R语言入门:商务数据分析与统计建模初探
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更新于2024-07-03
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"商务数据分析与统计建模的PPT介绍了R语言的基础知识,包括其免费、开源的特性,可在多种操作系统上运行,并拥有强大的内在帮助系统和绘图功能。R语言适合初学者和有编程经验的人,有丰富的统计函数,并且易于扩展。尽管R在图形编辑和商业支持方面存在不足,但它的学习曲线相对平缓,尤其对于统计学的理解是最大的挑战。R起源于1980年代的S语言,由Auckland大学的两位统计学家开发,现在由一个国际志愿者团队维护。R与SAS、SPSS、S-Plus等其他统计软件相比,各有优缺点,如SAS速度快但昂贵,SPSS易学难编程,S-Plus与R兼容但同样价格较高。R的缺点包括需要熟悉命令行操作,内存占用大,运行速度相对较慢,但其编程能力可显著提高效率。R还包含众多 Packages,提供了大量的数据和可读写修改的功能。"
本资源主要涵盖了以下几个关键知识点:
1. **R语言的基本特点**:R是免费且开源的统计编程语言,可在多种操作系统上运行,内置帮助系统强大,绘图功能优秀,且有丰富的统计函数库。
2. **R语言的适用人群**:R适合各种水平的用户,包括编程新手,因为它有易于学习的语法,并且可以通过用户自编程序进行扩展。
3. **R语言与其他统计软件的对比**:与SAS、SPSS、S-Plus等相比,R在价格、易用性和性能上有其独特之处,如SAS速度快但价格高,SPSS用户界面友好但编程复杂,S-Plus与R兼容但同样昂贵。
4. **R语言的学习曲线**:虽然R需要编程,但学习起来相对容易,基础功能和基本运算语句可以在短时间内掌握,进一步深入学习如编写函数和使用软件包则可能需要更多时间。
5. **R的缺点和局限**:R的缺点包括需要用户熟悉命令行操作,内存管理可能导致处理大数据集时受限,以及运行速度较慢。然而,这些缺点通常不会阻碍其在数据分析和统计建模中的高效应用。
6. **R的生态系统**:R拥有丰富的Packages,这些扩展库提供了大量的数据集和功能,用户可以方便地读取、修改和分析数据。
7. **R的发展历史**:R起源于S语言,由Auckland大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka在1995年开发,现在由R核心团队维护,是一个国际性的志愿者项目。
R语言是商务数据分析和统计建模领域的一个强大工具,其开源性质和丰富的统计功能使其在学术和商业环境中广泛应用。
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