R

摘要：本文旨在介绍R语言中ggplot2包的一些精细化操作，主要适用于对R画图有一定了解，需要更精细化作图的人，尤其是那些刚从excel转ggplot2的各位，有比较频繁的作图需求的人。不讨论那些样式非常酷炫的图表，以实用的商业化图表为主。包括以下结构： 1、画图前的准备：自定义ggplot2格式刷2、画图前的准备：数据塑形利器dplyr / tidyr介绍…

众所周知，当我们利用R语言处理大型数据集时，for循环语句的运算效率非常低。有许多种方法可以提升你的代码运算效率，但或许你更想了解运算效率能得到多大的提升。本文将介绍几种适用于大数据领域的方法，包括简单的逻辑调整设计、并行处理和Rcpp的运用，利用这些方法你可以轻松地处理1亿行以上的数据集。 让我们尝试提升往数据框中添加一个新变量过程(该过程中包含循环和判断…

利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中，由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上，Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归（也称最大熵）的R包maxt…

引言 数据处理是建立预测模型时不可避免的一步。一个稳健的预测模型不是仅仅依靠机器学习算法就可以建立的，相反，它还需要依靠一定的方法，这些方法帮助人们理解商业问题，了解潜在数据集，进行必要的数据处理工作并提取出有用的商业信息。 在这些建模阶段里，大多数时间通常都被花在了解潜在数据集和进行必要数据处理上。这也是这篇文章的焦点——谈一谈R中可提高数据处理效率的包。…

本系列文章内容翻译自O’reilly出版社的 25 Recipes for Getting Started with R 一书。

数据分析网整理自tbkken的《R语言入门25招》，一招招技能带你走进R语言。

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