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 <p><strong> 下面内容摘录自《用R探索医药数据科学》专栏文章的部分内容&#xff08;原文7310字&#xff09;。</strong></p> 

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1章1节：医药数据科学的历程和发展，用R语言探索数据科学（更新）-CSDN博客

1、认识数据科学

2、医学/临床数据科学

错误1：忽视基础知识

基础知识是学习R语言的基石，但许多学习者急于进入高级阶段，常常忽视基础的学习。这种做法会导致后续学习的困难。《用R 探索医药数据科学》特别设计了系统的最基本基础课程，从数据类型、基本语法到常见的数据操作，帮助学习者夯实基础。此外，专栏提供了详细的讲解和实战演练，确保学习者能够牢牢掌握每一个基础概念，为进一步的学习打下坚实的基础。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

• 系统的基础课程内容，涵盖数据类型、基本操作、控制结构等。
• 配合每个基础知识点的实战案例，帮助学习者将理论应用于实践。

错误2：过分依赖教程和代码复制

依赖教程和代码示例在初学阶段可以帮助学习者快速入门，但如果一直停留在复制代码的阶段，学习者很难真正掌握编程的精髓。在我们的专栏中，每个章节不仅提供了代码示例，还深入解析了代码背后的逻辑和原理，鼓励学习者理解每一行代码的作用。通过专栏中的习题和项目实践，学习者能够逐渐减少对教程的依赖，培养独立编程的能力。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

• 深度解析代码示例，帮助学习者理解代码原理。

错误3：忽略错误和警告信息

在编程过程中，错误和警告信息是重要的提示，能够帮助学习者定位和解决问题。然而，许多学习者往往忽略这些信息，导致问题不断积累。我们的专栏鼓励大家在每篇文章的评论区积极提问，我们会尽可能及时回复和解答。对于优秀的问题，还有机会整合成专题文章，与更多学习者分享。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

• 尽量提供及时的互动与解读，对大家提出的优秀问题也会择优整理成文章，让更多人共同学习和受益。

错误4：过早追求高深知识

在学习过程中，循序渐进非常重要，过早追求高深知识可能让学习者陷入困境。我们的专栏精心设计了一条从基础到高级的学习路径，帮助学习者逐步提升，夯实基础。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

• 循序渐进的学习路径，帮助学习者在合适的时机进阶学习。

错误5：只注重语法，不关注应用

学习 R 语言的最终目标是能够应用于实际的数据科学问题。然而，许多学习者往往过于关注语法细节，而忽视了实战应用。《用 R 探索医药数据科学》专栏通过丰富的实际案例教学，将 R 语言的基础理论与函数运用紧密结合到医药数据分析场景中，帮助学习者在解决实际问题的过程中加深理解、巩固所学。专栏还提供了多个完整的项目案例，涵盖数据清洗、探索性数据分析和建模等内容，帮助学习者更好地将理论知识应用到实践中。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

• 结合医药类项目的案例，覆盖数据清洗、数据分析、建模等实用内容。

错误6：学习资源过多，目标不明确

互联网资源繁多，虽然丰富，却容易让学习者眼花缭乱，分散精力，从而导致学习目标模糊。《用 R 探索医药数据科学》专栏为学习者提供系统化的学习路径，帮助明确学习方向，并逐步实现阶段性目标，助力学习者以精简代码从零起步，熟练掌握最新分析技术。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

• 系统化的学习路径设计，帮助学习者明确目标，以最低的学习成本实现持续成长。

错误7：害怕犯错，缺乏动手实践

编程学习需要大量的实践，但许多学习者因为害怕犯错而避免动手操作。我们的专栏特别强调实践的重要性，通过大量的练习和项目，鼓励学习者动手尝试。专栏提供了详细的代码注释和解答，帮助学习者在实践中建立自信，并学会从错误中学习。

《用R 探索医药数据科学》的优势：

• 强调实践的重要性，提供大量练习和项目。
• 详细的代码注释和解答，帮助学习者从错误中学习。

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随着数据科学行业的迅速发展，工具的种类和使用方法层出不穷，传统的纸质R语言教材由于篇幅限制和出版审核的繁琐程序，难以及时涵盖最新的技术动态和复杂应用场景。此外，市面上虽有不少R语言免费视频，但大多仅面向初学者，缺乏对如医药等复杂领域的深入探讨。为了解决这些问题，我们在CSDN论坛推出了《用R 探索医药数据科学》专栏。这一专栏将持续更新，不仅是一份教材，更是你掌握最新、最全医药数据科学的得力助手。我们为你精心整理了领域内的深度资料，提供专业且实战导向的内容，帮助你高效提升研究能力，加快医药数据科学领域科研成果的产出。

