9,403被浏览588,730分享邀请回答coursera.Org上约翰.霍普金大学的数据科学系列课程。该系列完全使用R作为分析工具，轻松引领你从R的初学者转变为R的开发者。该系列课程包含如下几门课。1.《数据科学家的工具箱》该课程主要介绍了数据科学家常用的一些工具。包括R、 RStudio、 Git 、Github ，这里强烈推荐RStudio，作为R的一个集成开发环境（IDE）， 它可以在Latex、 PDF、 markdown、 html 中游刃有余，并且是个强大的Literate Programming 工具。除了以上提及的强大工具之外，还介绍了数据的类型、数据分析的方法过程、以及数据科学的一些知识点。2.《R语言程序开发》主要内容包括：1）R概述，R的数据类型和对象，数据的读写操作；2）R中的控制流，函数式编程，作用域，时间数据类型；3）循环函数，检查代码漏洞的方法；4）数据模拟实现，代码风格规范。3.《获取和整理数据》完成这门课程将获得技能：1）从各种资源获取数据；2）数据清洗的原则；3）数据整理的工具与技巧。4.《探索性数据分析》完成这门课程将收获：1）运用R中的base，lattice，ggplot2等绘图系统进行数据的可视化展示；2）对不用类型的数据运用基本的数据展示原则创造丰富多样的分析图；3）基于特定问题出发，运用探索高维数据的统计技巧，创造多维度数据的可视化方式。5.《可重复性研究》通过这门课程，你将学会：1）使用Rmarkdown撰写文档；2）在分析报告中嵌入R代码；3）用knitr等相关工具编译Rmarkdown文档；4）进行可重复性的数据分析研究。6.《统计推断》这门课主要介绍统计推断的基础。可以收获：1）统计推断的概览；2）进行统计推断的模型假设；3）复杂统计推断的技巧。7.《回归模型》这门课教会学生：1）如何进行拟合线性模型，如何进行残差分析；2）进一步探索如何引入哑变量解决特殊的模型设定问题；3）介绍广义线性模型，特别是Poisson回归和Logistic回归。8.《实用机器学习》完成这门课将收获：1）经典机器学习算法；2）如何应用多种机器学习工具；3）如何对真实数据进行模型评估和预测。9.《数据产品开发》内容涵盖：1）如何创造统计产品以进行交互式探究；2）重点学习如何探究不确定性的统计结果；3）如何创造Shiny应用，以及数据产品相关的R扩展包。二.技术博客和书籍推荐R-bloggers：R and Data Mining: 老师的个人博客：，肖凯老师推荐了十几本R参考书。书籍：《R语言实战》，《R语言编程艺术》，《机器学习——实用案例解析》，《ggplot2数据分析与图形艺术》，这些书都有中文版。三.社区帮助l R自带的帮助文档；l R Journal: ，对研究某个包非常有帮助；l 一个神奇的网站：，牛人聚集，99.9%的R问题都可以在上面找到你想要的答案;l Stat.stackexchange.l R Mailing List: l Talk Stats: ；l Google，善用英文搜索;四.小伙伴找到一个志同道合的同学一块学习，一块在coursera上刷Assignments，互相帮助检查代码，互相督促看书敲实例代码进度，比较容易坚持下去，在此，感谢。五.实践实践实践我在学校选修了两门R数据分析相关的课程，并且给老师做研究助理，用R完成老师布置的编程任务，学以致用，非常高效率。暑期的时候找了一份数据分析实习，实践两个月，对代码的规范化和可重用性的重要性有了更深刻的理解。------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------更新：最近才刚开始在知乎答题，没想到会有这么多的人点赞，真的非常感谢大家的认同。评论区有的同学反馈了几个问题，在这里罗列并补充说明一下。公开课很boring，你居然刷完了？没有统计学基础，可以按这个路径学习R吗？刷个课就能找着数据分析实习？对于问题1，我非常认同，其实我也没有刷完整个系列。主要是因为进度太慢，内容太少，并且我是统计专业出身，课程的很多内容我已经有了一定的把握。但是，我认真的刷完了第2门和第8门，完成了相应的Assignments。我相信这个系列课程对欠缺一定的统计学基础的同学一定会更有帮助。对于问题2，我的回答是“definitely yes!”.对于问题3，我想这位同学应该没有仔细看完整个答案。我虽然是用一个学期从开始接触到掌握，但是花的时间也还挺多的。其中，花时间最多的时候是给老师做助研，研究一些R的新奇功能，以及一些R包源码。另外，我用R完成了四门课的小论文（报告）的编程。突然想到在Quara上曾浏览到的一个回答：有一定基础的同学我觉得是可以借鉴学习的。Hadley大神是这样回答的（我想谁是Hadely应该不用解释了吧(●'?'●)）：Writing. I have worked really hard to build a solid writing habit - I try and write for 60-90 minutes every morning. It's the first thing I do after I get out of bed. I think writing is really helpful to me for a few reasons. First, I often use my writing as a reference - I don't program in C++ every day, so I'm constantly referring to @
