作者：NSS；翻譯：楊金鴻；校對：韓海疇，林亦霖；

本文約3000字，建議閱讀7分鐘。
本文為帶大家了解R語言以及分段式的步驟教程！

人們學(xué)習(xí)R語言時普遍存在缺乏系統(tǒng)學(xué)習(xí)方法的問題。學(xué)習(xí)者不知道從哪開始，如何進行，選擇什么學(xué)習(xí)資源。雖然網(wǎng)絡(luò)上有許多不錯的免費學(xué)習(xí)資源，然而它們多過了頭，反而會讓人挑花了眼。

為了構(gòu)建R語言學(xué)習(xí)方法，我們在Vidhya和DataCamp中選一組綜合資源，幫您從頭學(xué)習(xí)R語言。這套學(xué)習(xí)方法對于數(shù)據(jù)科學(xué)或R語言的初學(xué)者會很有用;如果讀者是R語言的老用戶，則會由本文了解這門語言的部分最新成果。

R語言學(xué)習(xí)方法會幫助您快速、高效學(xué)習(xí)R語言。

前言

在開始學(xué)習(xí)之前，第一個要回答的問題是:為什么要用R語言？或者R語言為何如此有用?

R語言是一門快速發(fā)展的開源軟件，是SAS、STATA和SPSS這類商業(yè)軟件的競爭對手。就業(yè)市場對R語言的需求正在迅速上升，微軟等公司也同時承諾將致力讓R語言成為數(shù)據(jù)科學(xué)通用語言。

看看由Revolution Analytics制作的90秒視頻（https://www.youtube.com/watch?v=VlJnNSeO1uQ），您就知道R語言的用處。順便說下，微軟剛剛收購了Revolution Analytics。

步驟一：配置計算機環(huán)境

建立R語言學(xué)習(xí)環(huán)境最簡單方法是通過綜合R語言歸檔網(wǎng)絡(luò)(CRAN)下載（https://cran.r-project.org/）到您的本地計算機上。可以選擇Linux、Mac和Windows對應(yīng)二進制文件下載。

您可能會考慮使用R語言自帶的控制臺，但我們建議您安裝R語言集成開發(fā)環(huán)境(IDE)。RStudio（https://www.rstudio.com/）是最有名的IDE，它能讓R語言編碼更容易、更快，還能讓您輸入多行代碼、處理圖形、安裝和維護程序，有效引導(dǎo)您的編程環(huán)境。RStudio此外可以選用基于eclipse的Architect（http://www.openanalytics.eu/architect）。如果需要安裝圖形用戶界面（GUI），請選擇R-commander（http://www.rcommander.com/）或Deducer（http://www.deducer.org/pmwiki/index.php?n=Main.WindowsInstallation）。

課后作業(yè)

• 安裝R和RStudio。

  
  

• 安裝Rcmdr、rattle和Deducer程序包。以及推薦或依賴的程序包，包括GUI。

• 使用庫命令加載安裝程序，并打開GUI。

步驟二：R語言基礎(chǔ)學(xué)習(xí)

您應(yīng)該首先了解語言、庫和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)知識。

如果您更傾向于在線交流方式學(xué)習(xí)R語法，DataCamp（https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r）提供的免費在線R教程是很好的資源。還可以選擇后續(xù)課程:中級R編程（https://www.datacamp.com/courses/intermediate-r）。另一種學(xué)習(xí)方法是在線版本swirl（https://www.datacamp.com/swirl-r-tutorial），它能讓您在類似RStudio環(huán)境中學(xué)習(xí)R語言。

在互動學(xué)習(xí)環(huán)境中，您可以選擇參加Coursera（https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science）或Edx（https://www.edx.org/course/introduction-r-programming-microsoft-dat204x-0）上mooc課程。

除了上述在線資源，您還可以考慮以下優(yōu)秀資源:

