r統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析程序（數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及r語言編程）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于r統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析程序的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、python和r數(shù)據(jù)分析哪個(gè)更好

• 2、常用統(tǒng)計(jì)分析軟件匯總

• 3、怎么學(xué)習(xí)用 R 語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

• 4、R數(shù)據(jù)科學(xué)（五）探索性數(shù)據(jù)分析

一、python和r數(shù)據(jù)分析哪個(gè)更好

2012年的時(shí)候我們說R是學(xué)術(shù)界的主流，但是現(xiàn)在Python正在慢慢取代R在學(xué)術(shù)界的地位。不知道是不是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代的到來。

Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數(shù)據(jù)；R不行，R分析數(shù)據(jù)時(shí)需要先通過數(shù)據(jù)庫(kù)把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)據(jù)（通過groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以有人說：Python=R+SQL/Hive，并不是沒有道理的。

Python的一個(gè)最明顯的優(yōu)勢(shì)在于其膠水語言的特性，很多書里也都會(huì)提到這一點(diǎn)，一些底層用C寫的算法封裝在Python包里后性能非常高效

(Python的數(shù)據(jù)挖掘包Orange canve

中的決策樹分析50萬用戶10秒出結(jié)果，用R幾個(gè)小時(shí)也出不來，8G內(nèi)存全部占滿)。但是，凡事都不絕對(duì)，如果R矢量化編程做得好的話（有點(diǎn)小難度），會(huì)

使R的速度和程序的長(zhǎng)度都有顯著性提升。

R的優(yōu)勢(shì)在于有包羅萬象的統(tǒng)計(jì)函數(shù)可以調(diào)用，特別是在時(shí)間序列分析方面，無論是經(jīng)典還是前沿的方法都有相應(yīng)的包直接使用。

相比之下，Python之前在這方面貧乏不少。但是，現(xiàn)在Python有了

pandas。pandas提供了一組標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)間序列處理工具和數(shù)據(jù)算法。因此，你可以高效處理非常大的時(shí)間序列，輕松地進(jìn)行切片/切塊、聚合、對(duì)定期

/不定期的時(shí)間序列進(jìn)行重采樣等。可能你已經(jīng)猜到了，這些工具中大部分都對(duì)金融和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)尤為有用，但你當(dāng)然也可以用它們來分析服務(wù)器日志數(shù)據(jù)。于是，近

年來，由于Python有不斷改良的庫(kù)（主要是pandas），使其成為數(shù)據(jù)處理任務(wù)的一大替代方案。

做過幾個(gè)實(shí)驗(yàn)：

1. 用python實(shí)現(xiàn)了一個(gè)統(tǒng)計(jì)方法，其中用到了ctypes，multiprocess。

之后一個(gè)項(xiàng)目要做方法比較，又用回R，發(fā)現(xiàn)一些bioconductor上的包已經(jīng)默認(rèn)用parallel了。（但那個(gè)包還是很慢，一下子把所有線程都用掉了，導(dǎo)致整個(gè)電腦使用不能，看網(wǎng)頁非?？▇）

2. 用python pandas做了一些數(shù)據(jù)整理工作，類似數(shù)據(jù)庫(kù)，兩三個(gè)表來回查、匹配。感覺還是很方便的。雖然這些工作R也能做，但估計(jì)會(huì)慢點(diǎn)，畢竟幾十萬行的條目了。

3. 用python matplotlib畫圖。pyplot作圖的方式和R差異很大，R是一條命令畫點(diǎn)東

西，pylot是準(zhǔn)備好了以后一起出來。pyplot的顏色選擇有點(diǎn)尷尬，默認(rèn)顏色比較少，之后可用html的顏色，但是名字太長(zhǎng)了~。pyplot

的legend比R 好用多了，算是半自動(dòng)化了。pyplot畫出來后可以自由拉升縮放，然后再保存為圖片，這點(diǎn)比R好用。

總的來說Python是一套比較平衡的語言，各方面都可以，無論是對(duì)其他語言的調(diào)用，和數(shù)據(jù)源的連接、讀取，對(duì)系統(tǒng)的操作，還是正則表達(dá)和文字處

理，Python都有著明顯優(yōu)勢(shì)。

而R是在統(tǒng)計(jì)方面比較突出。但是數(shù)據(jù)分析其實(shí)不僅僅是統(tǒng)計(jì)，前期的數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)抽樣，數(shù)據(jù)聚類，以及比較復(fù)雜的數(shù)據(jù)挖掘算法，數(shù)據(jù)建模等等

