数据科学的 R 语言

引言

R 是一种常用的开源编程语言，用于统计计算和数据分析。R 是数据科学技术的重要组成部分。它受到统计学家和数据科学家的推崇并广泛使用。通过数据科学这个迷人的领域，您可以将未加工的信息转化为理解、洞察和知识。“R 语言用于数据科学”旨在帮助您学习最关键的 R 工具，让您能够进行数据科学工作。凭借 R 语言的最佳功能，您将在完成本书后能够处理各种数据科学任务。数据科学是一个庞大的领域，不可能通过阅读一本书就成为专家。本书旨在为您提供最关键工具的坚实基础。

R 语言用于数据科学的特性

R 语言用于数据科学应用的一些重要特性包括：

• R 语言为统计建模提供了广泛的支持。
• R 语言提供了美观的可视化工具，使其成为各种数据科学应用的合适工具。
• R 语言在数据科学应用中广泛用于 ETL（提取、转换、加载）。它为许多数据库（如 SQL）甚至电子表格提供了接口。
• R 语言还为数据整理提供了各种重要的包。
• 借助 R 语言，数据科学家可以应用机器学习算法来获取有关未来事件的洞察力。
• R 语言的一个重要特性是与 NoSQL 数据库接口并分析非结构化数据。

数据科学最常用的 R 库

Dplyr

Dplyr 包用于数据操作和分析。我们使用此包来简化 R 中的数据框执行多项功能。这 5 个功能是 Dplyr 的基础。除了远程数据库表，您还可以与本地数据框交互。

可能需要选择以下数据列。

• 要选择某些行，请筛选您的数据。
• 您的数据应按行组织。
• 通过修改数据框添加更多列。

以某种方式，我们总结特定的数据段。

Ggplot2

R 语言的可视化库 ggplot2 是其最著名的作品。它提供了一组交互式、美观的视觉效果。ggplot2 包使用“图形语法”（Wilkinson，1996）实现图形。这种方法通过表达数据属性与其图形表示之间的关系，为我们提供了一种连贯的方式来生成可视化。

Esquisse

这个包为 R 带来了 Tableau 最关键的功能。只需拖放即可在几分钟内完成可视化。Ggplot2 已经通过它得到了改进。它使我们能够创建条形图、曲线、散点图和直方图。创建图表后，我们可以将其导出或获取创建它的代码。

Tidyr

为了整理或清理数据，我们使用 tidy 包。当每个变量由一列表示，每个行由一个观察值表示时，我们称数据是整洁的。

Shiny

名为 Shiny 的 R 包广受认可。当您想向周围的人展示您的作品并让他们更容易理解和以视觉方式探索它们时，Shiny 非常有用。

Caret (脱字号)

分类和回归训练被称为 Caret。您可以使用此工具对复杂的回归和分类问题进行建模。

E1071

此包经常用于实现聚类、傅里叶变换、朴素贝叶斯、SVM 和其他临时功能。

Mlr

此包擅长执行机器学习操作。几乎所有用于执行机器学习任务的关键和实用算法都存在。它也被称为用于生存分析、聚类、回归和多分类的可扩展框架。

R 语言在数据科学中的应用

• Google：R 语言是 Google 执行众多分析任务的常用选择。Google Flu Trends 项目使用 R 语言来分析与流感相关的搜索趋势和模式。
• Facebook：Facebook 广泛使用 R 语言来分析社交网络。它利用 R 语言在用户之间建立连接并了解他们的活动。
• IBM：IBM 是 R 语言最大的投资者之一。它刚刚加入了 R 合作。IBM 也使用 R 语言来提供各种分析解决方案。在 IBM Watson（一个开源计算平台）中，R 语言已被采用。
• Uber：为了访问其图表组件，Uber 使用 R 包 Shiny。R 语言用于创建 Shiny，一个用于嵌入视觉图形的交互式网络工具。