• CRAN免費教學(xué)R語言（https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf）。

• Jared Lander’s R for Everyone（http://www.jaredlander.com/r-for-everyone/）

• Quick-R（http://statmethods.net/）

專門學(xué)習(xí):閱讀、數(shù)據(jù)幀、表、概述、描述、加載和安裝包、使用繪圖命令可視化數(shù)據(jù)。

課后作業(yè)

• 使用DataCamp免費在線R教程，熟悉基本的R語法。

• 創(chuàng)建Github（http://github.com/）賬號。

• 通過google幫助，解決安裝過程中出現(xiàn)的問題。

• 安裝swirl包并學(xué)習(xí)R編程(見上文)。

步驟三:了解R社

強大社區(qū)的存在是R語言發(fā)展迅速、大獲成功的主要原因。社區(qū)中核心的是R語言的“包”生態(tài)系統(tǒng)。R語言程序包可以在CRAN、bioconductor、github和bitbucket中下載。在Rdocumentation（http://www.rdocumentation.org/）中，您可以輕松搜索來自CRAN、github和bioconductor中能滿足您當(dāng)前工作需要的程序包。與在R語言程序包生態(tài)系統(tǒng)同樣重要的是，您可以在R endeavours上輕松獲得幫助與反饋。首先，R內(nèi)置幫助系統(tǒng)，您可以通過命令來訪問。同時，在Analytics Vidhya Discussions，Stack OverflowR語言是增長最快語言。R-bloggers（http://www.r-bloggers.com/）匯集許多R語言愛好者寫的博文。

課后作業(yè)：

• 訪問CranTask Views了解R語言生態(tài)系統(tǒng)。

• 在http://r-bloggers.com上注冊并訂閱每日新聞。

步驟四：數(shù)據(jù)導(dǎo)入和操作

導(dǎo)入和操作數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程中重要步驟。R語言允許使用特定包導(dǎo)入不同數(shù)據(jù)格式，從而使您工作更輕松,如下：

• readr:導(dǎo)入平面文件。

• Readxl package:將excel文件轉(zhuǎn)化為R語言。

• haven package包:讓您將SAS、STATA和SPSS數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入R語言。

• Databases:連接通過像RMySQL和RpostgreSQL包，使用DBI訪問和操作。

• rvest： 網(wǎng)頁數(shù)據(jù)抓取。

一旦數(shù)據(jù)在工作環(huán)境中可用，您就可以使用下面程序包操作:

• 整理數(shù)據(jù)的tidyr程序包。

• stringr包處理字符串操作。

• 對象數(shù)據(jù)幀，可以學(xué)習(xí)dplyr包輸入和輸出（https://www.datacamp.com/courses/dplyr-data-manipulation）。

• 需要執(zhí)行繁重數(shù)據(jù)爭用任務(wù)?試試data.table程序包。

• 執(zhí)行時間序列分析?嘗試一下像zoo，xts和quantmod程序包。

課后作業(yè)

• 
  

• 通過“導(dǎo)入數(shù)據(jù)進入R語言”課程，或閱讀文章1、2、3、4。掌握導(dǎo)入數(shù)據(jù)軟件包。

• 通過RStudio觀看Data Wrangling with R 。（https://www.rstudio.com/resources/webinars/data-wrangling-with-r-and-rstudio/）

• 閱讀并練習(xí)如何使用dplyr、tidyr和data.table程序包。

步驟五：有效數(shù)據(jù)可視化

自己創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化作品是一件很自豪的事情。然而，數(shù)據(jù)可視化既是一項技能，也是一門藝術(shù)。許多學(xué)者閱讀Edward Tufte 的“可視化定量數(shù)據(jù)”原理，或者StephenFew的 “pitfalls on dashboard design”。也可以閱讀NathanYau在FlowingData 寫的博文，來獲得創(chuàng)建R語言可視化靈感。

1.?平面圖無處不在

R語言提供了多種創(chuàng)建圖形方法，使用原理圖創(chuàng)建圖形是標準的方法。然而，有一些好的工具(或包)使用更簡單的方式來創(chuàng)建，查看圖形。

