[学科前沿] 为什么75%的数据科学家使用R做数据分析？ [推广有奖]

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浮世若离丶 发表于 2017-5-3 09:49:50 |只看作者 |坛友微信交流群|倒序 |AI写论文

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数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业，目前有75%左右的数据科学家使用R语言，有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天，我们来了解一下R语言的前世今生。
一、R的诞生

1992年，肉丝（Ross Ihaka）和萝卜特（Robert Gentleman）两个人在S语言（贝尔实验室开发的一种统计用编程语言）的基础上开始构思一种新的用于统计学分析的开源语言，直到1995年第一个版本正式发布。因为他们名字的第一个字母都是R，所以这门语言就被叫做R。这两个人都是统计学教授出身，再加上R语言的生父S语言，所以R语言在统计学方面有着纯正的血统！

如果你平时的工作会涉及到统计学，那么接触R语言实在是太正常不过了。

二、R的发展
作为开源软件的R能够迅速发展，很大程度上取决于其活跃的社区。学习R，很大程度上也是学习各种R包的使用。截止目前（2017年3月，CRAN(Comprehensive R Archive Network)上已经有10762个可以获取的R扩展包，内容涉及各行各业，可以适用于各种复杂的统计。各地的CRAN镜像都是R网站的备份文件，内容完全一样，你可以选择离自己最近的去访问。

三、R的特长
在R官网有这样几句介绍:
R provides a wide variety of statistical (linear and nonlinear modelling, classical statistical tests, time-series analysis, classification, clustering, …) and graphical techniques, and is highly extensible.
One of R’s strengths is the ease with which well-designed publication-quality plots can be produced, including mathematical symbols and formulae where needed.

1.因为R语言本身为统计而生，所以你能想到的所有统计相关的工作，R都可以非常简洁的用几行命令（甚至1行命令）帮你完成。
2.R高度的可扩展性正是体现在它那1万多个包上，你想做的几乎所有事情都可以用现有的R包来辅助完成。
3.R另一个杀手锏就是其强大的绘图功能，正如上面的英文介绍所言，R可以画图，画各种各样的图，画各种各样高逼格的图，画各种各样高逼格可以直接出版的图。
4.完善的统计学功能再加上强大的绘图功能，就是你学习的最大理由。

四、R应用示例
在这一部分，仅仅是给展示几个用R可以轻松完成的相对有趣的工作。安装对应包后应该可以直接运行
示例1 ggplot2画图

效果展示：

示例2 词频分析及词云

效果展示：

示例3 E-chart世界航空线路图
部分代码（完整版在Echart官网）

效果展示：

五、如何尝试入门R语言
① 大致了解一下R语言是什么，能干什么用
1.学习如何在R的官网下载R，如何在自己的电脑安装R并成功运行。
2.学习如何安装Rstudio，并且了解其基本的用法（这步可省略）。
3.学习如何查看R帮助文档（这步很重要）。
4.学习如何将外部的数据（作业中通常是txt或者csv格式）正确地导入R。
5.学习R语言一些最基本的命令，如安装包、调用包、读入写入文件、构造矩阵和基础绘图等。
6.了解R语言语法入门知识（数据类型、数据结构、函数与包）

② 了解R语言在商业数据分析领域的应用。
1.SQL数据库与统计分析
2.描述性统计分析与统计推断
3.精益化管理相关知识
4.市场分析方法与模式识别
5.客户分析方法与分类模型
6.客户分析方法与分类模型
7.时间序列分析与综合案例

个人感觉，如果能完成上述几条学习路线，那么R语言就算入门了。
入门的标准是什么呢？
我想是给你一份数据让你处理，你脑子里的第一反应是可不可用R做；如果给你一个任务，你能上手尝试用R去解决。

参考书籍
《R语言编程艺术》
《R语言实战》
《统计建模与R软件》
《ggplot2:数据分析与图形艺术》

CDA数据分析研究院结合市场需求开设R语言数据分析和数据挖掘两个专题课程，从零开始，由浅入深，包括初级语法及统计入门、中级建模方法进阶、高级案例应用三个阶段。如果你对R语言有兴趣，欢迎过来学习。

R语言最近开课： (CDA LEVEL I R 数据分析)

一、课程信息
北京&深圳&远程：2017年5月06日~5月29日（周末8天）
上海：2017年6月24日~7月16日
授课安排：现场班6900元，远程班4900元
(1) 授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式
(2) 授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)
(3) 学习期限：现场与视频结合，长期学习加练习答疑。

二、报名流程
1. 在线填写报名信息
官网端：

微信端：

2. 给予反馈，确认报名信息
3. 网上缴费
4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图

三、课程大纲
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.方差分析方法
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

如果你有R语言统计分析和业务分析的基础，对R数据挖掘和模型的知识有兴趣，也欢迎报名参加R数据挖掘的课程：
https://www.cda.cn/kecheng/31.html
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四、课程讲师
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常国珍
CDA数据分析师讲师/北京大学商学博士
曾就职于亚信科技商业运营咨询部（BOC）、方正国际金融事业部、德勤管理咨询信息技术系统咨询部，多家金融信息部门和金融高科技公司数据分析顾问。主要从事征信数据集市与信用风险建模、客户价值提升等项目。擅长将基于个体行为分析的微观经济学研究范式与量化模型向结合的客户终身价值建模。
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曾珂
CDA数据分析研究院讲师/管理科学工程硕士
从事数据分析与数据挖掘的研究与教学，研究方向为互联网、电子商务数据分析与挖掘，擅长基于客户关系管理的数据挖掘、数据可视化、文本挖掘。

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