作者：NSS 翻译：杨金鸿 术语校对：韩海畴 全文校对：林亦霖 本文约3000字，建议阅读7分钟。 本文为带大家了解R语言以及分段式的步骤教程！ 人们学习R语言时普遍存在缺乏系统学习方法的问题。学习者不知道从哪开始，如何进行，选择什么学习资源。虽然网络上有许多不错的免费学习资源，然而它们多过了头，反而会让人挑花了眼。 为了构建R语言学习方法，我们在Vidhya和DataCamp中选一组综合资源，帮您从头学习R语言。这套学习方法对于数据科学或R语言的初学者会很有用;如果读者是R语言的老用户，则会由本文了解
R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。 R语言的优势 正如Tiobe、PyPL以及Redmonk等编程语言人气排名所指出，R语言所受到的关注程度正在快速提升。作为一款诞生于上世纪九十年代的语言，R已经成为S统计编程语言的一类实现方式。已经拥有十八年R编程经验的高校教授兼Coursera在线平台培训师Roger Peng指出，“R
在生物信息分析中，经常会做序列分析图（sequence logo），这里的序列指的是核苷酸(DNA/RNA链中)或氨基酸(在蛋白质序列中)。sequence logo图是用来可视化一段序列某个位点的保守性，据根提供的序列组展示位点信息。常用于描述序列特征，如DNA中的蛋白质结合位点或蛋白质中的功能单元。
方剂药效与剂量的关系中药不传之秘在于剂量中药配伍规律。拓端数据使用数据挖掘技术对海量的在线医院药物复方历史数据进行智能分析，并从中找出药物配伍的规律
R语言拥有完整体系的数据分析工具，为数据分析和可视化提供的强大图形功能，所以对于数据分析师来讲，掌握R语言是非常有必要的，本期开始更新R语言新手教程，内容来源于B站播放量最高的R语言教程的笔记，如果大家没有时间刷视频，可以通过公众号的文章节约时间，快速学习。
TCGA是不错的癌症研究数据资源，但癌症研究不只是有TCGA。ICGC国际癌症基因组联盟，有亚洲、澳大利亚、欧洲、北美和南美17个行政区的89个项目，包括25,000个肿瘤基因组。目的是To obtain a comprehensivedescription of genomic, transcriptomic and epigenomic changes in 50 different tumor types and/or subtypes which are of clinical and societ
ggplot2自从2007年推出以来，成为世界范围内下载最频繁、使用最广泛的R包之一。许多人包括ggplot2的创建人Hadley Wickham将这一成功归功于ggplot2背后的哲学。这个软件包的灵感来源于Leland Wilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs 分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
介绍完优秀的可视化类别网站后(可视化图表种类不清楚？这两个宝藏参考网址推荐给你~~)，这一期，小编就给大家推荐如何去实现那么多种图表的在线可视化技巧(由于小编使用R进行可视化绘制较多，这里主要介绍关于R语言的)。主要内容如下：
来源Jack Cook 编译 Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 想从事数据科学领域的初学者总是很困惑：应该学习哪种编程语言？专业重要吗？需要掌握哪些工具和技能？在这篇文章中，你的这些问题都能得到解答。 几星期前，我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Kernel: Kaggle中用于探索概念、展示技术或分享解决方案的短脚本)。我对Kaggle最近发布的“机器学习和数据科学现状”调查很感兴趣，并认为我可以从中得出一些有趣的见解。我以为大多数写Kernel的人都已经是
想从事数据科学领域的初学者总是很困惑：应该学习哪种编程语言？专业重要吗？需要掌握哪些工具和技能？在这篇文章中，你的这些问题都能得到解答。 几星期前，我发布了我的第二篇Kaggle Kernel( Ke
https://seananderson.ca/2013/10/19/reshape/
源自|一览众山小-可持续城市与交通 微信ID：SustainableCity 文|James 译|LapYeung 编辑：Ivy 当我开讲R语言课程时，开场白通常是：纽约时报的视觉部门
R主要面向统计计算，为数据科学家青睐，代码量一般不会很大，使用面向过程的编程方式就可以很好的完成编程任务。而且还是有RStudio这样的交互操作集成开发环境，所以大部分的R语言用户对R语言是不是面向对象很是疑惑，虽然我们都知道在R中一切皆对象，比如Seurat对象。
我们实际上可以近距离看。例如，在线性情况下，考虑使用Tweedie模型获得的斜率（实际上将包括此处提到的所有参数famile）
最近我们被客户要求撰写关于中药专利复方治疗用药规律的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Jupyter Notebook是前身为Ipython的一种在线编译器，因此要让Jupyter Notebook能够支持R语言，需要安装一个较为关键的包：IRkernel IRkernel需要在Jupyter Notebook的Terminal中启动R语言来进行安装
