一、前言
常用数据分析工具对比
Excel：办公室应用软件（收费）
spss：专业统计分析软件（收费）
maltab：商业软件（收费）
R：开源的数据分析软件
常用数据挖掘工具—商用
SAS：商业软件，模板固定不可修改，提供菜单操作和编程（SAS独特代码，羞涩难懂）
SAPP Clementine：商业软件，流操作的图形界面模式，模版固化
常用数据挖掘工具—开源
R语言：开源，丰富的算法包和强大的画图能力，可以通过修改源代码来设计适合自己业务的模型
R Data Miner：开源，图形化操作（R语言通过rattle包调出界面）
weka：开源，图形化操作（R语言通过Rweka包调出weka中模型）
二、R、RStudio and Rattle安装及介绍
（一）R
1、R语言优势
R语言是一款开源的软件
R语言可以运行在多种平台上
R语言可以轻松地从各种类型的数据源导入导出数据
R语言内置了多种统计及数学分析功能
R语言拥有顶尖的制图功能
2、R语言缺点
R语言速度略慢
R包比较混乱
3、R语言安装：https://www.r-project.org/
执行命令快捷键：Ctrl+R
清除控制台内容快捷键：Ctrl+L
（二）RStudio
RStudio 的安装：https://www.rstudio.com/
（三）Rattle
Rattle：可视化数据挖掘工具
Rattle 是使用 RGtk2 包提供的 Gnome 图形用户界面。
Rattle 的安装：
install.packages(“RGtk2”)
install.packages(“rattle”)
即可完成 Rattle 的安装
通过 library 函数载入这个包，并通过 rattle()命令调出 Rattle 界面。
三、新手上路
（一）R语言基本使用
R 语言的标准赋值符号是<-，也可以使用=。
a <- 1:10
a[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
A错误: 找不到对象'A'
cor(iris[,1:4])
Cor(iris[,1:4])错误: 没有"Cor"这个函数
（二）获得帮助、工作空间、包
1、获得帮助：
?median
??median2、工作空间：就是当前 R 的工作环境。
# 创建数据对象 a,b
a <- 1:10
b <- 10:1# 创建模型对象 fit
fit <- lm(Sepal.Length~Sepal.Width,data=iris)# 创建图形对象 q、p
library(ggplot2)
q <- qplot(mpg,wt,data=mtcars)
library(rCharts)
names(iris) = gsub('\\.', '', names(iris))
p <-rPlot(SepalLength ~ SepalWidth | Species,
data = iris, type = 'point', color = 'Species')可以通过 ls()命令查找当前工作空间的对象
ls()[1] "a" "b" "fit" "p" "q"
通过 rm 函数移除一个或多个对象。
ls()[1] "a" "b" "fit" "iris" "p" "q"
rm(list="fit")
ls()[1] "a" "b" "iris" "p" "q"
rm(list=ls())
ls()
character(0)3、包是 R 函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。
查看包位置：（真的有那个点！！！）
.libPaths()[1] "C:/Program Files/R/R-3.2.2/library"
通过 install.packages(“package_name”,”dir”)命令安装包。
通过 library 或者 require 命令将包加载到 R 内存中
runExample()Error: could not find function "runExample"
library(shiny)Warning message:程辑包‘shiny’是用 R 版本 3.2.5 来建造的
runExample()Valid examples are "01_hello", "02_text", "03_reactivity", "04_mpg", "05_sliders", "06_tabsets",
"07_widgets", "08_html", "09_upload", "10_download", "11_timer"
runExample("01_hello")Listening on http://127.0.0.1:7835
Note: the specification for S3 class “AsIs” in package ‘jsonlite’ seems equivalent to one from
package ‘RJSONIO’: not turning on duplicate class definitions for this class.