every time I do. Writing also makes me aware of gaps in my knowledge and my tools, and filling in those gaps tends to make me more efficient at tackling new problems.Reading. I read a lot. I follow about 300 blogs, and keep a pretty close eye on the R tags on Twitter and Stack Overflow. I don't read most things deeply - the majority of content I only briefly skim. But this wide exposure helps me keep up with changes in technology, interesting new programming languages, and what others are doing with data. It's also helpful that if when you're tackling a new problem you can recognise the basic name - then googling for it will suggest possible solutions. If youdon't know the name of a problem, it's very hard to research it.Chunking. Context-switching is expensive, so if I worked on many packages at the same time, I'd never get anything done. Instead, at any point in time, most of my packages are lying fallow, steadily accumulating issues and ideas for new feature. Once a critical mass has accumulated, I'll spend a couple of days on the package.Finally, it's hard to over-emphasise the impact that working full-time on R makes. Since I've left Rice, I now spend well over 90% of my work time thinking about and programming in R. This has a compounding effect because as I built better tools (cognitive and computational) it becomes even easier to build new tools. I can create a new package in seconds, and I have many techniques on-hand (in-brain) for solving new problems.我觉得R的入门门槛是比较低的，即使你没有编程基础，只要你集中一段时间（几个月？）投入，你应该就能享受到它带给你的便利。但是，要想成为一个R开发者，是需要持续的付出一定的时间和精力的。1.8K93 条评论分享收藏感谢收起71323 条评论分享收藏感谢收起R语言最好的IDE：Rstudio介绍
编辑：www.fx114.net
本篇文章主要介绍了"R语言最好的IDE：Rstudio介绍"，主要涉及到R语言最好的IDE：Rstudio介绍方面的内容，对于R语言最好的IDE：Rstudio介绍感兴趣的同学可以参考一下。
原文地址：http://www.dataguru.cn/article-1602-1.html
看到很多的R语言教材，介绍的编辑器或者IDE都是很简陋的那些，就没有见到有人提到RStudio。对于不使用Emacs的人来说，RStudio真的是一个很好很好的IDE。
在这里就可以下载了，还支持多平台，windows，Linux，Mac都能用，非常好。当然，它的好不仅是夸平台，还有许许多多的有点。下面我将详细介绍它。
下面就是它的主界面。
从图上可以看出，它总共有四个工作区域，左上是用来写代码的，左下也可以写代码，同时也是数据输出的地方。（记住，R语言是动态语言，写代码的 形式有两种，一种是像写作文一样写很多，也就是像c这样的语言一样的代码，一种则是写一句就编译解释一句。左下就是写一句编译解释一句的工作区域。右上是workspace和历史记录，功能等下再介绍。右下有四个主要的功能，Files是查看当前workspace下的文件，Plots则是展示运算结果的 图案，Packages则能展示系统已有的软件包，并且能勾选载入内存。Help则是可以查看帮助文档的。
下面从左上开始介绍起：