這些任務(wù)，只要是100M以上的數(shù)據(jù)，R都很難勝任，但是Python卻基本勝任。

結(jié)合其在通用編程方面的強(qiáng)大實(shí)力，我們完全可以只使用Python這一種語言去構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用程序。

但世上本沒有最好的軟件或程序，也鮮有人能把單一語言挖掘運(yùn)用到極致。尤其是很多人早先學(xué)了R，現(xiàn)在完全不用又舍不得，所以對(duì)于想要學(xué)以致用的人來說，如果能把R和Python相結(jié)合，就更好不過了。

二、常用統(tǒng)計(jì)分析軟件匯總

我們?cè)诠ぷ鬟^程中或者更在找工作的過程中，常常發(fā)現(xiàn)大家數(shù)據(jù)分析的軟件或統(tǒng)計(jì)分析的軟件有很多。我們這里對(duì)常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。

Excel是我們最常見的辦公工具，對(duì)于數(shù)據(jù)量并不是很大的數(shù)據(jù)，Excel可以很靈活便捷的處理。其便利程度甚至高于以下提及的任何一個(gè)軟件。所以Excel一定要學(xué)好，不僅要掌握好Excel基本的功能，還要熟練使用Excel公式、Excel圖表等功能。

可以說是目前最標(biāo)準(zhǔn)的最權(quán)威的統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件。SAS是一個(gè)程序化的軟件，這么說是因?yàn)樵赟AS中用程序?qū)懕扔貌藛我?jiǎn)便快捷。廣泛應(yīng)用于銀行、金融行業(yè)、生物醫(yī)藥等行業(yè)。

SAS既可以處理橫截面數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)，也可以處理面板數(shù)據(jù)。

擅長(zhǎng)處理橫截面數(shù)據(jù)。SPSS的界面和菜單做的很優(yōu)秀（除了翻譯不標(biāo)準(zhǔn)很讓人無奈之外），其外觀基本上和Excel很像。在SPSS的使用過程中，我們可以用菜單很方便快捷進(jìn)行操作。這很方便初學(xué)者進(jìn)行學(xué)習(xí)，而不用特意去學(xué)習(xí)編寫程序。廣泛應(yīng)用于電信行業(yè)、市場(chǎng)咨詢行業(yè)。如果數(shù)據(jù)量在幾千萬行，用SPSS和SAS處理時(shí)長(zhǎng)差不多。但是對(duì)于更大的數(shù)據(jù)量（億以上級(jí)別），SAS就會(huì)比SPSS在處理速度上凸顯優(yōu)勢(shì)。

擅長(zhǎng)處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方向應(yīng)用廣泛。

擅長(zhǎng)處理面板數(shù)據(jù)。和SPSS用戶群重疊度比較高。

R語言對(duì)于橫截面數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)都能處理。其特點(diǎn)在于R軟件是開源的軟件，其中有異常豐富（約有1萬多個(gè)）的可以調(diào)用的“包”。

本身不是統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件，但是其中有統(tǒng)計(jì)工具箱。工程領(lǐng)域用的多。

其實(shí)作為一名數(shù)據(jù)分析師來說，以上的分析軟件并不需要每一個(gè)都掌握，我們只需要精通最擅長(zhǎng)的一門，同時(shí)掌握另外一門作為輔助也就可以了。這就像是武俠小說里面的大俠，一定有最擅長(zhǎng)的一門兵器，但是同時(shí)呢，肯定也有其他能夠使得上手的兵器。而關(guān)于到底使用什么軟件呢？一定要根據(jù)以上提及的軟件的特點(diǎn)，結(jié)合上行業(yè)的特點(diǎn)來決定。任何脫離行業(yè)和業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析都無從談起。

另外，這里不得不提及一個(gè)問題，以上的各個(gè)數(shù)據(jù)分析軟件是否有高低貴賤之分呢？我個(gè)人認(rèn)為是沒有的。其道理就像是，我們?cè)谶x擇不同的工具，其出發(fā)點(diǎn)都在于這個(gè)工具一定可以最快捷方便的解決目前的問題。殺雞焉用牛刀，殺雞用殺雞刀，宰牛當(dāng)然用牛刀。

