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[R] R语言培训一般做什么内容呢?

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发表于 2017-4-13 11:07:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
一般来说,并不会专门针对生物信息学领域:
第一阶段:数据分析概念与R编程
1.商业数据分析的本质
2.R介绍、R与RStudio安装
3.R语言编程与数据整合
4.R基本数据类型
5.R基本数据结构
6.R程序控制
7.函数与包
8.数据合并与规整

第二阶段:数理统计与SQL数据库
1.R语言编程与数据整合
2.SQL及关系型数据库基本概念
3.SQL语言与R SQL实现
4.描述性统计分析和特征选取
5.描述统计与探索数据分析
6.APPLY函数族
7.R基础绘图包
a.案例:畅销品分析
b.案例:产品销售情况指标分析
第三阶段:数理统计与数据可视化
1.描述性统计分析和特征选取
2.GGplot2绘图介绍
3.使用SQL进行数据汇总
4.统计推断基础
5.假设检验与单样本T检验
6.两样本T检验
7.方差分析
a.案例:产品销售情况指标展现
b.案例:房价影响因素分析
第四阶段:统计推断与精益管理
1.统计推断基础
2.相关分析、卡方检验
3.简单线性回归
4.精益化管理
5.Dashboard 设计与应用
6.特设分析(Ad Hoc Analysis)
7.对比测试(A/B testing)
a.案例:基于宏观经济指标的产品产量预测模型
b.案例:注册方式对客户转化率的影响
第五阶段:市场分析方法与模式识别模型
1.市场调研与数据采集方法
2.连续变量间关系探索与压缩
3.聚类分析(客户分群)
4.对应分析与多维尺度
a.案例:信贷综合打分
b.案例:各地经济发展数据分析
第六阶段:客户分析方法与分类模型
1.线性回归介绍
2.线性回归诊断
3.分类变量分析
a.案例:信用卡客户价值预测
b.案例:电信客户流失预测
第七阶段:时间序列与综合案例
1.时间序列的定义
2.指数平滑法
3.时间序列模型ARIMA方法
4.信用卡产能预测案例
5.营销效果评估
6.某品牌香烟市场调研案例
7.业务数据分析师课程总结
a.案例:人口数据预测
b.案例:航空公司客运量预测


R 是统计领域广泛使用的诞生于 1980 年左右的 S 语言的一个分支。R 是属于 GNU 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
从R的普及来看,国外的普及度要明显好于国内,跟盗版windows的泛滥会影响linux在中国的普及一样的道理,破解的SAS与SPSS的存在也影响了R在中国的使用人群。但在国外高校的统计系,R几乎是一门必修的语言,具有统治性的地位。在工业界,作为互联网公司翘楚的google内部也有不少的工程使用R进行数据分析工作。那么,如果你是一个R入门的新手,你可能会存疑,如果对于没有编程经验的人来说,R是否很难掌握?

1,学R的价值要看你未来的工作中涉及到数据的难度和频繁程度。如果你的职业生涯永远只是偶尔用一下透视表这种难度和频度,那你可以不学R。如果你会更频繁的使用重复性简单的数据操作,或者更深入的探索数据,那你需要R。R不止是统计中用到,它同样可以看作是一个脚本语言,一个比excel强大很多的工具,会让你在前期投入的时间得到回报。Head first data analysis这本书最后就谈到了R,可以看看它的建议。

2,学习R的前期难度是一般的语法规则,这并不太难,到后期真正比较难的是背后的理论知识。SPSS这种软件把理论包装成一个菜单点击,这很方便初学者,但也隐藏了理论上的为什么。这类菜单点击软件就好像是跟团旅游,方便、省心、适合新手,但不够深入。R语言就好像是自由行,自由、灵活、定制性强,但对自身的能力要求高。SPSS就像一把砍刀,简单好用,但等你功力提升后就没有兴趣再用它。R就是一柄剑,它需要使用者有足够的内力(理论)去使用它,而且是使用在合适的场景下,功力不足者容易受伤。

3,我鼓励题主学习R这样的强大工具来优化自己的思维方式,不过有一个前提是,最好是先把计算机本身弄熟练一些,再使用计算机中更加高级的工具,例如先把Excel这种容易上手、可见即可得的工具掌握熟练一些(先满足务实的基本需求),之后才比较容易上升到较为抽象的编程世界(再满足更高层次的精神需求)。



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 楼主| 发表于 2017-4-13 11:10:06 | 显示全部楼层
大家可以畅所欲言,一般针对生物信息学的R培训,会分成哪几块内容呢?侧重点是什么呢?
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