• 《用R 探索医药数据科学》专栏会持续更新。
•  每篇文章篇幅在5000字 至9000字之间。
• 专栏已更新超过 110篇文章，超60万字。
• 内容涵盖试验统计、预测模型、科研绘图、数据库、机器学习等热点领域。

https://blog.csdn.net/2301_79425796/category_12729892.html?spm=1001.2014.3001.5482

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第一章：认识数据科学和R

1章1节：医药数据科学的历程和发展，用R语言探索数据科学（更新）-CSDN博客

1章2节：机器学习、统计学与ChatGPT的概述，与R语言的相关 (更新)_ai、chatgpt和机器学习什么关系-CSDN博客

1章3节：R 语言的产生与发展轨迹（更新2024/08/14）-CSDN博客

1章4节：数据可视化， R 语言的静态绘图和 Shiny 的交互可视化演示（更新）-CSDN博客

第二章：R的安装和数据读取

2章1节：R和RStudio的下载和安装（Windows 和 Mac）-CSDN博客

2章2节：RStudio 四大区应用全解，兼谈 R 的代码规范与相关文件展示_rstudio的console和terminal-CSDN博客

2章3节：RStudio的高效使用技巧，自定义RStudio环境（更新）_rstudio如何使用-CSDN博客

2章4节：用RStudio做项目管理，静态图和动态图的演示，感受ggplot2的魅力-CSDN博客

2章5节：详解R的扩展包管理（从模糊安装到自动更新）及工作目录和工作空间的设置（更新​​​​​​​ ）-CSDN博客​​​​​​​

2章6节：R的数据集读取和利用，如何高效地直接复制黏贴数据到R（ ）_r语言 复制数据集-CSDN博客

2章7节：读写RDS，CSV，TXT，Excel，SPSS、SAS、Stata、Minitab等的数据文件（更新）_r语言读取rds文件-CSDN博客

2章8节：一文学会 R Markdown 的文档核心操作，切记文末有R资源的分享_r markdown文件(.rmd)-CSDN博客

2章9节：认识R与数据库连接和网络爬虫，学会在R中使用SQL语言_sql和r语言-CSDN博客

2章10节：用 R 直接下载并分析 NHANES 数据库的数据，文末示例自创便捷下载函数（更新）_nhanes数据分析-CSDN博客

第三章：认识数据

3章1节：数据的基本概念以及 R 中的数据结构、向量与矩阵的创建及运算-CSDN博客

3章2节：继续讲R的数据结构，数组、数据框和列表-CSDN博客

3章3节：R的赋值操作与算术运算_r里面的赋值-CSDN博客

3章4节：R的逻辑运算和矩阵运算-CSDN博客

3章5节：R 语言的循环与遍历函数全解析-CSDN博客

第四章：数据的预处理

4章1节：全面了解 R 中的数据预处理，通过 R 基本函数实施数据查阅_r数据预处理-CSDN博客

4章2节：从排序到分组和筛选，通过 R 的 dplyr 扩展包来操作-CSDN博客

4章3节：处理医学类原始数据的重要技巧，R语言中的宽长数据转换，tidyr包的使用指南-CSDN博客

4章4节：临床数据科学中如何用R来进行缺失值的处理_临床生存分析缺失值r语言-CSDN博客

4章5节：数据科学中的缺失值的处理，删除和填补的选择，K最近邻填补法-CSDN博客

4章6节：R的多重填补法中随机回归填补法的应用，MICE包的实际应用和统计与可视化评估-CSDN博客

4章7节：用R做数据重塑，数据去重和数据的匹配-CSDN博客

4章8节：用R做数据重塑，行列命名和数据类型转换-CSDN博客

4章9节：用R做数据重塑，增加变量和赋值修改，和mutate()函数的复杂用法_r语言如何在数据集中添加变量-CSDN博客

4章10节：用R做数据重塑，变体函数应用详解和可视化的数据预处理介绍-CSDN博客

4章11节：用R做数据重塑，数据的特征缩放和特征可视化-CSDN博客

