看书标记——关于R语言chapter 66.2 任务实 【R语言 商务数据分析实战6】 chapter 6P2P信用贷款风险控制（用户逾期还款概率模型）关于数据库的应用+数据清洗+实时数据识别>>探索性分析+寻找关键因素>>建立GBM（梯度提升机）模型+ROC评价模型+参数自动调节6.2 任务实对数据进行初步探索，确定关键因素，所以本章节更多的是关于数据格式和数据清洗的
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2023-09-21 08:44:55
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主要内容： 1、r语言爬虫 rvest包的使用。 2、r语言字符串处理stringr包的使用。 3、r语言聚合dplyr 包的使用。 4、r语言可视化ggplot 包的使用。 5、r语言画词云图worldcloud2 包的使用。 6、正则表达式 str_match 的使用 7、sapply的用法。 8、字符串切割函数str_split的 用法。代码片段1（字符串切割和字符串正则匹配
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2024-07-05 19:08:23
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药品销售分析前言数据获取数据清洗选择子集列名重命名缺失数据处理数据类型转换数据排序异常值处理构建模型业务指标1:月均消费次数业务指标2:月均消费金额业务指标3:客单价数据可视化消费趋势分析分析每天的消费金额分析每月的消费金额分析药品销售情况小结 前言原始数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx业务指标：月均消费次数、月均消费金额、客单价、消费趋势分析过程：获取–清洗–建模–分析–可视化数据获取
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2024-03-30 21:23:50
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文章目录一、用基本包处理数据框1）查看数据框里的内容2）选取数据框的子集3）将数据框按照某个变量的值排序4）查看和删除重复数据5）在数据框中添加和删除变量6）把数据框添加到搜索路径二、使用dplyr包处理数据框1）使用slice()和filter()筛选行2）使用arrange()筛选行3）使用select()选择列4）使用mutate()添加新变量5）使用summarise()计算统计量6）使
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2023-06-01 14:58:07
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## R语言数据分析与挖掘实战
### 一、整体流程
为了帮助你快速入门并实现R语言数据分析与挖掘实战，下面是整个流程的步骤概览：
```mermaid
sequenceDiagram
participant You as Experienced Developer
participant Newcomer as Newbie
You->>Newcomer: 介绍整体
原创
2023-10-14 10:04:53
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 看书标记——关于R语言chapter 1 【R语言 商务数据分析实战1】 chapter 1R语言数据分析概述常用数据操作packages dplyr：快速数据操作和数据查询 data.table：使用短小灵活的语法操作数据 reshape2：灵活的数据排列与聚合处理 tidyr：方便对数据进行整理、传播和收集 lubridate
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2023-06-21 10:43:12
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数据分析工具R和RStudio入门介绍R是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具，对比SPSS和SAS等付费软件，R具备跨平台、自由、免费、源代码开放、绘图表现和计算能力突出等一系列优点，受到了越来越多的数据分析工作者的喜爱，下面笔者就R语言和它常用的UI界面RStudio进行入门介绍。工具/原料R i386 3.1.2RStudio方法/步骤 下载安装：R语言和它的UI界面非
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2023-12-11 09:37:41
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1.1数据分析概述1.1.1数据分析的原则(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。(2)数据分析是为了挖掘更多的问题，并找到深层次的原因。(3)不能为了做数据分析而做数据分析。1.1.2数据分析的步骤(1)探索性数据分析EDA从多种渠道获得了大量的可能杂乱无章、看不出规律的数据的时候，首先需要在没有多少经验的情
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2023-07-17 21:57:58
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大数据几乎是新兴行业当中绕不开的话题了，当真正接触或从事大数据以后，应该以什么思路去把这个不容易啃的硬骨头解决掉呢？跟随大圣众包威客平台的脚步一探究竟吧！ 一、解决大数据问题的主要思路 不同的人，对大数据也有着不同的理解，从实际意义上看，大数据可以指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。通常应用于存储空间、提高效率等问题上。而解决大数据问题的一般主要思
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2023-08-10 00:39:15
