的四倍左右。Julia是专门为科学计算设计的语言，速度接近C，扩展性接近Python，很有潜力，但个人用的不多。下面分别介绍一下。

前段时间，一个名叫「Wolfram Language」的语言火了一把。很多程序员以为这是真正的「智能语言」。其实Wolfram Language就是Mathematica所用的语言，只是最近把它定名了而已。不过Mathematica的优势其实不在于其智能、自然语言识别的能力（实际工作中用的很少），而在于它巨量的函数。其内置了近五千个函数，各种功能无所不包。当然，这样大量的函数会给学习带来困难，但熟悉之后，用起来会非常舒服。比如，如果要将数列中重复元素抽出来，并标记数量，如何做呢？不怕，有内置函数Tally[]。如果要将二维数据中相连的元素用相同的颜色标记，如何做呢？一般的方法，通常是用广度优先搜索，或者深度优先搜索，去进行标记。但Mathematica有MorphologicalComponents[]——形态学分量，直接可以得到结果。所以用Mathematica做数据分析、编程，会省去大量的代码量以及编程消耗的时间，debug也会方便一些。

而在对速度要求很高的地方，则通常会使用C/C++。但如果用这些语言，基本上就要自己从头编写代码了。自由度当然很高，不过对算法水平会有要求。这个自己偶尔会用。至于Julia，其设计思想当然非常好，不过目前的库不是很多，短期内怕是比不过Python。

到此，以上就是小编对于数据探索r语言教学的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据探索r语言教学的4点解答对大家有用。

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