R語言數據分析從入門到精通

第1篇 基礎知識

第1章 初識R語言 2

視頻講解：9分鐘

1.1 R語言概述 2

1.1.1 R語言簡介 2

1.1.2 為什麽要學習R語言 3

1.2 R開發環境的下載與安裝 3

1.2.1 下載R開發環境 3

1.2.2 安裝R開發環境 6

1.3 編寫第一個R語言程序 7

第2章 集成開發環境RStudio 9

視頻講解：12分鐘

2.1 RStudio概述 9

2.2 下載與安裝RStudio 9

2.2.1 下載RStudio 9

2.2.2 安裝RStudio 11

2.3 使用RStudio編寫R程序 12

2.4 詳解RStudio集成開發環境 16

2.4.1 RStudio編輯窗口 16

2.4.2 菜單欄介紹 17

2.4.3 RStudio特色功能 18

2.4.4 RStudio常用的快捷鍵 18

第3章 R語言入門 19

視頻講解：46分鐘

3.1 R語言編碼規則 19

3.1.1 控制台規則 19

3.1.2 賦值語句的寫法 20

3.1.3 輸入的規則 20

3.2 R語言基礎 20

3.2.1 常用保留字 20

3.2.2 變量 21

3.2.3 基本數據類型 22

3.2.4 運算符 23

3.3 函數 27

3.3.1 內置函數 27

3.3.2 自定義函數的創建和調用 28

3.3.3 返回值 29

3.4 字符串 29

3.4.1 字符串規範 29

3.4.2 字符串常用函數 30

3.4.3 連接字符串 30

3.4.4 計算字符串長度 31

3.4.5 字符大小寫轉換 31

3.4.6 截取字符串 32

3.4.7 查詢字符串 32

3.5 包的安裝與使用 33

3.5.1 查看包 33

3.5.2 包的安裝 34

3.5.3 包的使用 35

3.6 R語言幫助文檔 35

3.6.1 help菜單命令 35

3.6.2 幫助函數 36

3.7 要點回顧 37

第4章 數據結構 38

視頻講解：104分鐘

4.1 向量 38

4.1.1 創建向量 38

4.1.2 向量索引 42

4.1.3 向量操作 43

4.1.4 向量運算 44

4.1.5 向量排序 45

4.1.6 向量合並 47

4.2 矩陣 48

4.2.1 創建矩陣 48

4.2.2 矩陣索引 50

4.2.3 矩陣編輯 51

4.2.4 矩陣運算 52

4.3 數組 56

4.3.1 認識數組 56

4.3.2 創建數組 57

4.3.3 數組索引 58

4.3.4 修改數組 59

4.4 數據框 60

4.4.1 創建數據框 60

4.4.2 查看數據框信息 61

4.4.3 獲取指定數據 63

4.4.4 數據的處理 64

4.5 因子 66

4.5.1 因子的概念及應用 67

4.5.2 創建因子 67

4.5.3 調整因子水平 68

4.6 列表 68

4.6.1 創建列表 69

4.6.2 列表的索引 69

4.7 要點回顧 70

第5章 流程控制語句 71

視頻講解：26分鐘

5.1 程序結構 71

5.2 選擇語句 72

5.2.1 if語句 72

5.2.2 if...else語句 73

5.2.3 if...else if...else語句 74

5.2.4 多分支swich語句 75

5.2.5 向量化的ifelse語句 76

5.3 循環語句 77

5.3.1 repeat語句 77

5.3.2 while語句 77

5.3.3 for語句 78

5.3.4 replication()函數 79

5.4 跳轉語句 79

5.4.1 next語句 79

5.4.2 break語句 80

5.5 要點回顧 80

第6章 日期和時間序列 81

視頻講解：86分鐘

6.1 日期和時間函數 81

6.1.1 返回系統當前日期和時間 81

6.1.2 時間函數as.POSIXlt()和as.POSIXct() 82

6.2 日期格式轉換 83

6.2.1 as.Date()函數 83

6.2.2 format()函數 85

6.2.3 其他函數 85

6.3 生成日期時間 86

6.3.1 生成日期序列 86

6.3.2 生成時間序列 87

6.3.3 創建時間序列對象 87

6.4 日期時間運算 88

6.4.1 日期直接相減 88

6.4.2 使用difftime()函數計算時間差 89

6.5 日期時間處理包—lubridate包 89

6.5.1 提取日期和時間 89

6.5.2 解析日期和時間 90

6.5.3 時間日期計算 92

6.5.4 時間間隔 93

6.5.5 時區的操作 93

6.6 時間序列基礎包—zoo包 94

6.6.1 創建時間序列 95

6.6.2 類型轉換 96

6.6.3 數據操作 97

6.7 時間序列擴展包—xts包 100

6.7.1 創建時間序列 100

6.7.2 xts包的基本操作 100

6.7.3 按時間統計數據 102

6.7.4 更改時間周期 103

6.8 要點回顧 104

第2篇 核心技術

第7章 獲取數據 106

視頻講解：39分鐘

7.1 手動輸入數據 106