功能介绍 大数据时代，我们需要一个强大的软件Runing!!!R语言出现了!!!这里是R语言最好的学习交流平台，包括R语言书籍，R语言课程，R语言程序包使用，教你获取数据，处理数据，做出决策！！ 一
最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。
写在前面 R语言不仅在生物信息数据处理中发挥着重要作用，也是其它主流数据处理人士的首选工具。现在非常多自学生物信息学的小伙伴必须学的就是R，所以写一个R的系统性入门指导是非常有必要的。我作为老一辈的生信工程师，所以喜欢perl一点，排斥python。我也稍微看过一些python的语法，个人认为R和python几乎是一模一样的。R的特点就是内置了大量的函数，基本上你认识的英文单词都可以是一个函数，即使不是，你也可以自定义为函数。搞清楚了函数和变量，就可以看懂大部分的R代码了。 那么多编程语言，有何异同？ 下面
课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.4R帮助文档 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
课程名称：R语言入门教程 第一章：认识R 1.3 R扩展包 【课程目的】 在大数据时代里，数据分析愈发重要，R语言适合做数据分析，R语言已成为许多数据分析工作者手中的利器，使用R语言可以较好地完成数据分析各个环节中的任务，提高工作的效率。 本课程包括R简介、R数据类型、R数据导入和导出、R环境、R操作数据以及R画图内容。通过本课程的学习，能够掌握R的基本知识，并且能够使用R导入和导出数据、使用R操作数据和画图。 【课程大纲】 第一课：R简介 介绍R的历史、特征，R能够做什么，R软件获取、安装和运行，R
本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告
R语言的资料非常多，R语言的书籍也聆郎满目啊。如何选择R语言书籍阅读呢？在此，我给大家分享一张自己做的R语言书籍导读的心智图。 这个心智图，一共包括预备知识、初级入门、高级入门、数据可视化和问题域研
见Y叔的网络在线书籍《clusterProfiler: universal enrichment tool for functional and comparative study》的 Chapter 12 Visualization of Functional Enrichment Result ， 自己简单搜索就可以直达这个在线书籍的链接：
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | David Venturi 编译 | yawei，Arcturus， Saint，大饼，卫青 视频 | 卫青，海波，陈少伟，郭丽 一年前，我退出了加拿大最好的计算机科学项目之一，利用在线资源开始创建属于自己的数据科学硕士课程。我意识到我可以通过edX, Coursera,以及Udacity学习我所需要的一切，而且学的更快、效率更高，学费更低。 数据可视化：Alanah Ryding 现在我差不多快要完成了。我上了很多数据科学相关的课程，旁听过更多课程的部分内容。我
大家应该很熟悉windows下的R语言，并且也知道如何安装R包。但是呢，如果对于我们这种Linux小白很好奇那些只有在Linux下才能用的包怎么能让我们在windows下体验下呢。那么，作为神一样的R语言简直无所不能，他们开发了Rtool，这个工具不仅是为创建R包用的，同时也可以让那些以gz结尾的R包可以安装在windows环境下。今天我们就来介绍下R语言与Rtool结合后是如何玩转R包的。
尽管Stan提供了使用其编程语言的文档和带有例子的用户指南，但对于初学者来说，这可能是很难理解的。
本文介绍了一款名为GGTREE的R语言包，它可用于绘制进化树并添加注释信息。该包支持多种数据格式，包括newick、nexus、NHX、phylip和jplace，并能够与其他软件输出的文件进行很好的兼容性。作者还提供了丰富的代码示例和博客文章，以便读者更好地理解和使用该包。
最近有很多人在问我关于R语言学习入门的问题。 有在公众号文章留言的，有后台回复的，有加qq或者微信直接交流的、有知乎私信或者文章留言的，还有微信群里直接@我的。 说实话，这个话题，如果由一个在数据科学领域叱咤多年、项目经验丰富，代码写的很溜的老司机来回答，结果会更有信服力。 而我并不适合来回答这个问题，理由如下： 首先我的学习周期很短，正式开始于2016年的9月份，算起来仅有10个月左右，有点速成的意味； 其次我在学习R语言之前并没有任何的编程基础（如果不算大学修过的SQL和自己只会一点儿皮毛的VBA的话）
专业生物信息学家也懂大家的痛，这不，单细胞测序数据兴起的时代，大佬们就在推出应对单细胞测序数据的在线工具 （Granatum），方便你我他。
本项目目标为水泥生产关键生产数据的回归及预测（某一关键温度点的预测）。面临挑战如下所述：1.水泥行业属于流程工业，流程工业由于其自身具有化学反应较多，前后流程耦合，控制变量多，生产波动等特点，使得数据来源、数据治理及特征提取等步骤执行较为困难，因此大数据及人工智能相关背景的从业人员无法直接按照离散工业中的数据分析流程进行智能化相关应用的项目实施；2.另一方面，流程工业的从业人员本身熟稔生产工艺，但对于智能化相关技术也缺乏了解，无法将丰富的一线经验和生产数据独立转化成在线化智能化的应用。
