前面几篇文章我们构建了一个简易的 Shiny 应用，如果我们仔细观察过没有几行的实现代码就知道 Shiny 将前端（实现用户界面）和后端（服务逻辑）进行了分离，这让我们可以比较独立地来看待它们。...接下来的几篇文章会关注前端，探索 Shiny 提供的 HTML 输出、输出和页面布局功能。 首先依旧载入 Shiny。...library(shiny) 输入控件的通用结构 所有的输入（控件）函数第 1 个参数都是相同的 inputId。...数值输入 如果想要收集数值型数据，使用 sliderInput() 创建 1 个滑块，或使用 numericInput() 创建一个受限文本框。...如果你里面想要用到它，不妨参考 https://github.com/rstudio/shiny-examples/blob/master/009-upload/app.R 提供的示例 Shiny App
与输入控件一样，输出控件的第 1 个参数也是一个唯一的 ID：如果你的 UI 有一个输入控件的 ID 是 "plot"，那么你可以在后端中使用 output$plot 访问它。...前端中每一个输出控件函数对与后端的一个 render 函数对应。Shiny 中有 3 类输出控件，对应你报告中经常会使用到的文本、表格和图形。...library(shiny) 文本 使用 textOutput() 和 verbatimTextOutput() 分别输出普通文本和固定的代码及控制台输出。...tableOutput() 对于小的、固定的汇总（如模型系数）非常有用，而 dataTableOutput() 更适用于你想要将完整的数据呈现给用户。...图 任何类型的 R 图（基础、ggplot2 或其他）读者都可以使用 plotOutput() 和 renderPlot()： ui <- fluidPage( plotOutput("plot",
因此，本文采用了逻辑回归的算法，使用用户在平台上的行为数据特征(登录、协议、商品、交易等)，通过模型预测出用户购买会员的概率，对于预测结果有较大概率购买会员的用户，进行重点触达，提高交易转化。...图一：产品会员页面 二、方案设计 2.1 模型选择 用户会员购买预测场景是分类预测场景，预测的目标为用户是否会购买会员。...方案选择逻辑回归模型，因为该模型的业务可解释性较强，训练完的模型可以输出线性预测公式，对后续业务场景分析有较大价值。 逻辑回归模型是一种线性回归分析模型，是常用的分类模型选择之一。...有效特征筛选 在 Xmind 梳理的 47 的特征当中，根据多轮测试，去除共线性高的特征变量后，保留了以下变量为输入模型的最终特征变量，预测目标变量为是否为用户会员( 1/0 二分类)。...3.6 结语 此次使用逻辑回归的算法，首先得出的结果能够赋能业务，业务同学反映预测模型结果准确率较高。其次通过此次模型筛选出了对会员购买贡献度高的特征值。后续可以通过促进特征值的方法进行扩大用户群体。
在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测股票的收益，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？...最后，我们交叉检查我们的预测值是否与实际值一致。 使用R编程构建ARIMA模型 现在，让我们按照解释的步骤在R中构建ARIMA模型。有许多软件包可用于时间序列分析和预测。...预测的点收益为-0.001326978，在输出的最后一行中给出。 让我们通过比较预测回报与实际回报来检查ARIMA模型的准确性。代码的最后一部分计算此准确性信息。...结论 最后，在本文中，我们介绍了ARIMA模型，并将其应用于使用R编程语言预测股票价格收益。我们还通过实际收益检查了我们的预测结果。...---- 本文选自《R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列》。
p=17725 主要观点 巴斯Bass扩散模型已成功地用于预测各种新推出的产品以及成熟产品的市场份额。 该模型的主要思想来自两个来源： 消费者不受社会影响的产品意愿。...Bass模型显示了如何使用销售数据的前几个时期的信息来对未来的销售做出相当好的预测。可以很容易地看出，虽然该模型来自营销领域，但它也可以很容易地用于对现金流量的预测进行建模以确定初创公司的价值。...iPhone销售预测 例如，让我们看一下iPhone销量的趋势（我们将季度销量存储在一个文件中并读入文件，然后进行Bass模型分析）。...此计算的R代码如下： #使用苹果iPHONE销售数据 data = read.table("tecdat/iphone.txt",header=TRUE) ## Quarter Sales_MM_units...使用高峰时间公式，用x = q / p代替： ? x的微分： ? 从Bass模型中，我们知道q> p> 0，即x> 1，否则我们可以在0≤F<1区域获得负的接受度或形状，而没有最大值。