三、怎么學(xué)習(xí)用 R 語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

什么是R語言？應(yīng)該如何開始學(xué)習(xí)/使用R語言呢？

學(xué)習(xí)R有幾個(gè)月了，總算是摸著了一點(diǎn)門道。

寫一些自己的心得和經(jīng)驗(yàn)，方便自己進(jìn)一步鼓搗R。如果有人看到我寫的東西而得到了幫助，那就更好了。

什么是R？R的優(yōu)點(diǎn)何在？

R是一個(gè)數(shù)據(jù)分析軟件。簡(jiǎn)單點(diǎn)說，R可以看做MATLAB的“替代品”，而且具有免費(fèi)開源的優(yōu)勢(shì)。R可以像MATLAB一樣解決有關(guān)數(shù)值計(jì)算的問題，而且具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理，繪圖功能。

R擁有大量的統(tǒng)計(jì)分析工具包，我的感覺是——只有我們沒聽說過的工具，絕對(duì)沒有R沒有的工具包。配合著各種各樣的工具包，你可以毀滅任何關(guān)于數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)的問題。因?yàn)閿?shù)據(jù)包的數(shù)量龐大，所以查找自己需要的數(shù)據(jù)包，可能很煩惱。

如果有以下技能，學(xué)R會(huì)很方便：

1.已經(jīng)了解些高級(jí)程序語言（非常重要）

2.英語不壞

3.概率統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)

4.看數(shù)據(jù)不頭疼

5.看cmd or terminal 也不頭疼

你需要一本適合你的R語言教材

我開始學(xué)習(xí)R的時(shí)候，找到了這個(gè)帖子

非常強(qiáng)大的關(guān)于R語言教材綜述。我非常感謝原帖作者。你可以參考這個(gè)帖子選一本適合你的教材。

我這里在說一下我主要使用的幾本教材的心得：

1. 統(tǒng)計(jì)建模與R軟件（薛毅著）：非常優(yōu)秀的R語言入門教材，涵蓋了所有R的基礎(chǔ)應(yīng)用&方法，示例代碼也很優(yōu)秀。作為一本中文的程序語言教材，絕對(duì)是最優(yōu)秀的之一。但是要看懂這本書，還是需要“已經(jīng)了解些高級(jí)程序語言”。PS：我親愛的吉林大學(xué)圖書館，有兩本該教材流通，我常年霸占一本。

2. R in Nutshell：從講解內(nèi)容上看，與上一本差別不大，在R語言的應(yīng)用上都是比較初級(jí)的入門，但是有些R軟件&語言上的特性，寫得比薛毅老師的教材深刻。這本書最大的優(yōu)點(diǎn)就是工具書，方便開始入門時(shí)候，對(duì)有些“模棱兩可”的東西的查詢。PS：我將這本書打印了出來，簡(jiǎn)單的從頭到尾翻過，最大的用途就是像一本字典一樣查詢。

3. ggplot2 Elegant Graphics for Data：這是一本介紹如何使用ggplot2包，進(jìn)行繪圖的書。ggplot2包，非常強(qiáng)大的繪圖工具，幾乎可以操作任何圖中的元素，而且是提供添加圖層的方式讓我們可以一步步的作圖。提到ggplot2包，應(yīng)該提到一個(gè)詞——“潛力無窮”，每一個(gè)介紹

ggplot2的人，都會(huì)用這個(gè)形容詞。這本書最大的作用也是當(dāng)做一本繪圖相關(guān)的工具書，書中講解詳細(xì)，細(xì)致，每個(gè)小參數(shù)的變動(dòng)都會(huì)配圖幫你理解。PS：這本書我也打印出來了，非常適合查詢。

幾個(gè)可以逐步提高R能力的網(wǎng)站

1.R-bloggers: 這里有關(guān)于R和數(shù)據(jù)的一切討論，前沿的問題，基礎(chǔ)的問題，應(yīng)有盡有。可以說這些家伙們讓R變得越來越強(qiáng)大。我RSS了這個(gè)網(wǎng)站，每天都看一下有什么我感興趣的方法和話題，慢慢的積累一些知識(shí)，是一個(gè)很有意思的過程。

