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使用R编程语言介绍统计学

从基本概念到高级技术,本文是您的全面指南。R是一个开源工具,使数据爱好者能够精确地探索、分析和可视化数据。无论您是研究描述性统计、概率分布还是复杂的回归模型,R的多功能性和广泛的包都能促进无缝的统计探索。 让我们踏上学习之旅,探索基础知识,揭开复杂方法的神秘面纱,并阐明R如何培养对数据驱动世界的更深入理解。 什么是R? R是一个强大的开源编程语言和环境,专门用于统计分析。由统计学家开发,R作为一个多功能平台,用于数据处理、可视化和建模。其庞大的包(packages)集合使用户能够揭示复杂的数据洞察并做出明智的决策。作为统计学家和数据分析师的首选工具,R为数据探索和解释提供了一扇通往门。 了解更多:从零开始学习R中的数据科学的完整教程 R编程基础 在深入研究使用R编程语言进行统计分析之前,熟悉R编程的核心概念至关重要。在进行更复杂的分析之前,了解R的基本原理是必不可少的,因为它是推动统计计算和数据处理的引擎。 安装和设置 在计算机上安装R是必要的第一步。您可以从官方网站(The R Project for Statistical Computing)安装和下载程序。RStudio(Posit)是一个集成开发环境(IDE),您可能希望使用它来使R编码更加实用。 了解R环境 R提供了一个交互式环境,您可以直接键入和执行命令。它既是一种编程语言,也是一个环境。IDE或命令行界面是您与R进行交互的两种方式。可以完成计算、数据分析、可视化和其他任务。 工作空间和变量 在R中,您当前的工作空间保存您在会话期间创建的所有变量和对象。借助赋值运算符(‘<-’或‘=’),可以通过给变量赋值来创建变量。数据可以存储在变量中,包括逻辑值、文本、数字等。 基本语法 R具有简单直观的语法,易于学习。命令以函数名开头,后跟括号中的参数。例如,您可以使用‘print()’函数打印内容。 数据结构 R提供了几种基本的数据结构,用于处理不同类型的数据: 向量:相同数据类型的元素集合。 矩阵:具有行和列的2D数据数组。 数据框:带有行和列的表格结构,类似于电子表格或SQL表。…

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数据科学与统计学的区别

介绍 随着Indeed上数据科学家岗位的增长率达到256%,数据科学已成为行业的热门词汇。在各个领域对数据科学角色的需求不断增长,导致大众选择专业学位和培训计划来学习数据科学。企业和政府广泛使用数据来做出重要决策并规划未来的投资和活动。然而,在数据科学中,统计学的步骤对决策起到同等重要的作用。 想知道哪一个更有用-数据科学还是统计学? 让我们来探讨一下! 什么是数据科学? 数据科学是对数据进行分析以获取重要的业务见解。它包括多个学科,如统计学、人工智能、数学和计算机科学。这些学科帮助分析大量的数据。数据科学家利用他们的知识来找到解决问题的方法,弄清楚为什么会发生这个问题,可以预期什么,还能实现什么。 今天许多行业都使用数据科学来预测消费者的模式和趋势,发现新的机会。它帮助企业在产品开发和销售方面做出明智的决策。它也作为一个改进流程和检测欺诈的学科。政府也使用数据科学来提高公共服务的效率。 什么是统计学? 统计学是一门应用科学,涉及收集和分析数据以发现模式和趋势,消除偏见,并帮助决策。它是商业智能的一个特征,包括收集和分析商业数据并呈现趋势。 企业可以通过统计评估在许多方面受益,例如识别表现最佳的产品线,识别表现不佳的销售人员,了解收入增长在不同地区的变化情况。 预测建模可以从使用统计分析方法中受益。统计分析工具使企业能够深入研究,查看更重要的细节,相比于只显示可能受到各种外部事件影响的简单趋势预测。 数据科学 vs 统计学 数据科学和统计学之间的主要区别如下: 数据科学 统计学 它基于科学计算方法。它使用统计学和应用数学从大数据中获得新的信息。 统计学是对数据的研究。它应用统计函数和算法来确定数据的值。 它应用于解决与数据相关的问题。 统计学用于设计和制定基于数据的现实世界问题。 它从原始或结构化数据中提取见解。 它计划数据收集、分析和表示以进行进一步的研究。 数据科学的应用领域包括医疗系统、金融、欺诈检测和市场分析。 统计学的应用领域包括贸易和商业、人口研究和物理科学。…

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