首先介绍一下本人的相关情况：本人毕业于不入流的大学，专业是英语。数学水平在高中水平，因为大学文科专业不需要学习高数等课程，以前以为这是很大的好处，但是现在觉得这是一个非常大的遗憾。 计算机水平也不高，但是属于比较喜欢倒腾的，编程的话，只是在工作中使用一些相对比较简单的VBA。 其实在我入职现在的公司之前，我对统计是一无所知的。但是入职以后恰巧我们公司在全球范围内实施Six Sigma Program，如果大家对制造业有所了解的话，对这个也不陌生。Six Sigma的培训课程中有一些基本的统计知识的应用，那些
本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进行比较
前段时间小编给大家推荐了一个非常优秀的在线图表绘制工具：绘图技巧 | 超多种类在线可视化图表制作工具推荐。这个工具偏商业化图表绘制，这两天小编在查阅资料时发现了一个宝藏在线可视化工具-Hiplot，这个网站绘制的图表全部都是学术类型的，这下，不会代码的小伙伴也可以绘制高质量的科研学术类图表啦。接下来，就让小编给大家介绍一个这个在线工具的基本绘图流程吧~~
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这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问，现在商务智能工具发展的这么火，像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作，是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢，还是场景化吧，以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本，但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图（确实不用我们自己定义），但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间，而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的（
提高下载安装包的速度。如下分别为bioconductor与CRAN选择了清华的镜像源
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病 。
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
annoPeakR是一个peak注释工具，基于R语言中的shiny包开发出的web应用，网址如下
Python 和 r语言这对黄金搭档，在数据获取，分析和可视化展示方面，各具特色，相互配合，当之无愧成为数据分析领域的两把利剑。该项目分为两个模块： 1，数据准备阶段 采用python网络爬虫，实现所需数据的抓取； 2，数据处理和数据可视化，采用r语言作为分析工具并作可视化展示。 第一，数据准备模块 数据来源选用笔者所在学校的内网(校内俗称OB)，采用保存cookie模拟登录，以板块为单位，进行论坛帖子的抓取，并且根据发贴人的连接，再深入到发贴人的主页进行发贴人个人公开信息的抓取，最后以每一条帖子作为
本人在win7-64和win10-64均完整安装使用，其他系统本人能力所限没安装成功。 lefse本地分析包。（https://download.csdn.net/download/weixin_43585681/11530367） 安装python2.7。（https://download.csdn.net/download/weixin_43585681/11530532） R语言3.6.1（https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/base/R-3.6.1-win.exe） 这个是我总结的安装需求
被R语言折磨是每个想做生信的科研人的日常，只要随便一搜，全都是科研人被R语言虐得死去活来的心路历程。
这一篇跟大家分享R语言信息可视化——文字云。 R语言可以轻松处理信息可视化，并且很早就有专用的信息可视化包——WordCloud。 可是这个第一版的文字云工具，真的超级烂，不仅参数多，而且呈现效果烂，无法自定义形状，颜色也不好搭配。 今天的主角是WordCloud2，该包的升级版（虽然我不知道这两个包是否是同一个作者开发的）。 R语言配置环境： R x64 3.31/Rstudio 0.99.903/wordcloud2 0.2.0 加载字符云包： library(wordcloud2) 语法精要： wo
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书对基于机器学习的方法在自然语言文本知识发现中的应用提供了一个视角。 本书对基于机器学习的方法在自然语言文本知识发现中的应用提供了一个视角。通过分析各种数据集，可以得出通常不明显的结论，并可用于各种目的和应用。本书解释了应用于文本挖掘的经过时间验证的机器学习算法的原理，并逐步演示了如何使用流行的R语言及其实现的机器学习算法揭示真实世界数据集中的语义内容。这本书不仅面向IT专家，而且面向更广泛的需要处理大量文本文档并具备该主题基本知识的读者，例如电子邮件服务提供商、
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