2.統(tǒng)計(jì)之都： 這是一個(gè)有大量R使用者交流的論壇，你可以上去提問題，總有好心人來幫助你的。

3.R客： 是關(guān)于R的一個(gè)博客，更新不快，偏重國(guó)內(nèi)R的一些發(fā)展。

R的使用環(huán)境

如果你看見terminal or cmd就打怵的話，一定要使用Rstudio。Rstudio的優(yōu)點(diǎn)是，集成了Rconsole、腳本編輯器、可視化的數(shù)據(jù)查詢、歷史命令、幫助查詢等，還有的完美的腳本和console的互動(dòng)。畢竟是可視化的界面，有許多按鈕可以用。R 的腳本編輯器很蛋疼，就比記事本多了個(gè)顏色高亮吧，不適合編寫腳本，但適合調(diào)試腳本。

最后，說一下，剛開始學(xué)習(xí)R或者其他什么語言，都有一個(gè)通病，就是一些小細(xì)節(jié)的不知道，或者是記得不清楚，往往一個(gè)蛋疼的bug就可以耗掉大量的時(shí)間，這是一個(gè)讓人想砸電腦的過程。我往后，會(huì)在博客里記錄一些讓我蛋很疼的小細(xì)節(jié)。本文分為6個(gè)部分，分別介紹初級(jí)入門，高級(jí)入門，繪圖與可視化，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，時(shí)間序列分析，金融等。

1.初級(jí)入門

《An Introduction to R》，這是官方的入門小冊(cè)子。其有中文版，由丁國(guó)徽翻譯，譯名為《R導(dǎo)論》?！禦4Beginners》，這本小冊(cè)子有中文版應(yīng)該叫《R入門》。除此之外，還可以去讀劉思喆的《153分鐘學(xué)會(huì)R》。這本書收集了R初學(xué)者提問頻率最高的153個(gè)問題。為什么叫153分鐘呢？因?yàn)樽畛踝髡邔懥?53個(gè)問題，閱讀一個(gè)問題花費(fèi)1分鐘時(shí)間，全局下來也就是153分鐘了。有了這些基礎(chǔ)之后，要去讀一些經(jīng)典書籍比較全面的入門書籍，比如《統(tǒng)計(jì)建模與R軟件》，國(guó)外還有《R Cookbook》和《R in action》，本人沒有看過，因此不便評(píng)論。

最后推薦，《R in a Nutshell》。對(duì)，“果殼里面的R”！當(dāng)然，是開玩笑的，in a Nutshell是俚語，意思大致是“簡(jiǎn)單的說”。目前，我們正在翻譯這本書的中文版，大概明年三月份交稿！這本書很不錯(cuò)，大家可以從現(xiàn)在開始期待，并廣而告知一下！

2.高級(jí)入門

讀了上述書籍之后，你就可以去高級(jí)入門階段了。這時(shí)候要讀的書有兩本很經(jīng)典的?！禨tatistics with R》和《The R book》。之所以說這兩本書高級(jí)，是因?yàn)檫@兩本書已經(jīng)不再限于R基礎(chǔ)了，而是結(jié)合了數(shù)據(jù)分析的各種常見方法來寫就的，比較系統(tǒng)的介紹了R在線性回歸、方差分析、多元統(tǒng)計(jì)、R繪圖、時(shí)間序列分析、數(shù)據(jù)挖掘等各方面的內(nèi)容，看完之后你會(huì)發(fā)現(xiàn)，哇，原來R能做的事情這么多，而且做起來是那么簡(jiǎn)潔。讀到這里已經(jīng)差不多了，剩下的估計(jì)就是你要專門攻讀的某個(gè)方面內(nèi)容了。下面大致說一說。

3.繪圖與可視化

亞里斯多德說，“較其他感覺而言，人類更喜歡觀看”。因此，繪圖和可視化得到很多人的關(guān)注和重視。那么，如何學(xué)習(xí)R畫圖和數(shù)據(jù)可視化呢？再簡(jiǎn)單些，如何畫直方圖？如何往直方圖上添加密度曲線呢？我想讀完下面這幾本書你就大致會(huì)明白了。

