r语言数据分析（r语言数据分析报告）

本篇目录：

1、r语言如何数据分析2、R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测3、用r语言做数据分析好学吗?4、【数据分析与挖掘】R语言矩阵Matrix与数组Array

r语言如何数据分析

1、一般而言，数据分析分为三个步骤：数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据 ，数据十分完整，无需清洗。

2、想要分析数据，首先要读取数据；把数据做成直观图示，再进行两者之间的统计量分析；用r语言计算两个变量的相关系数函数；进行假设、验证，最终得出两个变量之间的关系，看两者是否有影响。

3、语言R常见的网络分析包：网络分析研究大部分是描述性的工作。 网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。

4、探索影响白葡萄酒质量的因素。r语言数据显示，r语言数据分析的方向是探索影响白葡萄酒质量的因素，R语言是用于统计分析，图形表示和报告的编程语言和软件环境。

5、分析方式3——统计模型 待更新。参考文件 《R语言数据可视化之美：专业图表绘制指南》(增强版)，张杰，中国工信出版集团&电子工业出版社。该书的电子版见微信读书。 circlize官方教程。

6、想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号（全哥的学习生涯）内回复“相关系数”即可。

R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

加权旨在降低少数群体中的错误，这里是离职群体。向上采样（up-sampling）指从多数类中随机删除实例。向下采样（down-sampling）指从少数类中复制实例。

离职率分析报告范文篇1 调查目的、对象及方法 调查目的 为了更加清楚全面的的了解员工离职的原因，从而找到合适的解决方法提高公司员工的满意度和幸福度，使他们为公司创造更大的价值。

数据分析入门：《Head First Data Analysis》链接：深入浅出数据分析、最优化方法、假设检验方法、贝叶斯统计方法、主观概率法、启发法、直方图法、回归法、误差处理、相关数据库、数据整理技巧一一讲到。图比较多，适合入门。

预测误差RMSE为 612069 ，表示误差率为 612069 / mean(testData $ sales) = 612069/ 1567 = 35 ％ ，这很好。本章介绍了线性回归的基础，并提供了R中用于计算简单和多个线性回归模型的实例。

用r语言做数据分析好学吗?

1、python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。

2、没有，稍微有一点编程基础就能很快上手，再做上几个例程，基本就可以了。关键是对每个具体的任务，从整体上想清楚怎么弄，具体的函数有很多都在包（package）里，直接调用就行。

3、适用场景不同 R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

【数据分析与挖掘】R语言矩阵Matrix与数组Array

参数1：matrix初始化的值，如果给出的值不够matrix长度将重复赋值，如果给出的值溢出将会报错。参数byrow：这是一个布尔值如果给定TRUE，初始数据按行顺序推进，反之按列顺序推进。

矩阵（matrix）：矩阵是具有相同数据类型的二维表格数据。可以使用matrix()函数创建矩阵，例如：m - matrix(c(1， 2， 3， 4)， nrow = 2， ncol = 2)。数组（array）：数组是具有相同数据类型的多维表格数据。

array(1：20， dim=c(4，5)) matrix(1：24， 3，4)数据向量中的值被赋给数组中的值时，将遵循与FORTRAN相同的原则主列顺序，即第一个下标变化的最快，最后的下标变化最慢。

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