课程大纲

R 和 R Studio 的基本概述

  • R 概述
  • R Studio 环境视窗
    • 脚本编辑器视窗
    • 数据环境
    • 控制台
    • 图表/帮助/套件

使用数据

  • 向量和矩阵的介绍 (data.frame)
  • 不同类型的变数
    • 数值、整数、因子等
    • 变更变数类型
    • 使用 R Studio 选单功能汇入数据
    • 移除变数 ls() 指令
  • 在控制台提示符下创建变数 – 单一、向量、数据框
  • 命名向量和矩阵
  • Head 和 tail 指令
  • dim、length 和 class 的介绍
  • 命令列汇入 (读取 .csv 和 .txt 文件)
  • 附加和分离数据 (相较于 data.frame$ 的优势)
  • 使用 cbind 和 rbind 合并数据

探索性 Data Analysis

  • 数据摘要
  • 对向量和数据框使用 summary 指令
  • 使用方括号进行数据子集化
    • 摘要和创建新变数
  • Table 和 summary 指令
  • 摘要统计指令
    • 平均值
    • 中位数
    • 标准差
    • 变异数
    • 计数与频率
    • 最小值与最大值
    • 四分位数
    • 百分位数
    • 相关性

汇出数据

  • 写入 .txt 文件
  • 写入 .csv 文件

R 工作区

  • 工作目录和专案的概念 (选单驱动和程式码 – setwd())

R 文稿简介

  • 创建 R 脚本
  • 保存脚本
  • 工作区影像

软体包的概念

  • 安装套件
  • 将套件载入记忆体

绘制资料(使用标准预设 R plot 命令和 ggplot2 包)

  • 长条图和直方图
  • 盒状图
  • 折线图 / 时间序列
  • 散点图
  • 茎叶图
  • 马赛克图
  • 修改图表
    • 标题
    • 图例
    • 绘图区域
  • 将图表汇出至第三方应用程式

要求

  • 无需具备R的先前经验
  • 对程式设计或数据分析概念的基本了解有帮助,但非必要

目标受众

  • 刚开始使用R的数据分析师和统计学家
  • 探索数据操作和可视化的研究人员和学者
  • 转型至数据科学角色的专业人士
 7 小时

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