笔者不用 R,这是历史积累的材料,疏于整理,见谅。
学习材料
教材
- R语言实战
- R Cookbook
- R in action
- Advanced R
- ggplot2 elegant graphics
- Crawley Statistics an introduction using R
- Peter Dalgaard Introductory statistics with R
- E. Paradis R for Beginners
- Verzani SimpleR.
- D G Rossiter Introduction to the R Project for Statistical Computing for use at ITC
- J. Maindonald Using R for data analysis and graphics introduction code and commentary using R
- Venables, W. N. & Ripley, B. D.
Modern Applied Statistics with S
在线材料
- R资源列表 NCEAS http://www.nceas.ucsb.edu/scicomp/software/r
- R Graphical Manual http://bm2.genes.nig.ac.jp/RGM2/index.php
- 统计之都: http://cos.name/
- QuikR http://www.statmethods.net/
- 丁国徽的R文档: http://www.biosino.org/R/R-doc/
- R语言中文论坛 http://rbbs.biosino.org/Rbbs/forums/list.page
- https://www.r-bloggers.com/
- https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml Google’s R Style Guide
- http://www.rdatamining.com/
- tidy data
- http://vita.had.co.nz/papers/tidy-data.pdf
- https://www.statmethods.net/
- http://adv-r.had.co.nz/
- http://www.htmlwidgets.org/ Bring the best of JavaScript data visualization to R
- http://www.r-graph-gallery.com/all-graphs/
- R语言中文社区 公众号
packages
聚类
常用的包: fpc,cluster,pvclust,mclust
基于划分的方法: kmeans, pam, pamk, clara
基于层次的方法: hclust, pvclust, agnes, diana
基于模型的方法: mclust
基于密度的方法: dbscan
基于画图的方法: plotcluster, plot.hclust
基于验证的方法: cluster.stats
分类
常用的包:rpart,party,randomForest,rpartOrdinal,tree,marginTree,
maptree,survival
决策树: rpart, ctree
随机森林: cforest, randomForest
回归, Logistic回归, Poisson回归: glm, predict, residuals
生存分析: survfit, survdiff, coxph
关联规则与频繁项集
常用的包:
arules:支持挖掘频繁项集,最大频繁项集,频繁闭项目集和关联规则
DRM:回归和分类数据的重复关联模型
APRIORI算法,广度RST算法:apriori, drm
ECLAT算法: 采用等价类,RST深度搜索和集合的交集: eclat
时间序列
常用的包: timsac
时间序列构建函数: ts
成分分解: decomp, decompose, stl, tsr
统计
常用的包: Base R, nlme
方差分析: aov, anova
密度分析: density
假设检验: t.test, prop.test, anova, aov
线性混合模型:lme
主成分分析和因子分析:princomp
图表
条形图: barplot
饼图: pie
散点图: dotchart
直方图: hist
树: rpart
密度图: densityplot
蜡烛图, 箱形图 boxplot
热图, contour: contour, filled.contour
QQ (quantile-quantile) 图: qqnorm, qqplot, qqline
Parallel coordinates: parallel, paracoor, parcoord
其他图: stripplot, sunflowerplot, interaction.plot, matplot, fourfoldplot,
assocplot, mosaicplot
数据处理
缺失值:na.omit
变量标准化:scale
变量转置:t
抽样:sample
堆栈:stack, unstack
其他:aggregate, merge, reshape
其他
- rattle包
- R语言有没有一种类似于SAS之EM或SPSS之Modeler的界面化操作。通过该包就可以实现界面化操作的数据分析、数据挖掘流程。
- 用tidyr包为整理你的数据
- 用stringr进行字符串操作
- 工作时的时间和日期的安装lubridate封装使其工作与这些更容易一点。
- 像zoo,xtsandquantmod这类包可以帮助你在中R进行时间序列分析
- 交互式Web图形ggvis
- 谷歌的图表界面googleVis
- plotly R(在线数据分析制图工具- 小众软件)
- ggthemr助你制作惊艳美图
- chinese.misc 中文文本分析方便工具包
- Rprof R语言性能监控工具
- ggtech:ggplot2的扩展配色包