（三）数据对象
1、向量的概念：向量是以一维数组的方法管理数据的一种对象类型。
在大多数情况下，使用长度大于 1 的向量。可以在 R 中使用 c( )函数和相应的参数来创建一个向量：
w<-c(1,3,4,5,6,7) #数值型
w[1] 1 3 4 5 6 7
length(w)[1] 6
mode(w)[1] "numeric"
w1<-c("张三","李四","王五") #字符型
w1[1] "张三" "李四" "王五"
length(w1)[1] 3
mode(w1)[1] "character
w2<-c(T,F,T) #逻辑型
w2[1] TRUE FALSE TRUE
length(w2)[1] 3
mode(w2)[1] "logical"
w2 <- c(True,Flase,True)Error: object 'True' not found
w2 <- c(TRUE,FALSE,TRUE)
w2[1] TRUE FALSE TRUE
一个向量的所有元素都必须属于相同的模式。如果不是，R 将强制执行类型转换。
w4<-c(w,w1) # 数值型+字符型=字符型
w4[1] "1" "3" "4" "5" "6" "7" "张三" "李四" "王五"
mode(w4)[1] "character"
w5<-c(w1,w2) # 字符型+逻辑型=字符型
w5[1] "张三" "李四" "王五" "TRUE" "FALSE" "TRUE"
mode(w5)[1] "character"
向量化
rm(list=ls())
(w<-seq(1:10))[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
(x<-sqrt(w))[1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.236068 2.449490 2.645751 2.828427 3.000000
3.162278
也可以利用 R 的这个特性进行向量的算术运算
rm(list=ls())
(w1<-c(2,3,4))[1] 2 3 4
(w2<-c(3.1,4.2,5.3))[1] 3.1 4.2 5.3
(w<-w1+w2)[1] 5.1 7.2 9.3
如果两个向量的长度不同，R 将利用循环规则，该规则重复较短的向量元素，直到得到的向量长度与较长的向量的长度相同。
rm(list=ls())
(w1<-c(2,4,6,8))[1] 2 4 6 8
(w2<-c(10,12))[1] 10 12
(w<-w1+w2)[1] 12 16 16 20
rm(list=ls())
(w1<-c(2,4,6,8))[1] 2 4 6 8
(w2<-c(10,12,14))[1] 10 12 14
(w<-w1+w2)[1] 12 16 20 18
Warning message:
In w1 + w2 :
longer object length is not a multiple of shorter object length
等差序列的创建
seq(1,-9);seq(1,9) # 只给出首项和尾项数据，by 自动匹配为 1 或-1[1] 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8 -9
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9
seq(1,-9,length.out=5) #给出首项和尾项数据以及长度，自动计算等差[1] 1.0 -1.5 -4.0 -6.5 -9.0
seq(1,-9,by=-2) #给出首项和尾项数据以及等差，自动计算长度[1] 1 -1 -3 -5 -7 -9
seq(1,by=2,length.out=10) #给出首项和等差以及长度数据，自动计算尾项[1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
2、矩阵
利用矩阵 matrix 可以描述二维数据，和向量相似，其内部元素可以是实数、复数、字符、逻辑型数据。
(w<-seq(1:10))[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
(a<-matrix(w,nrow=5,ncol=2))[,1] [,2]
[1,] 1 6
[2,] 2 7
[3,] 3 8
[4,] 4 9
[5,] 5 10
(a<-matrix(w,nrow=5,ncol=2,byrow=T)) #按行填充[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 3 4
[3,] 5 6
[4,] 7 8
[5,] 9 10
a[1,2][1] 2
(a<-matrix(w,nrow=5,ncol=2,byrow=T,dimnames=list(paste0("r",1:5),paste0("l",1:2)))) #给行列设置名称矩阵的合并
(x1<-rbind(c(1,2),c(3,4))) (x2<-10+x1)x <- rbind(c(10,10),c(10,10))
xx+x1x <- rbind(c(10,10),c(10,10))
xx+x1(x3<-cbind(x1,x2))(x4<-rbind(x1,x2)) cbind(1,x1)rbind(1,x1)3、数据框
在 R 语言中，很多数据分析算法函数的输入对象都是数据框对象。而且，在使用读取 excel/txt等格式数据集的函数时，也是以数据框对象输入的。
my.dataset<-data.frame(site=c("A","B","A","A","B"),
+ season=c("Winter","Summer","Summer","Spring","Fall"),
+ pH=c(7.4,6.3,8.6,7.2,8.9))
my.datasetnames(my.dataset) #读取数据框的列名[1] "site" "season" "pH"
names(my.dataset)[1]<-"type" #对数据框的第一列列名更为 type
names(my.dataset)[1] "type" "season" "pH"
（四）数据导入
setwd("E:\\培训课程\\天善智能\\R 语言基础免费课程\\data")
getwd()[1] "E:/培训课程/天善智能/R 语言基础免费课程/data"
import.txt <- read.table("iris.txt",header = TRUE) # 读入 iris.txt 文件
head(import.txt)import.csv <- read.table("iris.csv",header = TRUE,sep = ",") #读入 iris.csv 文件
head(import.csv)import.csv1 <- read.csv("iris.csv") # 利用 read.csv 将 iris.csv 文件读入
head(import.csv1)# 读取非结构化文本文件
unstructuredText <- readLines("unstructuredText.txt")Warning message:
In readLines("unstructuredText.txt") :
incomplete final line found on 'unstructuredText.txt'
unstructuredText[1] "R 语言是一套开源的数据分析解决方案，几乎可以独立完成数据处理、数据可视化、数
据建模及模型评估等工作，而且可以完美配合其他工具进行数据交互。具体来说，R 语言具
有以下优势："
[2] "1）高效的数据处理能力"
[3] "2）数据分析"
[4] "3）数据可视化"
[5] "4）通过庞大的 R 程序包库文件进行扩展"
# Excel 文件的导入
# 利用 RODBC 包读入
library(RODBC)
channel <- odbcConnectExcel2007("sample.xlsx") # 建立连接
odbcdf <- sqlFetch(channel,'data') # 读取工作表 data 的数据
odbcdfodbcClose(channel) # 关闭连接
library(xlsx)
res <- read.xlsx('sample.xlsx',1) # 利用 read.xlsx 函数读取 Excel 文件
resdetach(package:xlsx)
library(XLConnect)wb <- loadWorkbook("sample.xlsx") # 加工作薄加载到 R 中
xldf<-readWorksheet(wb,sheet=getSheets(wb)[1]) #读取第一个工作表的数据
xldf# 访问网络数据
salary_data <- read.csv("http://www.justinmrao.com/salary_data.csv")
head(salary_data)