4章12节：R语言中字符串的处理，正则表达式的基础要点和特殊字符-CSDN博客

4章13节：R语言中Stringr扩展包进行字符串的查阅、大小转换和排序-CSDN博客

4章14节：R语言中字符串的处理，提取替换，分割连接和填充插值_r语言替换字符串-CSDN博客

4章15节：字符串处理，提取匹配的相关操作扩展，和Stringr包不同函数的重点介绍和举例-CSDN博客

4章16节：R 语言中日期时间数据的关键处理要点_r语言 时刻数据-CSDN博客

第五章：定量数据的统计描述

5章1节：用R语言进行定量数据的统计描述，文末有众数的自定义函数-CSDN博客

5章2节：离散趋势的描述，文末1个简单函数同时搞定20个结果-CSDN博客

5章3节：在R语言中，从实际应用的角度认识假设检验-CSDN博客

5章4节：从R语言的角度认识正态分布与正态性检验-CSDN博客

5章5节：认识方差和方差齐性检验（三种方法全覆盖）-CSDN博客

5章6节：R语言中的t检验，独立样本的t检验-CSDN博客

5章7节：单样本t检验和配对t检验-CSDN博客

5章8节：方差分析（ANOVA）及其应用-CSDN博客

5章9节：组间差异的非参数检验，Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis检验-CSDN博客

第六章：定性数据的统计描述 

6章1节：定性数据的统计描述之列联表，文末有优势比计算介绍-CSDN博客

6章2节：认识birthwt数据集，EpiDisplay和Gmodels扩展包的应用-CSDN博客

6章3节：独立性检验，卡方检验，费希尔精确概率检验和Cochran-Mantel-Haenszel检验-CSDN博客

6章4节：相关关系和连续型变量的Pearson相关分析-CSDN博客

6章5节：分类型变量的Spearman相关分析，偏相关分析和相关图分析-CSDN博客

6章6节：相关图的GGally扩展包，和制表的Tableone扩展包-CSDN博客

第七章：R的传统绘图

7章1节：认识R的传统绘图系统，深度解析plot()函数和par()函数的使用-CSDN博客

7章2节：R基础绘图之散点图、直方图和概率密度图-CSDN博客

7章3节：R基础绘图之条形图和堆积条形图-CSDN博客

7章4节：饼图，箱线图和克利夫兰点图-CSDN博客

7章5节：散点矩阵图，与小提琴图、Cleveland 点图、马赛克图和等高图-CSDN博客

7章6节：用R进行图形的保存与导出，详细的高级图形输出，一文囊括大多数保存的各种问题，和如何批量保存不同情况的图形-CSDN博客

 第八章：R的进阶绘图

8章1节：认识 ggplot2 扩展包，深度解析 qplot() 函数的使用-CSDN博客

8章2节：深度讲解 ggplot2 的绘图步骤，理解其核心逻辑， 和 ggplot()函数-CSDN博客

8章3节：用R来绘制医学地理图，文末有具体完整代码-CSDN博客

8章4节：维恩图的认识与应用，和使用UpSet图-CSDN博客

8章5节：用R绘制平行坐标图-CSDN博客

8章6节：雷达图及RadViz图-CSDN博客

8章7节：词云图，矩形树状图和三维散点图（更新）-CSDN博客

8章8节：绘制自定义的高质量动态图和交互式动态图-CSDN博客

第九章：临床试验的统计

9章1节：初步认识临床试验（约7500字）-CSDN博客

9章2节：样本量估计的初步介绍-CSDN博客

9章3节：用R进行样本量估计的统计学参数-CSDN博客

9章4节：两组例数相同的均数比较的样本量估计和绘制功效曲线-CSDN博客

9章5节：两组的例数不等的均数比较的样本量估计和可视化-CSDN博客

9章6节：自身配对设计的均数比较临床试验的样本量估计和可视化-CSDN博客

9章7节：与总体均数比较的样本量估计和可视化-CSDN博客

9章8节： 两、三组试验组率比较的样本量估算和可视化-CSDN博客

9章9节：试验的随机分组认识，用R做简单随机化-CSDN博客

9章10节：用R实现分层随机化-CSDN博客

