大数据分析-R简介

概述

R是一种流行的数据分析语言，它是一个基于命令行的交互式环境，也支持脚本远程调用。R具有很多功能强大的统计分析包，以及可视化和数据科学工具，可以用于数据挖掘、统计学习、机器学习、时间序列分析等领域，特别适用于大规模数据处理和可视化。

安装

R的安装非常简单，可以从官方网站上下载对应版本的安装包，也可以使用包管理器进行安装。

官方网站：https://www.r-project.org/

MacOS用户可以使用Homebrew安装：brew cask install r

Windows用户可以使用Chocolatey安装：choco install r.project

使用

R的语法和其他编程语言略有不同，但是很容易学习和上手。

以下是一个简单的R程序示例，用于计算和绘制正态分布曲线：

mu <- 0 # 定义正态分布的期望
sigma <- 1 # 定义正态分布的标准差
x <- seq(-5, 5, length=100) # 定义x轴的取值范围
y <- dnorm(x, mean=mu, sd=sigma) # 计算正态分布的密度函数值
plot(x, y, type="l", lty=1, xlab="", ylab="Density") # 绘制正态分布曲线

该程序首先定义了正态分布的期望值和标准差，然后在指定范围内计算出正态分布的密度函数值，并最终绘制出正态分布曲线。

扩展

R的核心功能经常会扩展和增强，通过包管理器可以安装和使用众多的R包。这些包提供了各种各样的功能，包括数据处理、可视化、机器学习、深度学习、自然语言处理等方面。

以下是一些流行的R包：

• ggplot2：高级数据可视化包
• dplyr：数据处理和清洗包
• data.table：高效数据处理和计算包
• caret：机器学习包
• h2o：分布式机器学习框架
• tensorflow：谷歌的深度学习框架
• keras：基于Tensorflow和Theano的深度学习库
• NLP：自然语言处理包

通过安装、加载这些包，可以极大地扩展R的功能和应用范围。可以通过install.packages("xxx")的方式安装包，通过library(xxx)的方式加载包。

总结

R是一种功能强大的数据分析语言，它能够处理大规模的数据和进行高级的数据可视化，既适用于学术研究，又适用于商业应用。通过安装适合自己的R包，可以极大地扩展R的功能和应用范围。