JHU R编程课程笔记：R. Peng讲师的Coursera课程精华

资源摘要信息: "rprogcoursenotes: 我在 Coursera JHU R 编程课程（R. Peng，讲师）的讲座中做的笔记" 在Coursera JHU R编程课程中，R. Peng讲师主讲了一系列关于R语言的编程知识。R是一种广泛使用的统计分析和图形表示的编程语言，尤其在数据分析、统计计算和图形表示方面有着广泛的应用。本课程笔记涉及的知识点详细梳理了R编程的基础，为数据分析与统计计算提供了入门级指导和深入学习的途径。 1. R语言基础 - R语言简介：R语言是由Ross Ihaka和Robert Gentleman在1993年开发的一种语言，它基于S语言，并且是GNU计划的一部分。R语言特别适合于数据分析和统计图形表示。 - 安装R和RStudio：R语言的运行需要安装R环境，而RStudio是一个广泛使用的集成开发环境（IDE），可以提供代码编写、图形界面、数据分析和报告生成功能。 - R语言基本概念：包括变量赋值、基本数据结构（向量、矩阵、数据框、因子）、数据类型（数值型、字符型、逻辑型）、数据操作（索引、合并、变换）。 2. 数据操作 - 读取数据：如何从不同的数据源导入数据到R中，包括从文本文件、Excel文件、数据库和网页等读取数据。 - 数据清洗：学习使用R语言进行数据的清洗工作，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值检测和处理。 - 数据合并与重塑：掌握使用R语言进行数据框的合并、分组、汇总以及数据的重塑操作，例如使用`merge()`, `cbind()`, `rbind()`和`reshape()`函数。 3. 数据分析 - 统计描述：如何在R中进行数据的统计描述，包括计算均值、中位数、标准差、分位数等。 - 探索性数据分析：利用R语言的可视化功能，如`plot()`、`hist()`、`boxplot()`等进行数据分布和关系的探索。 - 假设检验与回归分析：学习在R中进行各种统计假设检验和建立回归模型，了解线性回归、逻辑回归、方差分析（ANOVA）等分析方法。 4. 数据可视化 - 基本绘图函数：掌握使用基础R语言的绘图函数如`plot()`, `barplot()`, `pie()`等进行数据可视化。 - 高级绘图包：学习使用ggplot2等高级绘图包进行复杂和美观的图表创建。 - 定制化图形：了解如何定制化图形的外观，包括颜色选择、图例设置、坐标轴调整等。 5. R编程技巧 - 编写函数：学习如何在R中编写自定义函数，提高代码的复用性和模块化。 - 环境管理：掌握如何管理R的工作环境，包括包的安装与加载、工作目录的设置、变量的清除等。 - 性能优化：了解如何优化R代码的执行效率，例如通过向量化操作、并行计算等技术。 6. 项目实践 - 实际案例分析：通过真实的数据集进行案例分析，实践上述学习的知识点。 - 项目流程管理：学习如何规划和管理一个数据分析项目，从项目准备、数据获取、数据分析到结果呈现。 7. 其他知识 - R语言社区资源：介绍R语言社区，如Stack Overflow、RStudio Community等，以及它们如何帮助解决R语言使用中的问题。 - 学习资源推荐：提供一些优秀的学习资源，如R语言书籍、在线教程、视频课程等，帮助学习者进一步拓展知识。 这些笔记是初学者入门R语言编程以及进行数据分析实践的宝贵资料，也可以作为数据科学家巩固和复习基础知识的参考资料。