9章11节：用R实现区组随机化和置换区组随机化-CSDN博客

9章12节：动态随机化方法介绍，和用R绘制随机化卡片-CSDN博客

第十章：Meta分析攻略

10章1节：认识循证医学中的Meta分析，并予代码演示分析绘图-CSDN博客

​​10章2节：Meta分析的7大步骤的扼要解读-CSDN博客

10章3节：二分类变量的Meta分析模型，分析公式构建和结果解读-CSDN博客

10章4节：二分类变量的Meta分析模型，绘制漏斗图和应用剪补法，最后绘制和解读轮廓增强漏斗图-CSDN博客

10章5节：二分类变量的Meta分析模型，敏感性分析和亚组分析，绘制森林图-CSDN博客

10章6节：连续型变量的Meta分析和可视化分析全解-CSDN博客

10章7节：用R进行单个率Meta分析-CSDN博客

10章8节：用R进行网状Meta分析细解-CSDN博客

第十一章：主成分分析

11章1节：深度讲解用R进行主成分分析（上）-CSDN博客

11章2节：​深度讲解用R进行主成分分析（中）-CSDN博客

11章3节：​深度讲解用R进行主成分分析（下）-CSDN博客

11章4节：学会用R进行因子分析（上）-CSDN博客  

11章5节：学会用R进行因子分析（中）-CSDN博客

11章6节：学会用R进行因子分析（下）-CSDN博客

第十二章：常见类型回归分析

12章1节：认识回归分析的历史背景及应用-CSDN博客

12章2节：构建一元和多元的线性回归模型-CSDN博客

12章3节：回归模型中哑变量的应用和设置-CSDN博客

12章4节：深度解读构建回归模型表达式的九个关键符号-CSDN博客

12章5节：深度剖析回归模型结果的相关函数-CSDN博客

12章6节：深度解读线性回归模型的绘图判断-CSDN博客

12章7节：构建因变量为分类变量的二分类Logistic回归模型-CSDN博客

12章8节：详解不同逻辑回归模型的比较，和如何进行变量优化-CSDN博客

12章9节：深度讲解有序多分类Logistic回归模型的分析-CSDN博客

12章10节：条件Logistic回归模型的分析-CSDN博客

第十三章：生存分析模型

13章1节：生存分析的基本概念和主要内容-CSDN博客

13章2节：用R进行生存率的描述与估计-CSDN博客

13章3节：生存分析的假设检验及可视化展示-CSDN博客

13章4节：认识比例风险模型和Cox比例风险模型，学会从协变量的调整选择最优模型-CSDN博客

13章5节：用逐步回归方法来选择模型协变量，比例风险假定的检验和森林图的绘制-CSDN博客

第十四章：匹配技术应用

14章1节：认识临床研究的匹配技术-CSDN博客

14章2节：匹配结果的可视化和匹配后新数据分析-CSDN博客

第十五章：判别和聚类分析

15章1节：医学研究中的判别分析和聚类分析-CSDN博客

15章2节：线性判别分析预测模型构建评估和可视化演示-CSDN博客

15章3节：二次判别分析技术的运用-CSDN博客

15章4节：K-Means聚类分析的运用，和改进算法的K-Means++-CSDN博客

15章5节：实现k-medoids聚类算法的PAM和CLARA方法-CSDN博客

15章6节：凝聚层次聚类和分裂层次聚类-CSDN博客

第十六章：机器学习入门 

16章1节：机器学习和人工智能的基础知识-CSDN博客

16章2节：机器学习在临床预测中的应用场景，与临床预测模型的关键步骤解析-CSDN博客

16章3节：详析训练数据集、测试数据集和验证数据集及其划分策略-CSDN博客

16章4节：采用随机抽样法和等比抽样法对数据集进行二份及三份的划分-CSDN博客

16章5节：划分数据的多次随机抽样的Bootstrap法和加权随机抽样法-CSDN博客

16章6节：交叉验证概述与分类，R中K折交叉验证的详细解析-CSDN博客

16章7节：机器学习算法解读，与数值预测回归模型构建-CSDN博客

16章8节：朴素贝叶斯分类预测模型，从构建、解析到实战-CSDN博客

16章9节：认识决策树，构建CART算法的决策树模型-CSDN博客