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Tag: R

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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head()和tail()函数的解释及示例和代码

头部和尾部函数是数据分析和编程中的重要工具,特别是在Python流行的pandas包的背景下。本文深入探讨了头部和尾部函数,以Python、R和其他相关编程语言的示例代码为例,展示了它们在不同数据分析场景中的重要性。 什么是head()函数? head()函数主要用于查看数据集的前几行。它帮助用户快速了解数据及其结构。分析人员可以通过显示初始记录来检查列名、数据类型和数据本身。head()函数在许多编程语言中都可用,包括Python和R。 什么是tail()函数? tail()函数提供了数据集最后几行的快速查看,就像head()函数一样。当处理大型数据集时,它特别有帮助,因为它使用户能够检查数据是否完整,并在数据集的末尾发现任何趋势或异常值。 Python中head()和tail()的示例(使用Pandas) import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {‘Name’: [‘Ankit’, ‘Bhavya’, ‘Charvi’, ‘Diya’, ‘Eesha’],         ‘Age’: [25, 30, 22, 28,…

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数据分析师是一个好职业吗?

根据劳工统计局(BLS)的数据,研究分析师,包括数据分析师的就业预计将在2021年至2031年间增长23%。数据分析职业的显著增长为有抱负的候选人带来了前景。它深刻地影响了向公众提供的服务和产品。作为数据分析师,您必须具备解决问题和分析技能以及计算机科学,统计学和数学的技术知识。该领域为个人和职业增长提供了充足的机会,使您可以与尖端技术一起工作。但是,这个令人兴奋的职业道路究竟包括什么?让我们探讨一下为公司提供数据分析服务的理想候选人所面临的期望。 数据分析师做什么? 数据分析是指从数据中获取信息或分析它以用于业务利益。它提供了关键的质量见解,指导公司的决策过程。工作的职责包括: 收集分析数据。它将涉及通过各种方式发现或收集不同类型的数据。例如,调查,投票,问卷以及跟踪网站上的访客特征。或者,根据要求和可用性,可以购买数据集。 编程语言对前一步骤生成的数据进行清理处理,称为原始数据。名称意味着存在不需要的信息,包括异常值,错误和重复项,需要处理。清理过程旨在提高数据质量并使其可用。 现在需要对数据进行建模,为其提供结构和有组织的表现形式。它还涉及将数据进行分类和其他相关流程,使其可呈现。 因此形成的数据将服务于多种目的。使用将取决于问题陈述,这也将确定解释方法。数据解释主要涉及查找数据中的趋势或模式。 数据的展示同样是一项重要任务,其中最重要的要求是让信息以与预期相同的方式到达观众和相关方。它需要表达和沟通技巧。通常,数据分析师使用图表和图形,随后是报告撰写和信息呈现。 成为数据分析师的原因 有多种原因可以鼓励人们成为数据分析师。最重要的五个原因是: 需求高:数据生成的增加导致了大量未处理的数据。它包含许多公司可以使用的秘密。可以执行任务的个人需求呈指数级增长,标准需求为每年3000个职位。 动态领域:如果您喜欢应对挑战并在克服问题中找到乐趣,则数据分析师工作有很多提供。每天都有新的有趣挑战,这是一个需要分析思维和头脑风暴以提出解决方案的地方。在这个过程中您也可以学到很多,有益于自我提高。 高薪:数据分析师职位的薪资水平很高,值得追求此职业。薪资涨幅根据行业而异,并在某些领域承诺更高的收入和奖金。 通用性:数据分析师的需求不限于特定领域。每个行业都会产生大量数据,并需要根据信息做出逻辑决策。因此,该职位对每个专业化的人士都开放,而不受您的背景或兴趣的限制。 引领职业选择:有技能的数据分析师将为职位和公司带来价值。成长,晋升和额外福利的可能性无处不在。它使您有机会做出改变,领导团队,教导他们,变得有竞争力或塑造劳动力文化。 需求和未来就业趋势 目前数据分析师的需求很高,薪资水平也很好。根据当前数据生成的速度,未来的需求也有望增长。随着新技术的产生和数据收集的便利性,未来肯定会为人才提供新的机会。未来数据分析师的一些预期新职位包括: 解释人工智能的功能和适用性。对新开发功能的质量分析。 在业务运营和数据处理中组合实时分析。它将指导基于逻辑和策略的规划。 生成的数据解释报告需要自我解释和易于解释。数据可视化至关重要,并且该领域具有良好的职业前景。 预计引入增强型分析,其中可以通过ML算法和NLP算法处理复杂数据集。它将是引人入胜且普遍可访问。 发展机器学习和物联网,以确保当前不可能的事情成为可能。 数据分析领域的专业化方向 数据分析岗位提供了特定的工作领域。可以期待的不同专业化方向包括: 风险分析师…

