2020 年 10 大数据科学 R 库

R 是一种流行的数据科学语言，由于它强大的统计分析能力和可视化功能，R 快速地成为了数据科学家的最爱。借助 R 包，数据科学家可以轻松处理和分析数据，从而获得洞见和见解。

在本文中，我们将介绍 2020 年最流行的 R 包，这些包为数据科学家提供了更多的工具和技术，以便于数据分析和建模。这些包覆盖了从数据可视化到机器学习到深度学习等多个领域，让你的数据科学之路更加容易。

1. tidyverse

tidyverse 是一个包含多个 R 包的组合，其中包括 dplyr、ggplot2、tidyr 和 purrr 等。这些包可以极大地简化数据清洗、变换和可视化的过程。tidyverse 最大的优点就是提供了一种清晰、一致性的语法，使得数据科学家们能够高效地进行数据处理。此外，tidyverse 还提供了一些强大的工具，可以帮助你更好地理解、可视化和通信数据。

install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

2. caret

caret（Classification and Regression Training）是一款强大的 R 包，它可以帮助数据科学家进行分类和回归模型的训练和评估。该包提供了广泛的机器学习算法，同时还包含了交叉验证、网格搜索、特征选择和降维等工具。

install.packages("caret")
library(caret)

3. TensorFlow

TensorFlow 是一个功能强大的深度学习框架，它可以帮助数据科学家训练复杂的神经网络。虽然 TensorFlow 最初是用 Python 编写的，但它也可以通过 R 接口进行使用。TensorFlow 在处理大规模数据集时表现尤为突出，它还有广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理等领域。

install.packages("tensorflow")
library(tensorflow)

4. shiny

shiny 是一个用于构建交互式 Web 应用程序的 R 包。可以用它创建一个交互式网页，让用户可以通过控件（例如下拉框、滑块、按钮）与数据交互。shiny 能够将数据分析、可视化和建模结果实时传输到 Web 界面中，这让数据科学家可以更好地与非技术人员进行沟通和协作。

install.packages("shiny")
library(shiny)

5. lubridate

lubridate 是一个日期和时间处理工具，它可以帮助数据科学家们轻松管理日期和时间数据。该包提供了许多方便的函数，如解析日期、计算时间间隔和时间差等。

install.packages("lubridate")
library(lubridate)

6. data.table

data.table 是一个 R 包，以高效处理大型数据集而闻名。和原生的 data.frame 相比，data.table 提供了更快的速度和更少的内存占用，同时保留了原始的熟悉的语法。data.table 也支持许多强大的函数，如快速聚合、变换和数据透视等。

install.packages("data.table")
library(data.table)

7. glmnet

glmnet 是一个广泛使用的 R 包，它可以帮助模型建立和选择，特别是在处理大型数据集时重要。该包使用广义线性模型（GLM）框架提供了一种流行的机器学习技术，可以用于分类和回归问题。

install.packages("glmnet")
library(glmnet)

8. ggplot2

ggplot2 是一个强大的数据可视化工具，它基于语法图形学理念，可以让数据科学家们轻松地创建高质量和美观的图表。ggplot2 提供了一些基本的绘图构件，如点、直线和条形，同时也包含了许多特殊图形，如小提琴图和热力图等。

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

9. rvest

rvest 是一个用于 Web 抓取（Web Scraping）的 R 包，它可以帮助数据科学家们从网站中提取数据。在许多情况下，需要将数据从 Web 页面或 API 中取回，这样才能进行更深入的数据挖掘和建模。rvest 提供了一些简便的函数，可以用于爬取网站、解析 HTML 和 XML 数据、提取文本和表格等。

install.packages("rvest")
library(rvest)

10. tidymodels

tidymodels 是一组 R 包，用于处理统计建模和机器学习的不同阶段，包括数据准备、建立和评估模型。tidymodels 提供了一致的、可扩展的框架，使得数据科学家可以轻松地开发定制化的模型，而不必担心底层细节。

install.packages("tidymodels")
library(tidymodels)

总之，这些 R 包广泛使用，对于数据科学家们构建模型和可视化数据都能提供很大帮助。很多数据科学家也会贡献代码，不断地改进和增强这些 R 包的功能，在数据科学的道路上不断前进。