首先，畫圖入門可以讀《R Graphics》，個(gè)人認(rèn)為這本是比較經(jīng)典的，全面介紹了R中繪圖系統(tǒng)。該書對(duì)應(yīng)的有一個(gè)網(wǎng)站，google之就可以了。更深入的可以讀《Lattice：Multivariate Data Visualization with R》。上面這些都是比較普通的。當(dāng)然，有比較文藝和優(yōu)雅的——ggplot2系統(tǒng)，看《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》。還有數(shù)據(jù)挖掘方面的書：《Data Mining with Rattle and R》，主要是用Rattle軟件，個(gè)人比較喜歡Rattle!當(dāng)然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！再有就是交互圖形的書了，著名的交互系統(tǒng)是ggobi，這個(gè)我已經(jīng)喜歡兩年多了，關(guān)于ggobi的書有《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With R and GGobi》，不過，也只是適宜入門，更多更全面的還是去ggobi的主頁吧，上面有各種資料以及包的更新信息！

特別推薦一下，中文版繪圖書籍有《現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)圖形》。

4.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)

關(guān)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，首先推薦一本很薄的小冊(cè)子:《Econometrics In R》，做入門用。然后，是《Applied Econometrics with R》，該書對(duì)應(yīng)的R包是AER，可以安裝之后配合使用，效果甚佳。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中很大一部分是關(guān)于時(shí)間序列分析的，這一塊內(nèi)容在下面的地方說。

5.時(shí)間序列分析

時(shí)間序列書籍的書籍分兩類，一種是比較普適的書籍，典型的代表是：《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。該書介紹了各種時(shí)間序列分析的經(jīng)典方法及實(shí)現(xiàn)各種經(jīng)典方法的R代碼，該書有中文版。如果不想買的話，建議去作者主頁直接下載，英文版其實(shí)讀起來很簡(jiǎn)單。時(shí)間序列分析中有一大塊兒是關(guān)于金融時(shí)間序列分析的。這方面比較流行的書有兩本《Analysis of financial time series》，這本書的最初是用的S-plus代碼，不過新版已經(jīng)以R代碼為主了。這本書適合有時(shí)間序列分析基礎(chǔ)和金融基礎(chǔ)的人來看，因?yàn)闀嘘P(guān)于時(shí)間序列分析的理論以及各種金融知識(shí)講解的不是特別清楚，將極值理論計(jì)算VaR的部分就比較難看懂。另外一個(gè)比較有意思的是Rmetrics推出的《TimeSeriesFAQ》，這本書是金融時(shí)間序列入門的東西，講的很基礎(chǔ)，但是很難懂。對(duì)應(yīng)的中文版有《金融時(shí)間序列分析常見問題集》，當(dāng)然，目前還沒有發(fā)出來。經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的時(shí)間序列有一種特殊的情況叫協(xié)整，很多人很關(guān)注這方面的理論，關(guān)心這個(gè)的可以看《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R》。最后，比較高級(jí)的一本書是關(guān)于小波分析的，看《Wavelet Methods in Statistics with R》。附加一點(diǎn)，關(guān)于時(shí)間序列聚類的書籍目前比較少見，是一個(gè)處女地，有志之士可以開墾之！

6.金融

金融的領(lǐng)域很廣泛，如果是大金融的話，保險(xiǎn)也要被納入此間。用R做金融更多地需要掌握的是金融知識(shí)，只會(huì)數(shù)據(jù)分析技術(shù)意義寥寥。我覺得這些書對(duì)于懂金融、不同數(shù)據(jù)分析技術(shù)的人比較有用，只懂?dāng)?shù)據(jù)分析技術(shù)而不動(dòng)金融知識(shí)的人看起來肯定如霧里看花，甚至有人會(huì)覺得金融分析比較低級(jí)。這方面比較經(jīng)典的書籍有：《Advanced Topics in Analysis of Economic and Financial Data Using R》以及《Modelling Financial Time Series With S-plus》。金融產(chǎn)品定價(jià)之類的常常要用到隨機(jī)微分方程，有一本叫《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples》的書是關(guān)于這方面的內(nèi)容的，有實(shí)例，內(nèi)容還算詳實(shí)!此外，是風(fēng)險(xiǎn)度量與管理類。比較經(jīng)典的有《Simulation Techniques in Financial Risk Management》、《Modern Actuarial Risk Theory Using R》和《Quantitative Risk Management：Concepts, Techniques and Tools》。投資組合分析類和期權(quán)定價(jià)類可以分別看《Portfolio Optimization with R》和《Option Pricing and Estimation of Financial Models with R》。