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R语言进阶——数据展现传统表格二维结构数字与文字为主缺乏润色现代信息图以人眼敏感的视觉元素为主信息高度密集 何为美新颖充实高效美感 学习经典元素周期表 - 元素周期表的天才之处：通过元素的编排组织揭示了元素之间的相互关系以及周期变 化的物理属性 - 蕴含巨大信息量，几乎就是半部化学 - 复杂数据可视化的早期杰作伦敦地铁图 - Harry Beck的杰作，被收藏在伦敦交通博物馆 - 作者习惯
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2023-12-30 21:25:51
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4 分析过程4.1 年龄4.2 失信状况default4.3 个人资产balance4.4 housing&loan4.5 上次营销结果poutcome5 总结项目简介利用最近一次的营销活动的信息，分析什么对推销结果的影响最大，如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户。PS: 这是最初上传到UCI机器学习库的经典营销银行数据集，该数据集提供了有关金融机构营销活动的信息，但在本篇博客当中我们
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2024-08-24 16:07:38
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实验名称R语言大数据分析工具的安装与应用专 业软件工程姓 名 学 号 班 级软件16-1班 一、实验目的： 学会R语言大数据分析工具的安装与应用过程 二、实验内容： 在Windows平台上安装并配置R语言大
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2023-11-17 16:53:46
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本期开始将推送使用R语言进行医学统计学的相关内容
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2023-06-22 10:45:32
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在本文中，我们将探讨如何使用 R 语言进行数据分析与挖掘的实践。通过多个案例，我们将逐步引导大家完成整个数据分析的过程，包括环境准备、配置、测试、排错以及扩展应用。这样一来，无论你是刚入门的新手，还是有经验的开发者，都能从中获益。
## 环境准备
在进行任何的 R 语言数据分析之前，我们需要对环境进行充分的准备。下面是一些基本的软硬件要求：
- **软硬件要求**
- 操作系统：Wind
1: 《R语言数据分析：基础、算法与实战》内容简介本书基于主流统计分析编程语言 R ，介绍了常用的数据分析方法及其实战应用，内容涵盖了 R语言 的使用、基于 ggplot2包 及其拓展包的数据可视化、数据的清洗与探索、数据分析、数据挖掘以及统计分析方法等。本书在讲解数据分析时，主要基于 tidyverse系列包 进行数
原创
2024-09-02 22:04:47
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R数据科学（R for Data Science）Part 1：探索by: PJX for 查漏补缺------------前言-------------------------------library(tidyverse)
#核心包：ggplot2/tibble/readr/purrr/dplyr/tidyr/forcats/stringr
#更新
tidyverse_update()
#
2.3 数据清洗和变量格式化本节我们考虑如何将特征矩阵列表menResMat转换为合适的格式以便于数据分析。目前，这些数据值都是字符型，这对于诸如找到参赛者年龄的中位数这样的数据分析是无益的。但是，我们可以利用as.numeric()函数很容易地将年龄转换为数值型。我们需要将整个矩阵都转换为数值型矩阵吗？事实并非如此，比如将参赛者的名字转换为数值型就毫无意义。为此，我们需要创建一个可以
1、皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient)是衡量两个值线性相关强度的量，取值范围：[-1, 1]，正向相关：>0，负向相关：<0，无相关性：=0 上式又可以表示为： R^2是皮尔逊相关系数的平方，依然是表示两个值线性相关强度的量，取值范围：[0, 1]，值越大，相关性越强。import numpy as np
def computeCor
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2023-05-18 14:11:37
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R语言数据分析R语言与数据分析概述基本操作命令基本数据类型数据类型的转换运算符R中的数据结构代码展示 R语言与数据分析概述R语言是一种开源的脚本语言，诞生于1993年，R系统是开源、免费的。 数据分析过程： 数据导入——数据清洗——数据探索——数据建模——可视化——报告发现基本操作命令注：*处写包名函数说明getwed()显示当前工作目录setwd ()修改当前工作目录ls ()显示当前工作空间
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2023-06-21 18:45:10
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数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多种因素与用户留存之间的相关性，以辅助运营人员或产品专员及时调整策略提升用户留存率。一、相关系数两变量
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2023-11-07 00:34:03
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