R语言探索性数据分析演讲及代码分享

资源摘要信息:"本资源主要包含了一个名为‘EDAwithR’的项目，该项目包含了在2015年1月21日和2015年8月19日于波特兰举办的两次聚会中发表的题为‘使用R探索性数据分析’的演讲的代码和幻灯片。此资源的创建和分发利用了一系列R语言的工具和包，特别是通过Slidify这一工具来实现幻灯片的制作。" 知识点: 1. 探索性数据分析EDA概念: 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是数据分析的重要步骤，通过可视化和数据转换等手段对数据进行初步分析，以发现数据的特性或模式，验证假设或建立模型的数据分析方法。 2. R语言介绍: R是一种专门用于统计分析和图形表示的编程语言和软件环境，它在数据分析、统计和学术研究领域被广泛应用。R语言拥有强大的包（Packages）生态系统，涵盖了从基础统计分析到机器学习的各类工具。 3. R语言中的EDA应用: 在R语言中，可以通过各种专门的包来执行EDA，如ggplot2用于数据可视化，dplyr和data.table用于数据操作等。R提供了丰富的函数和方法来进行数据探索，例如summary(), plot(), hist()等。 4. Slidify工具: Slidify是一个开源工具，允许用户创建交互式的R Markdown文档，并可以将其编译为幻灯片。用户可以通过编写Rmd（R Markdown）文件来制作演讲或报告的幻灯片，这些文件可以嵌入R代码块，代码执行的结果可以自动集成到最终输出的幻灯片中。 5. 使用devtools包安装GitHub上的R包: devtools是R的一个包，它提供了一系列便捷的函数来安装和管理R包。特别是可以使用devtools包从GitHub安装那些尚未发布到CRAN（R的综合包存档网络）上的R包，这在使用最新的开发包时非常有用。 6. slidifyLibraries和slidify包的安装和使用: slidifyLibraries是一个提供额外幻灯片库的包，而slidify是用于创建带有Rmd文件的演示文稿的包。这两个包可以帮助用户在R中创建更为丰富和动态的演示文稿。 7. 波特兰数据用户组和波特兰R用户组: 这两个组织定期举办聚会，为数据分析人员、R语言爱好者以及相关专业人士提供交流的平台，分享技术经验，讨论数据科学的最新进展。 8. CSS标签相关性: CSS通常与网页设计和开发相关联，而不是直接与R语言或数据分析相关。在这里，CSS标签可能用于描述在制作幻灯片过程中所涉及的样式设计，或者幻灯片模板的外观布局。CSS的技能可以用于美化由Slidify创建的幻灯片。 9. 文件压缩包子文件（EDAwithR-master）: 这个文件可能是源代码、文档、数据集和其他与EDAwithR项目相关的材料的压缩包。这些资源对于理解演讲内容和R代码的实现非常有帮助，可以让有兴趣的用户进一步探究和实践EDA的概念。 以上是根据给定文件信息总结的详细知识点。