7.1.1 數據編輯器 106

7.1.2 在代碼中直接輸入數據 107

7.2 讀取外部數據 108

7.2.1 讀取文本文件、CSV文件 108

7.2.2 讀取Excel文件 110

7.2.3 讀取SPSS文件 111

7.2.4 讀取Stata文件 112

7.2.5 讀取SAS文件 113

7.2.6 導入數據庫中的數據 114

7.2.7 讀取XML文件 117

7.3 R語言自帶的數據集 118

7.3.1 數據集介紹 118

7.3.2 mtcars數據集 120

7.4 要點回顧 120

第8章 數據處理與清洗 121

視頻講解：73分鐘

8.1 查看數據概況 121

8.1.1 查看數據的基本信息 121

8.1.2 查看摘要信息 123

8.1.3 查看數據整體概況 123

8.2 數據清洗 124

8.2.1 缺失值的檢測與處理 124

8.2.2 重復值的檢測與處理 126

8.2.3 異常值的檢測與處理 127

8.2.4 數據排序 128

8.2.5 數據抽樣 130

8.3 字符串處理—stringr包 131

8.3.1 stringr包中的字符串處理函數 131

8.3.2 字符串替換函數str_sub() 132

8.3.3 字符串分割函數str_split() 133

8.3.4 正則表達式的應用 134

8.4 數據合並與拆分 136

8.4.1 數據合並 136

8.4.2 數據拆分 139

8.4.3 數據分段 140

8.5 數據轉換與重塑 141

8.5.1 將數據轉換為數字格式 141

8.5.2 數據轉置 142

8.5.3 數據整合 142

8.6 要點回顧 143

第9章 數據計算與分組統計 144

視頻講解：58分鐘

9.1 數據計算 144

9.1.1 求和 144

9.1.2 求均值 147

9.1.3 求最大值 148

9.1.4 求最小值 148

9.1.5 求中位數 149

9.1.6 求眾數 149

9.1.7 求方差 150

9.1.8 求標準差 151

9.1.9 求分位數 152

9.1.10 求多個計算結果 152

9.2 數據分組統計 153

9.2.1 apply()、tapply()、sapply()、lapply()函數 153

9.2.2 分組統計函數aggregate() 154

9.2.3 分組函數group_by() 156

9.3 數據透視表 156

9.3.1 dcast()函數 157

9.3.2 gather()函數 158

9.3.3 spread()函數 158

9.4 要點回顧 159

第10章 基本繪圖 160

視頻講解：88分鐘

10.1 圖表的常用設置 160

10.1.1 基本繪圖函數plot() 160

10.1.2 設置畫布 164

10.1.3 設置坐標軸 164

10.1.4 添加文本標簽 166

10.1.5 設置標題和圖例 167

10.1.6 設置參考線 169

10.1.7 保存圖表 169

10.2 基礎圖表的繪制 170

10.2.1 折線圖 170

10.2.2 柱形圖 171

10.2.3 餅形圖 173

10.3 統計分佈圖的繪制 175

10.3.1 直方圖 176

10.3.2 散點圖 177

10.3.3 箱形圖 178

10.4 多子圖的繪制 182

10.4.1 par()函數 182

10.4.2 layout()函數 184

10.5 要點回顧 186

第11章 ggplot2高級繪圖 187

視頻講解：95分鐘

11.1 ggplot2入門 187

11.1.1 ggplot2概述 187

11.1.2 安裝ggplot2 188

11.1.3 ggplot2繪圖流程 188

11.1.4 ggplot2基本語法 189

11.1.5 ggplot2常用繪圖函數 189

11.2 ggplot2繪圖的基本設置 191

11.2.1 標題 191

11.2.2 坐標軸 192

11.2.3 添加文本標簽 193

11.2.4 圖例 194

11.2.5 更改字體大小 196

11.2.6 主題 197

11.2.7 保存圖形 199

11.3 使用ggplot2繪制圖表 199

11.3.1 折線圖 199

11.3.2 散點圖 203

11.3.3 柱形圖 205

11.3.4 直方圖 208

11.3.5 箱形圖 209

11.3.6 面積圖 210

11.3.7 密度圖 211

11.3.8 小提琴圖 213

11.4 使用ggplot2繪制分面圖 214

11.4.1 facet_grid()函數 214

11.4.2 facet_wrap()函數 216

11.5 要點回顧 218

第12章 lattice高級繪圖 219

視頻講解：60分鐘

12.1 lattice入門 219

12.2 使用lattice繪制圖表 220

12.2.1 散點圖 220

12.2.2 散點圖矩陣 222

12.2.3 條形圖 222

12.2.4 箱形圖 224

12.2.5 點圖 225

12.2.6 直方圖 225

12.2.7 核密度圖 226

12.2.8 條紋圖 227