在临床决策中，R Shiny可以用于以下方面： 数据可视化：医生可以使用R Shiny构建交互式图表和图形，以更好地展示和解释患者的病情和治疗效果。...临床预测模型：R Shiny可以帮助医生构建和验证临床预测模型，以便更好地了解患者的风险和预测未来病情的可能性。...https://zhuanlan.zhihu.com/p/471281332 模型准备 1.准备数据（测试集/训练集） 2.建立Logistics回归模型 3.预测指标（AUC） 4.个体预测概率...image.png 在这个示例程序中，使用了numericInput和selectInput函数创建输入变量，使用actionButton函数创建计算患病概率的按钮。...接下来我们将对界面这个进行完成 逐步完善shiny 在空白处增加两个数据输出跟图像输出框架，可以借助tabBox完成。
它在隐藏单元之间建立递归连接，并在学习序列后预测输出。 在本教程中，我们将简要地学习如何用R中的Keras RNN模型来拟合和预测多输出的序列数据，你也可以对时间序列数据应用同样的方法。...我们将使用Keras R接口在R中实现神经网络： 准备数据 定义模型 预测和可视化结果 我们将从加载R的必要包开始。 library(keras) 准备数据 首先，我们将为本教程创建一个多输出数据集。...= df\[(n-tsize+1):n, \] 我们将创建x输入和y输出数据来训练模型，并将它们转换成矩阵类型。...我们将在模型的第一层设置输入维度，在最后一层设置输出维度。 model %>% summary() 我们将用训练数据来拟合这个模型。...Keras rnn模型来拟合和预测多输出的顺序数据。
本文以R接口为主，向大家介绍这个工具的性能与使用方法。 一、五分钟入门指南 在这一节里，我们在一个样例数据上介绍mxnet的基本使用方法。...如果你是Windows/Mac用户，那么可以通过下面的代码安装预编译的版本。这个版本会每周进行预编译，不过为了保证兼容性，只能使用CPU训练模型。...下面是mx.mlp中的部分参数： 训练数据与预测变量 每个隐藏层的大小 输出层的结点数 激活函数类型 损失函数类型 进行训练的硬件（CPU还是GPU） 其他传给mx.model.FeedForward.create...DMLC用在ImageNet数据集上训练了一个模型，能够直接拿来对真实图片进行分类。同时，我们搭建了一个Shiny应用，只需要不超过150行R代码就能够自己在浏览器中进行图像中的物体识别。...下一步则是让shiny直接下载并运行我们准备好的代码： shiny::runGitHub("thirdwing/mxnet_shiny") 第一次运行这个命令会花上几分钟时间下载预先训练好的模型。
p=17725最近我们被客户要求撰写关于Bass模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...Bass模型显示了如何使用销售数据的前几个时期的信息来对未来的销售做出相当好的预测。可以很容易地看出，虽然该模型来自营销领域，但它也可以很容易地用于对现金流量的预测进行建模以确定初创公司的价值。...本文选自《R语言使用Bass模型进行手机市场产品周期预测》。...点击标题查阅往期内容R语言Bass模型进行销售预测R语言使用Bass模型进行手机市场产品周期预测R语言Bass模型进行销售预测数据挖掘：香水电商销售策略分析机器学习助推精准销售预测Python对商店数据进行...PROPHET模型对天气时间序列进行预测与异常检测R语言用ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据Python用ARIMA和SARIMA模型预测销量时间序列数据
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...data.table：用于快速处理大数据集 vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具 stringi：一个快速字符串处理工具 Matrix：著名的稀疏矩阵包 统计建模与推断 下述R包是统计建模最常用的几个...R代码的输出 yaml：用于实现R数据与YAML格式数据之间的通信。...自动化分析 以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品： shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。...Shiny Server Open Source：为Shiny应用程序提供开源免费的服务器 Shiny Server Pro：为企业级用户提供一个Shiny应用程序服务器 rsconnect：用于将