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与数据科学助理教授Sagar Dhanraj Pande博士的对话

介绍 在当今快速发展的数字时代,数据科学的整合已经彻底革新了许多行业,包括教育。随着教育工作者努力提供个性化的学习体验和提高学生成果,数据科学在教学领域的作用变得越来越关键。收集、分析和从大量的教育数据中获取洞见的能力为理解学生行为、优化教学策略以及最终转变我们的教育方式并为学生的数据科学职业提供动力开辟了新的途径。 今天的贵宾是Sagar Dhanraj Pande博士。他在Springer、Elsevier、CRC、Taylor & Francis等著名期刊上发表和展示了60多篇论文,这些期刊被Scopus索引和同行评审。此外,他还在Springer的国际会议上就数据挖掘、网络安全、物联网及其应用等主题发表论文。他曾指导过多名研究生从事网络安全、计算机网络、通讯和物联网领域的研究。他负责为本科和研究生教授人工智能、深度学习、机器学习、网络安全和研发课程。 Sagar Dhanraj Panda博士的职业经历 AV:您可以告诉我们您的教育背景,以及它如何使您成为VIT-AP的一级高级助理教授吗? Sagar博士:大家好,我是Sagar Dhanraj Pande博士,目前在VIT-AP担任一级高级助理教授。我在印度马哈拉施特拉邦阿姆拉瓦蒂的P.R.Patil工程学院获得了计算机科学与工程的本科和硕士学位。之后,我在印度旅行者大学攻读博士学位,我决定将深度学习和网络安全作为我的研究领域。从那时起,我开始了成为数据科学家的旅程。之后,我在旅行者大学担任助理教授。 AV:是什么启发您追求数据科学领域的职业?您是如何开始这个领域的? Sagar博士:我一直是一个数学迷;归根结底,数据科学、机器学习甚至复杂的深度学习网络只是它的应用。因此,我的数学兴趣引发了我对数据科学的兴趣。此外,我选择将深度学习和网络安全作为我的博士研究领域,我对这个领域更感兴趣。 AV:请描述一项您在职业生涯中遇到的特别具有挑战性的项目。您是如何克服所面临的障碍的? Sagar博士:我在博士期间所做的项目本身就非常具有挑战性,因为数据集上有很多现有的框架可供使用。为了克服这个问题,我提出了自己的定制框架来对数据集进行特征选择,并为了验证这个框架的效率,我将其应用到另一个数据集上,效果非常好。 AV:您如何平衡教学责任与研究和行业参与?您发现哪些策略最有效地管理您的时间? Sagar博士:嗯,我总是尝试探索更相关于我的研究领域的新课题。我一直喜欢阅读数据科学领域最近的创新和发展。我通常会利用讲座间隙来进行研究活动。我与学生合作的任何协作项目,我的主要重点是将其转化为专利、版权或研究文章。由于这一点,我不必另外花时间进行研究。 AV:您能谈谈您在职业生涯中面对失败或挫折的时候,以及您如何从中反弹回来的经历吗? Dr. Sagar:数学是我最喜欢的学科之一。但是在本科期间,由于我在数学方面得分很低,所以那学期我的成绩不好。那段时间我感到很沮丧。但是我的父母、老师和朋友们都对我充满信心。他们时不时地激励我,最终我通过获得大学排名完成了本科和硕士学业。 数据科学职业的建议 AV:您认为在数据科学领域取得成功所必需的一些最重要的技能或素质是什么?…

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