7.數(shù)據(jù)挖掘

這方面的書不多，只有《Data Mining with R:learing with case studies》。不過，R中數(shù)據(jù)挖掘方面的包已經(jīng)足夠多了，參考包中的幫助文檔就足夠了。

四、R數(shù)據(jù)科學(xué)（五）探索性數(shù)據(jù)分析

明確概念：探索性數(shù)據(jù)分析（exploratory data analysis， EDA），一般過程為：

(1) 對(duì)數(shù)據(jù)提出問題。

(2) 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化、轉(zhuǎn)換和建模，進(jìn)而找出問題的答案。

(3) 使用上一個(gè)步驟的結(jié)果來精煉問題，并提出新問題。

確定變量是分類變量還是連續(xù)變量，要想檢查分類變量的分布，可以使用條形圖：

條形的高度表示每個(gè) x 值中觀測(cè)的數(shù)量，可以使用 dplyr::count() 手動(dòng)計(jì)算出這些值：

要想檢查連續(xù)變量的分布，可以使用直方圖：

可以通過 dplyr::count() 和 ggplot2::cut_width() 函數(shù)的組合來手動(dòng)計(jì)算結(jié)果. binwidth 參數(shù)來設(shè)定直方圖中的間隔的寬度，該參數(shù)是用 x 軸變量的單位來度量的。

在同一張圖上疊加多個(gè)直方圖, 用geom_freqploy()代替geom_histogram()，用折線表示。

相似值聚集形成的簇表示數(shù)據(jù)中存在子組。

coord_cartesian() 函數(shù)中有一個(gè)用于放大 x 軸的 xlim() 參數(shù)。 ggplot2 中也有功能稍有區(qū)

別的 xlim() 和 ylim() 函數(shù)：它們會(huì)忽略溢出坐標(biāo)軸范圍的那些數(shù)據(jù)。

如果帶有異常值和不帶異常值的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行分析，結(jié)果差別較大的話要找出異常值的原因，如果差別不大，可以用NA代替。

5.3.4　練習(xí)

(1)研究 x、 y 和 z 變量在 diamonds 數(shù)據(jù)集中的分布。你能發(fā)現(xiàn)什么？思考一下，對(duì)于一條

鉆石數(shù)據(jù)，如何確定表示長(zhǎng)、寬和高的變量？

(2)研究 price 的分布，你能發(fā)現(xiàn)不尋常或令人驚奇的事情嗎？（提示：仔細(xì)考慮一下

binwidth 參數(shù)，并確定試驗(yàn)了足夠多的取值。）

(3) 0.99 克拉的鉆石有多少？ 1 克拉的鉆石有多少？造成這種區(qū)別的原因是什么？

(4)比較并對(duì)比 coord_cartesina() 和 xlim()/ylim() 在放大直方圖時(shí)的功能。如果不設(shè)置

binwidth 參數(shù)，會(huì)發(fā)生什么情況？如果將直方圖放大到只顯示一半的條形，那么又會(huì)發(fā)

生什么情況？

數(shù)據(jù)中有異常值，可以將異常值去掉：

一般不建議去掉，建議使用缺失值來代替異常值。

ifelse函數(shù)參數(shù)1放入邏輯判斷，如果為T，結(jié)果就是第二個(gè)參數(shù)的值，如果為F，就是第三個(gè)參數(shù)的值。

ggplot2會(huì)忽略缺失值：

練習(xí)

(1) 直方圖如何處理缺失值？條形圖如何處理缺失值？為什么會(huì)有這種區(qū)別？

(2) na.rm = TRUE 在 mean() 和 sum() 函數(shù)中的作用是什么？

移除缺失值再進(jìn)行統(tǒng)計(jì)

按分類變量的分組顯示連續(xù)變量分布的另一種方式是使用箱線圖

練習(xí)

(1) 前面對(duì)比了已取消航班和未取消航班的出發(fā)時(shí)間，使用學(xué)習(xí)到的知識(shí)對(duì)這個(gè)對(duì)比的可視

化結(jié)果進(jìn)行改善。

(2) 在鉆石數(shù)據(jù)集中，哪個(gè)變量對(duì)于預(yù)測(cè)鉆石的價(jià)格最重要？這個(gè)變量與切割質(zhì)量的關(guān)系是