p=3928 用Shiny生态快速搭建交互网页应用 告别html,CSS,JS ? 什么是Shiny？ Shiny包可以快速搭建基于R的交互网页应用。...Shiny包的特点在于不需要了解网页语言，用纯R来搭建。生成的网页应用是动态交互、即时更新的。Shiny还提供了现成组件方便快速在网页上展示数据、图表和模型。...（远程） 2） 只要安装一次， 可以多人使用， 可以让别人试用。（多用户） 3） 不用担心软件或者代码泄密， 可以控制用户使用时间和权限。...案例一：智能电表数据交互网页应用 部分实现功能： 1，当输入用户ID之后， 显示此用户的一天的所有用电量数据。 2，当输入用户ID之后， 显示用户当月及上个月的用电量。...3，对数据进行条件筛选基本可视化及输出。 ?
Shiny应用程序会自动刷新计算结果，这与电子表格实时计算的效果类似。当用户修改输入时，输出值自动更新，而不需要在浏览器中手动刷新。...Shiny用户界面可以用纯R语言构建，如果想更灵活，可以直接用HTML、CSS和JavaScript来写。...预先构建有输出小工具，用来展示图形、表格以及打印输出R对象。 采用websockets包，做到浏览器和R之间快速双向通信。...开发和发布你自己的Shiny小工具，其他开发者也可以非常容易地将它加到自己的应用中 安装 Shiny可以从CRAN获取， 所以你可以用通常的方式来安装，在R的命令行里输入： install.packages...与常见的R语言做出的图不同，Hello shiny有一个可以调整bins（柱的个数）的滑条，用户可以滑动选择bins的数目，app图表会随即产生变化.
在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。...data.table：用于快速处理大数据集 vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具 stringi：一个快速字符串处理工具 Matrix：著名的稀疏矩阵包 统计建模与推断 下述R包是统计建模最常用的几个...：用于自定义数据表的输出 xtable：用于自定义数据表的输出 highr：用于实现R代码的LaTeX或HTML格式输出 formatR：通过tidy_source函数格式化R代码的输出 yaml：用于实现...自动化分析 以下R包用于创建自动化分析结果的数据科学产品： shiny：一个使用R语言开发交互式web应用程序的工具。...Shiny Server Open Source：为Shiny应用程序提供开源免费的服务器 Shiny Server Pro：为企业级用户提供一个Shiny应用程序服务器 rsconnect：用于将
p=3138随着软件包的进步，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）变得越来越容易最近我们被客户要求撰写关于广义线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。...由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型，我们开发了一套R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。...shiny的应用程序和演示演示此应用程序功能的最简单方法是使用Shiny应用程序，在此处启动一些指标以帮助探索模型。 在第一个选项卡上，该函数显示用户选择的数据的预测区间。...对于每种情况，最多12个，在所选数据类型中，用户可以查看更改固定效应的影响。这允许用户比较变量之间的效果大小，以及相同数据之间的模型之间的效果大小。预测预测像这样。...)的问题基于R语言的lmer混合线性回归模型R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层）贝叶斯模型R语言分层线性模型案例R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验（SAT）建立分层模型使用