• 在R語言中學(xué)習(xí)基本圖形語法是數(shù)據(jù)可視化中一種實用方法。

• 在R語言中g(shù)gplot是數(shù)據(jù)可視化中最重要的包，并且很受歡迎，網(wǎng)上有很多它的學(xué)習(xí)資源，比如在線ggplot2教程，cheatsheet ，和以及一本由哈德利韋翰編寫的教學(xué)書。

• ggvis程序包允許您使用基本圖形語法創(chuàng)建交互式web圖形(參見教程)。

• 您知道Hans Rosling ted課程嗎?教您如何的用googleVis(一個帶有谷歌圖表接口)來重建圖表。

• 如果您遇到了繪制數(shù)據(jù)的問題，這篇文章會對您有所幫助。在這個CRAN任務(wù)視圖中可以查看到更多的可視化資源?；蛘卟榭碦語言數(shù)據(jù)可視化指南。

2. 地圖無處不在

您對分析空間可視化數(shù)據(jù)感興趣嗎？學(xué)習(xí)本教程：介紹R語言空間數(shù)據(jù)，您會輕松地使用這些包。

• 源自Google maps和ggmap開放街道的靜態(tài)圖片，可用來創(chuàng)建可視化空間數(shù)據(jù)和模型。

• Ari Lamstein’s中的choroplethr程序包。

• tmap 程序包

3. HTML插件

HTML插件是R語言可視化產(chǎn)品中非常有前景的插件，您可以用簡單的方式創(chuàng)建交互式web可視化(參見RStudio教程)，掌握這種可視化方法將會成為R語言學(xué)習(xí)中必備技能。其帶來的視覺效果會給您朋友和同事留下深刻印象。

• leaflet創(chuàng)建動態(tài)圖片。

• 使用dygraphs生成時間序列數(shù)據(jù)圖表。

• 互動表(datatable)。

• DiagrammeR創(chuàng)建圖和流程圖。

• MetricsGraphics創(chuàng)建散點圖、線圖和直方圖。

課后作業(yè)

• 理解基本圖形語法原理。

• 學(xué)習(xí)ggplot2教程。

• 使用RStudio環(huán)境學(xué)習(xí)html插件。

步驟六：數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)

對于新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法，我們推薦下列資源:

• Andrew Conway’s課程：R語言統(tǒng)計數(shù)據(jù)簡介。

• 杜克大學(xué)數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計推斷。

• R語言實用數(shù)據(jù)科學(xué)。

• 約翰霍普金斯大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)課程。

• R語言數(shù)據(jù)科學(xué)使用指南。

如果您想提高機器學(xué)習(xí)能力，可以考慮從以下教程開始學(xué)習(xí):

• 機器學(xué)習(xí)算法要點。

• 自行車共享大賽--一套R語言完整解決方案。

• Kaggle上的機器學(xué)習(xí)課程。

• 掌握機器學(xué)習(xí)。

• 介紹機器學(xué)習(xí)。

確保在相關(guān)的CRAN任務(wù)視圖中查看到R語言可用的機器學(xué)習(xí)資源。

課后作業(yè)

• 從統(tǒng)計學(xué)課程開始入門。
  

• 學(xué)習(xí)Kaggle上免費機器學(xué)習(xí)課程。

• 看Rattle中的一些R語言數(shù)據(jù)挖掘書。

• 可以從這本小冊子上學(xué)習(xí)時間序列——A Little Book for Time Series in R .