怎樣的？為什么這兩個(gè)變量的關(guān)系組合會(huì)導(dǎo)致質(zhì)量更差的鉆石價(jià)格更高呢？

(3) 安裝 ggstance 包，并創(chuàng)建一個(gè)橫向箱線圖。這種方法與使用 coord_flip() 函數(shù)有何區(qū)別？

(4) 箱線圖存在的問題是，在小數(shù)據(jù)集時(shí)代開發(fā)而成，對(duì)于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)集會(huì)顯示出數(shù)量極

其龐大的異常值。解決這個(gè)問題的一種方法是使用字母價(jià)值圖。安裝 lvplot 包，并嘗試

使用 geom_lv() 函數(shù)來顯示價(jià)格基于切割質(zhì)量的分布。你能發(fā)現(xiàn)什么問題？如何解釋這

種圖形？

(5) 比較并對(duì)比 geom_violin()、分面的 geom_histogram() 和著色的 geom_freqploy()。每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？

(6) 對(duì)于小數(shù)據(jù)集，如果要觀察連續(xù)變量和分類變量間的關(guān)系，有時(shí)使用 geom_jitter() 函數(shù)是特別有用的。 ggbeeswarm 包提供了和 geom_jitter()相似的一些方法。列出這些方法

并簡(jiǎn)單描述每種方法的作用。

兩個(gè)分類變量的關(guān)系肯定要先計(jì)數(shù)，可以用geom_count()函數(shù)

d3heatmap 或 heatmaply 包可以生成交互式圖

練習(xí)

(1) 如何調(diào)整 count 數(shù)據(jù)，使其能更清楚地表示出切割質(zhì)量在顏色間的分布，或者顏色在切

割質(zhì)量間的分布？

(2) 使用 geom_tile() 函數(shù)結(jié)合 dplyr來探索平均航班延誤數(shù)量是如何隨著目的地和月份的

變化而變化的。為什么這張圖難以閱讀？如何改進(jìn)？

(3) 為什么在以上示例中使用 aes(x = color, y = cut) 要比 aes(x = cut, y = color) 更好？

連續(xù)變量之間的關(guān)系一般用散點(diǎn)圖來表示。geom_point()

對(duì)于大數(shù)據(jù)集，為了避免重合，可以用geom_bin2d() 和 geom_hex()函數(shù)將坐標(biāo)平面分為二維分箱，并使用一種填充顏色表示落入

每個(gè)分箱的數(shù)據(jù)點(diǎn)。

另一種方式是對(duì)一個(gè)連續(xù)變量進(jìn)行分箱，因此這個(gè)連續(xù)變量的作用就相當(dāng)于分類變量。

cut_width(x, width) 函數(shù)將 x 變量分成寬度為 width 的分箱。參數(shù) varwidth = TRUE 讓箱線圖的寬度與觀測(cè)數(shù)量成正比。

cut_number() 函數(shù)近似地顯示每個(gè)分箱中的數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量

練習(xí)

(1) 除了使用箱線圖對(duì)條件分布進(jìn)行摘要統(tǒng)計(jì)，你還可以使用頻率多邊形圖。使用 cut_

width() 函數(shù)或 cut_number() 函數(shù)時(shí)需要考慮什么問題？這對(duì) carat 和 price 的二維分

布的可視化表示有什么影響？

(2) 按照 price 分類對(duì) carat 的分布進(jìn)行可視化表示。

(3) 比較特別大的鉆石和比較小的鉆石的價(jià)格分布。結(jié)果符合預(yù)期嗎？還是出乎意料？

(4) 組合使用你學(xué)習(xí)到的兩種技術(shù)，對(duì) cut、 carat 和 price 的組合分布進(jìn)行可視化表示。

(5) 二維圖形可以顯示一維圖形中看不到的離群點(diǎn)。例如，以下圖形中的有些點(diǎn)具有異常的

x 值和 y 值組合，這使得這些點(diǎn)成為了離群點(diǎn)，即使這些點(diǎn)的 x 值和 y 值在單獨(dú)檢驗(yàn)時(shí)

似乎是正常的。

ggplot(data = diamonds) +

geom_point(mapping = aes(x = x, y = y)) +

coord_cartesian(xlim = c(4, 11), ylim = c(4, 11))

數(shù)據(jù)中的模式提供了關(guān)系線索,用于探索兩個(gè)變量的相關(guān)性。

模型是用于從數(shù)據(jù)中抽取模式的一種工具。

殘差（預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之間的差別）

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