12.2.9 平行坐標圖 227

12.2.10 3D繪圖 227

12.3 lattice繪圖的常用設置 229

12.3.1 lattice繪圖的組成部分 229

12.3.2 標題設置 229

12.3.3 坐標軸設置 230

12.3.4 圖例設置 230

12.3.5 顏色符號和線條設置 232

12.3.6 條件變量 233

12.3.7 分組變量 234

12.3.8 面板設置 234

12.4 使用lattice繪制多子圖 236

12.4.1 plot()函數 236

12.4.2 ggarrange()函數 237

12.5 要點回顧 237

第13章 基礎統計分析 238

視頻講解：65分鐘

13.1 描述性統計分析 238

13.1.1 summary()函數 238

13.1.2 describe()函數 239

13.1.3 stat.desc()函數 240

13.1.4 分組計算描述性統計量 241

13.2 概率與數據分佈 243

13.2.1 概率 243

13.2.2 數據分佈概述 243

13.2.3 正態分佈 245

13.2.4 二項分佈 246

13.2.5 泊松分佈 246

13.3 列聯表和頻數表 247

13.3.1 table()函數 247

13.3.2 ftable()函數 248

13.3.3 xtab()函數 248

13.4 獨立性檢驗 248

13.4.1 卡方檢驗 249

13.4.2 Fisher精確檢驗 249

13.4.3 Cochran-Manel-Haenszel檢驗 250

13.5 相關性分析 250

13.5.1 相關系數 251

13.5.2 相關性分析 253

13.6 t檢驗 255

13.6.1 獨立樣本的t檢驗 255

13.6.2 非獨立樣本的t檢驗 256

13.7 要點回顧 257

第3篇 高級應用

第14章 方差分析 260

視頻講解：43分鐘

14.1 方差分析概述 260

14.1.1 方差分析的概念 260

14.1.2 常見術語 260

14.1.3 方差分析表 261

14.2 方差分析的基本流程 262

14.3 aov()函數 262

14.4 單因素方差分析 263

14.4.1 正態性檢驗 264

14.4.2 方差齊性檢驗 267

14.4.3 單因素方差分析案例 268

14.5 雙因素方差分析 271

14.5.1 主效應分析 271

14.5.2 交互效應分析 273

14.6 要點回顧 273

第15章 回歸分析 274

視頻講解：35分鐘

15.1 回歸分析概述 274

15.1.1 什麽是回歸分析 274

15.1.2 回歸分析的應用 275

15.2 回歸分析的基本流程 275

15.3 假設檢驗 276

15.3.1 線性關系 276

15.3.2 評估模型性能 277

15.3.3 多重共線性檢驗 278

15.4 一元線性回歸 278

15.4.1 lm()函數 279

15.4.2 predict()函數 280

15.4.3 一元線性回歸案例 280

15.4.4 predict()函數錯誤調試 282

15.5 多元線性回歸 283

15.5.1 相關系數矩陣 283

15.5.2 散點圖矩陣 284

15.5.3 多元線性回歸案例 285

15.6 要點回顧 290

第16章 時間序列分析 291

視頻講解：73分鐘

16.1 時間序列分析概述 291

16.1.1 什麽是時間序列分析 291

16.1.2 時間序列分析的應用領域 292

16.2 時間序列的基本操作 292

16.2.1 轉換時間序列 292

16.2.2 繪制時間序列圖 293

16.3 平穩性檢驗 294

16.3.1 時序圖 294

16.3.2 自相關圖與acf()函數 295

16.3.3 偏自相關圖與pacf()函數 297

16.3.4 單位根檢驗 298

16.4 差分 300

16.4.1 什麽是差分 300

16.4.2 計算差分函數ndiffs() 300

16.4.3 差分函數diff() 301

16.5 純隨機性檢驗 302

16.6 ARMA模型—自回歸移動平均模型 302

16.6.1 什麽是ARMA模型 302

16.6.2 ARMA建模流程 303

16.6.3 模型判定 303

16.6.4 建模函數arima() 304

16.6.5 自動定階建模函數auto.arima() 304

16.6.6 模型檢驗 305

16.6.7 預測函數forecast() 306

16.6.8 尼羅河流量分析案例 306

16.7 ARIMA模型—自回歸差分移動平均模型 310

16.7.1 什麽是ARIMA模型 310

16.7.2 ARIMA模型的應用 310

16.7.3 大氣中CO2含量趨勢分析案例 310

16.8 非平穩時間序列分析 312

16.8.1 非平穩時間序列概述 312

16.8.2 分解時間序列函數decompose() 312

16.8.3 指數平滑模型HoltWinters() 315

16.8.4 基於指數平滑模型預測銷售額 315

16.9 要點回顧 317