r数据分析pdf（r数据分析是什么意思）

本篇目录：

1、r里如何对列联表数据分析2、R语言基本数据分析3、《深入浅出数据分析》pdf下载在线阅读,求百度网盘云资源4、《数据分析实战》pdf下载在线阅读全文,求百度网盘云资源5、R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

r里如何对列联表数据分析

1、分析方式1——列联表、频数与频率 在表3中，我们展示了2010与2012年青少年职业期望的交叉统计情况。

2、φ系数适合2 ×2列联表，这是因为对于2 ×2列联表中的数据，计算出的φ系数可以控制在0～1这个范围。当φ=0，表明两变量相互独立；当|φ|=1，表明两变量完全相关。

3、【答案】：D 对R列C行的列联表进行X2分析，其自由度为(R-1)×(C-l)。在R列C行的列联表中，(R -1)列(C-1)行的方格中数据一旦确定，R列C行的列联表的其他边缘方格中的数据就被确定了。

4、r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。

5、要是想直接比较分别基于物种数据和环境数据的样方聚类结果该怎么办呢？同时列联表分析同样适用于比较分别基于物种数据和分类（定性）解释变量数据的样方聚类结果。

6、对应分析大致有四大步骤，分别为：编制交叉列联表。根据原始矩阵进行对应变换。行变量和列变量的分类降维处理。绘制行列变量分类的对应分布图。

R语言基本数据分析

R语言基本数据分析 本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说，直接上代码，代码中有注释。

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。

向量是 R 语言中最基本的数据类型，在 R 中没有单独的标量（例如 1 本质上是 c(1)） 。R 中可以用 = 或者 - 来进行赋值 ， -的快捷键是 alt + - 。

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。

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。

第一篇是基础篇（第1~4章）： 介绍了 游戏 数据分析的基本理论知识、R语言的安装与使用、R语言中的数据结构、常用操作和绘图功能。

《深入浅出数据分析》pdf下载在线阅读,求百度网盘云资源

链接： https：//pan.baidu.com/s/1sdfBMdZbUOCNSOZOqYyOJA 提取码：vil1 《深入浅出数据分析》是由电子工业出版社于2010年9月1日出版的图书，该书作者是米尔顿（MichaelMilton）。

探讨其原因和解决问题的办法。《解读中国经济》的最大特色就是用通俗的语言和生动的实例，系统地回顾了中国经济的发展历程与改革经验，深入浅出地讲解了中国经济发展的热点问题，重点阐述了自生能力理论和比较优势战略。

本书从作者的实战经验出发，深入浅出地讲解了如何建立一个Hadoop那样的分布式系统，实现对多台计算机CPU、内存、硬盘的统一利用，从而获取强大计算能力去解决复杂问题。

读完本书后，你将掌握R语言的精华，并能够熟练使用多种工具来解决各种数据科学难题。每一章都按照这样的顺序组织内容：先给出一些引人入胜的示例，以便你可以整体了解这一章的内容，然后再深入细节。

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https：//pan.baidu.com/s/1R6Yw_e0Y0XtccA_XgFWgZw 《Excel企业经营数据分析实战》是2019年2月清华大学出版社出版的图书，作者是张倩。

孟晓楠　一淘广告技术，阿里非搜索广告算法负责人，负责用户行为分析、建模与细分，RTB竞价算法，展示广告CTR预估与SEM优化。曾工作于网易杭州研究院，参与过分布式全文检索系统和网易博客产品的数据挖掘算法开发。

数据分析专家，前Google人力分析团队经理，曾任银行和私募基金分析师，曾在马里兰艺术学院教授信息可视化课程。目前专门研究定量信息的有效展示，并撰写热门博客storytellingwithdata.com。

本书提供大量图表模板源文件，包括详细的制作步骤，提供网上下载。提供博客支持。

R语言数据分析实例一:离职率分析与建模预测

1、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。

2、数据统计分析的方法：确定研究目标和问题、数据收集和整理、描述性统计分析、探索性数据分析、推论性统计分析、相关性和回归分析、数据解释和报告。

3、《多元统计分析及R语言建模》共分15章，主要内容有多元数据的收集和整理、多元数据的直观显示、线性与非线性模型及广义线性模型、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法。

4、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。

5、既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。

6、数据分析师要学会Excel、掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。

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