目的通过数据分析信息。
数据挖掘
数据分析过程越准确，决策过程就越正确。
六步骤
1.数据采集2.数据存储3.数据分析4.数据挖掘5.数据可视化化6.进行决策
1.数据采集
采集的数据称为源数据
手工记录，网络爬虫。
2.数据存储
将数据存储在数据仓库中
将数据收集到计算机中。
如将数据存储在excel，过多使用数据库
3.数据统计
有的是不是线性的。、
合适的统计方法等
4.用数据挖掘 DataMining
又称为资料勘探丶数据采矿。
计算科学有关，诸多方法。
同样的数据不同的人得到不同的结果。
（挖掘机技术哪家强还是山东找蓝翔）
5.数据可视化
维度在地图上显示
6.用统计结果进行决策。
数据与三个重大思维转变
1、、。要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本；
2.我们热于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。
3.不在探求难以捉摸的因果关系而转而相关性。
尿布和啤酒。故意将需要东西放的很远。
路遥知马力，日久见人心。
微信朋友圈与人性格分析
一目了然数据可视化
R语言
为什么要学习R语言。
R语言免费。与S语言类似。基于S语言最开始做生物统计《bioconductor》包；
具有强大绘图工具。
R的缺点。
1.R软件不够规范，不容易上手，需要付出较多的努力，付出大量的学习成本。
扩展包太多了，成本高。扩展包学习比R学习还比较困难
数据存储

Getwd（）获得工作目录路径默认"C:/Users/LENOVO/Documents"默认生成文件放这里
Setwd()设置工作目录setwd(dir = “C:/Users/LENOVO/Desktop/R”);注意Windows上使用的是\而R中使用的是/如果要用\则需要使用转义字符.经常与R数据在同一目录下
这样的工作目录就修改好了

list.files()可以查看目录下的软件 

如果使用当前系统命令查看则需要退出R才能查看

讯享网Dir（）命令也可以完成同样的工作 

变量无需进行申明变量名不能以数字开头
<-赋值符号
X<-3
X=3也可以但是在假设检验中，会出现=冲突
5->x向右赋值
X<<-5强制赋值给全局变量
Sum(1,2,3,4,5)
Mean(1,2,3,4,5)
X其实是运用print函数
ls.str()是str和ls()共同结合
str(x)可以看值
ls.str()就可以看共同信息
ls(all.names = TRUE)
all.names查看隐藏选项TRUE大写注意
rm(x)移除某个对象
不可恢复
R中提供list参数
List=ls())
用rm(list=ls())就可以删除全部对象
Home end可以快速移动光标
快捷键ctrl+L

History函数可以查看历史记录 History(); 

讯享网 ls(); getwd() setwd(dir = "C:/Users/LENOVO/Desktop/R") getwd() list.files() dir() 1+2 x<-3 x x=3 x 5->x x<-sum(1,2,3,4,5) x ls() ls.str() str(x) ls(all.names = TRUE) rm(x) rm(list=ls()) history() / 

Save.image()可以保存工作空间
可以保存数据图形函数而不是函数
q()退出系统函数;
ctrl+enter快速执行
R有5000个包
R包的学习比R本身还复杂
安装包
install.packages(“vcd”)
.libPaths()看库的路径
library()可以显示库里面有哪些包
install.packages(c(“”,””,””))

讯享网

要使用函数可以使用library()已经安装好了不需要再安装包了 也可以使用require()加载包使用包 

讯享网help(package=””) data(package=””)可以查看包中拥有的数据集 detach(package:)删除包 remove.package(“”)彻底删除包 

save(Rcade,file=”Rcade.rdata”) 

讯享网for(i in Rcade)install.packages(i) 

help(sum)也可以直接使用？包查看 

讯享网args(plot) 直接查看函数的参数 

example(函数) 可以直接查看函数的示例 

讯享网demo（）看图的好像 

vignette("")可以查看文档，但不是每个包都有这种文档 

？？qplot

讯享网help.search（“”）模糊搜索 apropos("sum",mod="function")查找 RSitesearch("")访问官网搜索 

内置数据集
就是一些数据给你用来练习
在安装时默认安装的包datasets中
help(package=“datasets”)
data（）不加任何参数列出很多数据集

help(package="datasets") data() rivers rivers<-c(1,2,3) `` 将数据集river置换掉 要从新使用river data("rivers")从新加载 names（euro）看属性 state<-data.frame(state.area,state.abb) state 数据框，一列一列的组合 heatmap(volcano) 直接使用内置矩阵绘制热图 data(package="MASS")可以看包中的数据集 注意咯这里DATA可能是函数重载。 data(package=.packages(all.available = TRUE))查看R中所有可用数据集 其中的数据集可以直接使用data（“”）函数进行加载只加载数据集而不是整个R包i data(Aids2,package="MASS") Aids2 加载包中的数据集 两个加载有所不同，一个可用，一个需要加载包后才可用。 ```csharp x<-1:10 rm(list=ls()) x+1 x-3 x<-x+1 x y<-seq(1,100,length.out=10) y x+y x*y x y x**y x%%y y%/%x z<-c(1,2,3) x+z x>y c(1,2,3)%in%c(1,2,2,4,5,6) x==y x<--5:5 x abs(x) sqrt(x) sqrt(25) log(16,base=2) log(16) log10(16) exp(x) ceiling(c(-2.3,3.1415)) floor(c(-2.3,3.1415)) trunc(c(-2.3,3.1415)) round(c(-2.3,3.1415),digits = 2) signif(c(-2.3,3.1415),digits = 2) sin(x) cos(x) range(c(1:100)) var(c(1:100)) prod(c(1:100)) median(c(1:100)) quantile(c(1:100),c(0.4,0.6,0.8)) which.max(c(1:100)) which(c(1:100)==5) which(c(1:100)>5) 

讯享网?array dim1<-c("A1","A2") dim2<-c("B1","B2","B3") dim3<-c("C1","C2","C3","C4") x<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames = list(dim1,dim2,dim3)) x Titanic m<-matrix(1:20,4,5,byrow=T) m m[1,2] m[1,c(2,3,4)] m[c(2:4),c(2,3)] m[2,] m[2] m[-1,2] dimnames(m)<-list(cnames,rnames) m rnames<-c("C1","C2","C3","C4","C5") cnames<-c("R1","R2","R3","R4") m["R1","C2"] head(state.x77) state.x77[,"Income"] m+1 m+m n<-matrix(1:20,5,4) m+n t<-m[1,] t sum(t) colSums