R语言大数据基础：数据准备与导入导出

"该资源是清华大学提供的R语言学习课件，涵盖了从R语言入门到大数据应用的全面课程，包括14个章节，重点讲解数据准备、数据可视化、数据建模等核心技能。其中，第4章专注于数据准备，介绍了如何导入和导出不同类型的数据，如文本文件、Excel文件和数据库文件，并提供了相关的函数和示例代码。" 在大数据领域，R语言因其强大的统计分析能力和丰富的可视化库，成为了数据科学家和分析师的重要工具。本课程旨在培养大数据应用人才，通过深入学习R语言，帮助学习者掌握数据处理的基础。以下是第4章“数据准备”中的关键知识点： 1. **数据导入**： - 使用`read.table()`函数从带有分隔符的文本文件中导入数据，可以将表格格式的文件转化为数据框。 - 通过`RODBC`包连接Excel文件，如`obdcConnectExcel()`函数用于打开Excel文件，`sqlFetch()`用于获取数据，最后需关闭连接。 - 使用`xlsx`包的`read.xlsx()`函数可以直接读取Excel工作簿中的指定表单。 - 导入数据库文件时，需要建立ODBC数据源名称（DSN），然后使用`odbcConnect()`建立连接，`sqlFetch()`和`sqlQuery()`用于提取数据，最后关闭连接。 2. **数据导出**： - `write.table()`函数用于将数据框导出为文本文件，可调整参数控制是否包含行号、列名以及字符串是否加引号。 - 图形保存功能，包括使用`png()`、`jpeg()`和`pdf()`函数分别保存为PNG、JPEG和PDF格式，可以设置背景透明度等选项。 这些知识点对于理解和操作数据至关重要，尤其是在大数据项目中，数据预处理是数据分析流程的重要组成部分。通过学习R语言的数据导入和导出技巧，学习者能够高效地处理各种类型的数据源，为后续的数据分析和建模打下坚实基础。此外，课程还覆盖了R语言的基础、数据模型、数据可视化、探索性数据分析、高级编程、数据建模、评估以及特定领域的应用，如RHadoop和RSpark，全面涵盖了数据科学的关键环节。