什么是Shiny? Shiny 是一个为 R 模型提供 Web 交互界面的应用框架，非常容易编写应用，不要求有 Web 开发技能。...#安装Shiny程序包 install.packages("shiny") 2.学习目录 P-1:初步认识shiny app的结构 一个文件夹，加上包含Shiny命令的app.R文件，再加上用到的数据文件和...app.R总是由三部分组成： ui：定义用户界面定义（布局交互界面）。其中ui定义网页中对象的展示方式，包括文字的字体，字号，颜色，排列方式，以及各种组件的默认参数，可以选择的参数等。...P-2:进一步认识UI页面布局 P-3:输入对象 P-4:server呈现 ui输出 render* 与*Output成对出现，一般 用在server中，讲计算/绘图结果表达（转换），然后通过再ui代码块中使用姜server中表达的结果展现出来。
嵌入表格和图表 这也是rmarkdown吸引人的地方，通过R代码直接输出表格和图！这有赖于益辉大神写的knitr包。...一般的图非常简单，和平常写R代码一样，不过不在.R中写，而是在.Rmd中写，将你的代码写入如下的代码框中，使用Control+Alt+i可以直接插入一个代码框。...下面我们写一个最小的shiny应用程序，写一个R脚本定义它的用户界面和服务器逻辑，用户界面是一个boostrapPage，它包含一个numericInput用于接收一个整数表示样本容量，一个textOutput...我们可以根据想展示给用户的参数来定义shiny应用程序的用户界面，shiny提供了丰富的输入控件： shiny_vars = ls(getNamespace("shiny")) shiny_vars[...下面是shiny提供的输出控件： shiny_vars[grep("Output$", shiny_vars)] #> [1] "cancelOutput" "dataTableOutput
p2：输入与输出 Inputs 是与用户交互的组件，用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出，一般为图表。...每个输入组件都有唯一标识符，需要展示的标签名作为参数，其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。...当在 UI 插入一个输出组件后，会自动分配一块空间用于展示，但展示的生成和逻辑都在服务端完成。 ? ? ? ? ? ? p3：Server server：集成输入生成输出。...p4：分享 Shiny 将所有脚本和材料保存到一个目录，目录下代码通常以以下 2 种方式之一存储： app.R ui.R & server.R ? ? ?...p7：响应式编程 响应式编程：当输入改变时，输出根据逻辑会自动进行所需要的运算，对结果值更新。
Shiny 是一个开源的 R 包，它为使用 R 构建 Web 应用提供了一个优雅有力的 Web 框架。Shiny 帮助你在不需要前端知识的条件下将数据分析转变为可交互的 Web 应用。...Shiny 构成与安装 每个 Shiny App 都有 2 个关键的组成： UI（用户界面）：定义应用的外形 Server（后端）：定义应用如何工作 Shiny 应用了响应式编程技术，可以根据输入的变换自动更新输出...使用下面命令进行安装： install.packages("shiny") 然后将包载入当前 R 会话： library(shiny) Hello world 示例 在几种创建 Shiny 应用的方式中...使用 Cmd/Ctrl + Shift + Enter 快捷键。 如果没有使用 Rstudio： 使用 source() 运行 app.R 代码脚本。...将含 app.R 的目录传入 shiny::runApp() 。 运行后通过浏览器可以看到输出 Hello, world!。 ?
使用以下命令安装： devtools::install_github('rstudio/shiny') 当我们在输出结尾附近看到以下行并返回到R提示时，安装已成功完成： . . . ** testing...我们首先需要执行几个系统级任务，因此我们将使用以下命令或使用CTRL-D退出监视器： q() 其中任何一个都会提示您保存工作区图像，R的工作环境包括用户定义的对象。...这不是我们的目的，所以你可以安全地输入n。 由于我们将使用Web浏览器查看Shiny可以执行的示例，因此我们将确保允许Web流量。...运行闪亮： 我们将连接到R，这次是普通用户。务必输入R标题大小写。 R 接下来，我们将加载Shiny包： library("shiny") Shiny包含11个内置示例，演示了它的工作原理。...首先，我们将中断与服务器CTRL+ C，然后退出将R壳CTRL+ D并重新输入它作为根： sudo -i R 我们可以使用以下命令安装稳定版本，该命令将覆盖我们在前面步骤中完成的GitHub安装。
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