步驟七：報告結(jié)果

與數(shù)據(jù)科學(xué)愛好者交流成果，分享見解是一件很重要的事情。幸運的是，R語言針對這個問題有一些非常實用工具。

第一個工具是R Markdown，采用knitr和pandoc復(fù)制方式生成您的數(shù)據(jù)分析結(jié)果報告。使用R markdown工具，R語言最終生成文檔，替換R語言代碼。文檔可以是html、word、pfd、ioslides等格式。您可以通過本教程學(xué)到更多知識并使用cheatsheet作為參考資料。

第二個工具是ReporteRs，它是個創(chuàng)建Microsoft(Worddocx和Powerpoint pptx)和html R語言文檔程序包，并可以在Windows、Linux、Unix和Mac OS系統(tǒng)上運行。像R Markdown工具一樣自動生成R語言報告，點擊這里我們來看看如何操作。

第三個是Shiny，目前R語言中最令人興奮的工具。使R語言構(gòu)建交互式web應(yīng)用程序變得非常容易。您可以把分析報告轉(zhuǎn)換為交互式web應(yīng)用程序，您不需要了解HTML、CSS或Javascript相關(guān)知識。如果您想要學(xué)習(xí)Shiny ，請點擊RStudio learning portal。

課后作業(yè)

• 使用RMarkdown或ReporteRs創(chuàng)建第一個交互式報告。

• 嘗試構(gòu)建一個Shiny應(yīng)用。

練習(xí)

只有通過大量練習(xí)才能成為優(yōu)秀R語言程序員。因此，要定期解決數(shù)據(jù)科學(xué)中的問題。我們的建議是趕緊開始與Kaggle上的數(shù)據(jù)科學(xué)家交流。

在解決問題中測試自己的R語言水平--練習(xí)中的問題。

步驟八:時間序列分析

R語言有一個用于專屬任務(wù)視圖時間序列。如果你想在R語言中做一些時間序列分析，這將是您開始的地方。您很快會發(fā)現(xiàn)工具的強大。

想要從在線資源中掌握時間序列分析是件不容易的事情。好的切入點是一本關(guān)于時間序列的書或者選擇《原理與實踐》這本書。在程序包方面，您需要熟悉Zoo與xts程序包。Zoo為您提供了常用的保存時間序列對象格式，而xts供了操作時間序列的數(shù)據(jù)集工具。

輔助資源:?時間序列綜合教程。

課后作業(yè)

• 選擇上述列出的時間系列教程，開始您的分析。

• 使用quantmod或quandl程序軟件包下載財務(wù)數(shù)據(jù)，開始您的時間序列分析。

• 使用諸如dygraphs的程序包創(chuàng)建您的可視化時間序列數(shù)據(jù)和分析。

文本挖掘一個重要工具

學(xué)習(xí)文本挖掘，您可以從edge課程中學(xué)習(xí)。雖然課程已經(jīng)結(jié)束，但是您仍然可以訪問這些課程。

練習(xí)

• 文本挖掘競賽--一套R語言的完整解決方案。

步驟九:成為R語言大師

現(xiàn)在您已經(jīng)掌握了大部分R語言數(shù)據(jù)分析，是時候給出一些高級課程資源了。您很可能已經(jīng)知道其中的一些內(nèi)容，但不妨看看這些教程。

• Hadley Wickham的高級R語言教程。

• 在Hadoop、MongoDB或NoSQL中使用R語言。

• 微軟的RevoScaleR 程序包

?

原文鏈接：

https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/learning-path-r-data-science/

作者：楊金鴻，北京護航科技有限公司員工，在業(yè)余時間喜歡翻譯一些技術(shù)文檔。喜歡閱讀有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫之類的書，學(xué)習(xí)java語言編程等，希望能在數(shù)據(jù)派平臺上熟識更多愛好相同的伙伴，今后能在數(shù)據(jù)科學(xué)的道路上走的更遠，飛的更遠。

本文轉(zhuǎn)自：數(shù)據(jù)派THU ；獲授權(quán)；

END

合作請加QQ：365242293??

數(shù)據(jù)分析（ID?:?ecshujufenxi?）互聯(lián)網(wǎng)科技與數(shù)據(jù)圈自己的微信，也是WeMedia自媒體聯(lián)盟成員之一，WeMedia聯(lián)盟覆蓋5000萬人群。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的超级干货 ：手把手教你学习R语言（附资源链接）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。