概述

数据科学是一个快速发展的领域，包括用于从数据中获取有洞察力信息的众多方法和工具。在这些技术中，计算机语言 R 已成为数据分析和可视化最广泛使用的选项之一。在本全面的教程中，我们将探讨 R 语言在数据科学中的作用，以及它的一些最有用的特性、库和应用程序。R 语言是一种开源、强大的编程语言，主要用于统计计算和数据分析。它由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 于 20 世纪 90 年代初在新西兰奥克兰大学开发。此后，凭借其适应性和广泛的生态系统，它在学术界和商界都受到了极大的欢迎。

R 语言入门

• 安装：首先，访问 R 官方网站 (https://r-project.cn) 并安装 R。为了获得更友好的用户体验，安装 R 后，请考虑使用集成开发环境 (IDE)，例如 RStudio。
• 学习 R：有许多可用的资源，例如书籍、课程和在线教程。Hadley Wickham 和 Garrett Grolemund 的《R for Data Science》是一本很好的入门书籍。
• 导入数据：将数据导入 R 并研究它是数据探索的第一步。在使用 read.csv()、read.table() 或其他数据导入函数后，使用 head()、summary() 和 str() 等函数来确定数据的结构。
• 数据操作：熟悉 dplyr 和 tidyr 等数据操作工具。您可以使用这些工具来组织、筛选和准备数据以进行分析。
• 数据可视化：通过使用 ggplot2 等工具熟悉数据可视化。创建各种图表和绘图以从数据中获取洞察力。
• 统计分析：利用 R 的内置函数和包发现统计分析方法。执行回归分析、假设检验和其他任务。
• 机器学习：如果您有兴趣了解更多机器学习，请从 caret 包开始，然后进展到更专业的库，如 randomForest 和 boost。
• 可重现研究：使用 R Markdown 或 Jupyter notebooks 记录您的分析，并采纳可重现研究的概念。

未来趋势与挑战

R 语言是数据研究的强大工具，但它也有其缺点。其中一些是：

• 性能：对于管理超大型数据集或高性能计算工作负载，R 语言可能不是理想选择。在这种情况下，通常更倾向于使用 Python 等其他语言。
• 学习曲线：如果用户没有编程经验，他们可能会发现学习曲线很陡峭。
• 社区碎片化：R 社区中存在多个包生态系统，这可能会导致社区碎片化和兼容性问题。

展望未来，R 语言将随着数据科学社区的发展而不断发展。它仍然拥有庞大的用户群，是世界各地统计学家、数据科学家和分析师的有用工具。

实际应用

R 语言不仅仅是一个理论工具；它在各个领域的数据科学应用中都有广泛的实际用途。

• 医疗保健：在医疗保健领域，R 语言用于临床试验和医学研究数据分析。它帮助医疗从业人员做出明智的选择并改善患者护理。
• 金融：R 语言在金融领域用于算法交易、欺诈检测、投资组合优化和风险评估。
• 市场营销：R 语言对于市场篮子分析、A/B 测试和客户细分至关重要，这有助于企业了解消费者行为并改进营销策略。
• 环境科学：环境科学家使用 R 语言来分析生态系统研究、气候建模和污染监测数据。
• 社会科学：R 语言是社会科学研究人员用于社交媒体数据中的情感分析、调查数据处理和统计分析的工具。
• 体育分析：体育团队和组织使用 R 语言进行球员 scouting、表现分析和比赛策略优化。

结论

总之，R 语言是一种强大且适应性强的数据科学工具，已被证明对该学科至关重要。其庞大的包和库生态系统，以及活跃的用户和开发社区，使其成为数据科学家和分析师的首选。R 语言凭借其简单的语法和广泛的数据操作选项，使用户能够高效地探索和更改数据、提取有洞察力的信息并生成引人注目的可视化。此外，其统计建模和机器学习功能为预测分析和决策制定提供了坚实的基础。即使 R 语言进一步发展，它仍然是数据科学的支柱，不断变化以满足用户的需求。R 语言持续的相关性和适应性使其成为任何开始研究项目的人的关键工具。