可以看到，其是具有代码高亮功能的，只是高亮的颜色有点儿少了。点击工具栏上的File，选择New，总共可以看到四种格式的文件，其他的我们 可以不管，我们要的就是R Script这个，这样就能建立一个R语言的代码文件了。如图写好代码之后，右上角有个Run，这个Run如果直接点击，则是运行当前行，如果你先用鼠标 在代码上选好要运行的部分，比如前面的五行，然后再点Run，就能一下运行完这五行了。Run旁边的按钮是Re-Run，就是重复一次上次的运行。再右边 的那个source按钮，我倒是不知道用来做啥的。
点击一个发光的棒棒，可以出现如下的界面：
共有四个功能，可以对代码进行修正之类的，如果你要经常写R语言的代码，最好把这些快捷键记住，会方便很多的。它的左边是查找和替换功能。Source on Save最好把它勾上，可以让你的代码保存。
下面将右下部分：
右下部分就比较简单了，大部分人都是在windows下使用R语言的，安装R语言的时候都会自动一个Rgui编辑器，界面就和这个差不多。如果 你把R语言加入到了环境变量里面去了，在命令行下输入R也能看到这个界面。在linux或者mac下的用户，安装了R语言之后，在终端输入R，然后Enter一下，就能看到这个界面的了，这里可以写代码，也能显示程序运行过程和结果。但是我一般不在这里写，一个是写好的代码不知道怎么保存，一个是一 不小心一部分写错了，很多都要重来。
下面介绍左上部分，截图如下：
Value和Function都是上一次程序运行后，保存在.RData文件里面的值，Value一项中，保存的是程序运行过程中一些变量的值，我们可以通过鼠标点击，使它们显示出来，如图：
而Function则是可以让你方便的找到代码中的函数，同样也可以点击的，显示出来如图：
这样就能快速的查看某个函数的代码了，并且还能保存下来。R语言不是面向对象的语言，所以函数是可以一个一个分开来的。
界面工具栏的Load可以让你切换工作区，R语言是有工作区这个说法的，每个工作区都会有一个隐藏文件.RData, Save可以保存当前工作区，这个可以方便你换电脑工作等。import dataset则是可以导入格式按照R语言要求的数据作为数据集。Clear all可以将当前工作区的Value和Function清除干净。RStudio不会自动更新这个工作区的值，如果你要获得你要运行的代码的Value和Function，最好在运行前Clear all一下。
点击History，可以切换到历史记录界面，如下：
这些代码是之前运行过的代码，可以保存下来，也可以选择一部分，然后按To Console或者To Source，前者是将选择的代码送到右下那里去运行，后者是将代码送到右上的光标位置。最右的两个按钮，左边那个是清除选中的部分，右边的是清除全部。
下面介绍右下，右下的功能比较多：
这个是Files的界面，可以显示工作区内的文件，New Folder就是新建文件，Delete可以删除，Rename可以重命名，当然要做这些操作之前要先在要操作的文件左边勾选一下。More则提供了其他功能。
下面是Plot的界面：
图形可以随着这个工作区的变大而缩放。工具栏那也有一个Zoom，可以放大图片，Export则可以将图片导出，可以导入为图片，也可以到处为PDF，也能导入到剪切板上。导出为图片的界面如图：
image format处可以选择图片的格式，一般选择png，Directory可以选择保存的文件夹，File name可以输入图片的名字，width和Height可以输入图片的宽高。这个功能比较方便，不用那么麻烦得写几段代码来保存图片。
Package界面如下，可以显示已经import的包，也显示了你安装了的所有的包：
这里可以安装新的包，也可以升级各个包。同时点击包名字的链接，就能够看到该包的文档了，很方便的。
help界面就不详细介绍了，不过它可以很方便的搜索关键词，然后获得帮助，这个非常好，我经常用它来查帮助文档的
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本文标题：
本页链接：254被浏览135,163分享邀请回答438 条评论分享收藏感谢收起library(xlsx)
read.xlsx("zhihu.xlsx",sheetName="nba",header=T)
#需要注意:文件路径,文件编码等问题
结果显示如下：读取方法2：使用剪切板首先，打开zhihu.xlsx，选中要读取的内容并右键复制，然后在Rstudio中输入代码如下，read.table("clipboard",header=T)
输入结果如下：读取方法3：将Excel另存为csv文件首先，打开zhihu.xlsx，将文件另存为zhihu.csv，然后在Rstudio中输入代码如下，read.csv("zhihu.csv",header=T)
输出结果如下：以上！最后：以上仅为小例子，较简单！需要注意，实际问题要复杂的多，许多参数需要根据实际情况等设置。供你参考！8216 条评论分享收藏感谢收起R语言如何导入TXT文件数据_百度知道
R语言如何导入TXT文件数据
我有更好的答案
R），然后双击这个 .R进入 R，比如 e。同样的，Windows 下适用;folder\&#92:\\file.txt。Linux下不清楚。或者用/，默认的工作目录就是这个文件夹了。最好是把源数据文件复制一份放在工作目录下，方便引用。这里有个 dirty trick，在放 TXT 文件的文件夹里新建 R script 文件（新建一个 TXT，把文件后缀改成 如果是 Windows 下使用绝对路径，要用 \&#92
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