R语言数据处理实践：帝国理工学院研究生院教程

资源摘要信息:"伦敦帝国理工学院研究生院数据科学与R的数据处理" 知识点: 1. R语言基础与应用 - R语言是一种用于统计分析和图形表示的编程语言，特别适合于数据分析和数据科学领域。 - 在本研讨会中，R将被介绍作为数据处理环境，它提供了一套完整的工具，用于数据的导入、清洗、处理、分析和可视化。 2. tidyverse包集 - tidyverse是一套包含多个R包的集合，这些包共同工作，提供了一种新的数据处理和分析的方法论。 - 该集合中的主要包包括dplyr、tidyr、ggplot2等，它们分别用于数据转换、整理和可视化。 - Tidyverse的设计理念是数据整洁和处理的“tidy”方式，即每行代表一个观测值，每列代表一个变量。 3. 读取与整理数据 - 使用readr包可以高效地读取表格数据，如CSV文件等。 - tidyr包允许用户对数据进行整理，包括拆分、合并、填充等操作，是数据“整洁化”的重要工具。 4. 数据转换 - dplyr包提供了一系列强大的函数，用于对数据集进行筛选、排序、分组和转换。 - 数据转换步骤是数据分析的核心，涉及选择、添加或修改数据列，以及创建新的数据集。 5. 数据可视化 - ggplot2包是R中最为流行的绘图包之一，基于“图层”的概念，能够创建复杂的统计图形。 - ggplot2提供了一种清晰和一致的方法来构建图形，允许用户通过添加不同类型的图层来定制和展示数据。 6. 统计检验与表格数据 - 除了数据处理和可视化之外，tidyverse包集还能够进行基本的统计分析，如t检验、卡方检验等。 - 统计检验是验证数据假设、得出科学结论的重要步骤。 7. R与RStudio的安装 - 为了完成数据处理的学习和实践，需要在本地环境中安装R语言和RStudio。 - RStudio是一个集成开发环境（IDE），为R提供了一个更加用户友好的界面。 - R和RStudio可以通过Anaconda数据科学平台安装，Anaconda是一个用于科学计算的开源平台，提供包管理和环境管理。 8. 入门与评估 - 研讨会的入门指南建议将相关资料下载为ZIP文件并解压缩，然后通过浏览器打开HTML格式的笔记本文件开始学习。 - 此外，还有一个在线服务Binder可以用来运行笔记本，无需本地安装R和RStudio。 - 课程评估是一个重要的环节，通过评估表收集反馈，帮助教育机构不断改进培训质量。 通过上述知识点的介绍，可以了解到该研讨会的内容覆盖了从数据处理基础到高级应用的各个方面，为学员提供了一个全面学习R语言在数据科学领域应用的机会。