数据标准化处理是数据分析的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲，数据之间的差别可能很大，不进行处理会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异对数据分析结果的影响，需要对数据进 ...

Basic包是R语言预装的开发包，包含了常用的数据处理函数，可以对数据进行简单地清理和转换，也可以在使用其他转换函数之前，对数据进行预处理，必须熟练掌握常用的数据处理函数。 一，合并向量 函数ap ...

列联表是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数分布表，它是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。 按两个 ...

数据分析的工作，80%的时间耗费在处理数据上，而数据处理的主要过程可以分为：分离-操作-结合（Split-Apply-Combine），也就是说，首先，把数据根据特定的字段分组，每个分组都是独立的；然 ...

数据重塑通常使用reshape2包，reshape2包用于实现对宽数据及长数据之间的相互转换，由于reshape2包不在R的默认安装包列表中，在第一次使用之前，需要安装和引用： 重塑数 ...

在实际分析数据之前，必须对数据进行清理和转化，使数据符合相应的格式，提高数据的质量。数据处理通常包括增加新的变量、处理缺失值、类型转换、数据排序、数据集的合并和获取子集等。 一，增加新的变量 通常 ...

准备数据是数据分析的第一步，由数据构成集合，我们称作数据集，数据集的结构是行列式的，行表示观测，列表示变量。把数据读入到R中，转换为合适的数据结构，能够提高数据分析的效率。在数据分析中，常用的存储数据 ...

在真实的世界中，缺失数据是经常出现的，并可能对分析的结果造成影响。在R中，经常使用VIM（Visualization and Imputation of Missing values）包来对缺失值进行 ...

在数据分析中，整理数据的本质可以归纳为：对数据进行分割（Split），然后应用（Apply）某些处理函数，最后将结果重新组合（Combine）成所需的格式返回，简单描述为：Split - Apply ...

R是专门用于数据分析和统计的脚本语言，广泛应用在每一个需要统计和数据分析的领域。使用R做数据建模、数据统计和分析是一个发现未知和惊喜的旅程，前提，你必须迈出第一步，去学习R语言。R是一种解释型语言，这 ...