原文:R is for Research, Python is for Production
仪表盘在业务风格的报告中特别常见。它们可以用来突出报告的概要和关键内容。仪表盘的布局通常是基于网格搭建的,各个组件排列在各种大小的“盒子”中。
想必熟悉小洁老师的学员们都有看过小洁老师发的如何做好你的R语言笔记,这也是马拉松课程的课前准备工作的一项——学习如何记录笔记。
Shiny是一个R包,允许用户将R代码转换为交互式网页。Shiny server是RStudio提供的服务器,可用于托管和管理Web上的Shiny应用程序。除了托管Shiny应用程序,Shiny Server还可以托管交互式R降价文档。Shiny Server既有免费的开源版本,也有付费专业版,包含更多功能。
Rmarkdown扩展了markdown的语法,所以markdown能写的,Rmarkdown能写,后者还提供了一些新的特性,特别是图表,很nice。
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
资源背后的机构和开发者,都可以看看,他们的网站,个人Twitter之类的,寻宝哦。
摘要 本演讲将介绍如何利用CSS对shiny页面进行个性化设计及在网页中嵌入视频;并通过一个详细案例介绍了利用htmlwidgets包开发HTML控件,基于D3.JS库创建简单的交互桑基图,包括控件创
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程: 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断(比如
PivotalR:用于读取Pivitol(Greenplum)和HAWQ数据库中的数据
在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具体如下: 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断(比如预测) 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包: 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl:读取Microsoft Excel电子表
我在简书和公众号上已经分享了很多之前学习的数据分析笔记和文章,覆盖了各方面的内容,数据分析方面以后不会再个人分享特别基础的东西了。接下来我会让师弟师妹们定期分享自己的学习过程。
不知不觉2020年都要过去了,加入菜鸟团后发的第一篇推文都已经是三年以前的事情了:浅谈Entrez ID。
shiny是R中专门用于开发轻量级web应用的框架,在本地写一个shiny应用并调用非常方便,但如果你希望你的shiny应用能够以远程的方式提供给更多人来使用,就需要将写好的shiny应用部署到服务器上,主要有两种方式,第一种是将shiny应用发布在shinyapps上,第二种是将你的shiny应用部署到自己租用的服务器上,前者比较方便但遇到一些R包环境或中文显示等问题时几乎是无解的,而后者虽然麻烦,但更为自由,且从0开始自己动手的过程又何尝不是一种极大的乐趣呢,本文就将针对在ubuntu 16.04服务器上部署shiny server的流程进行详细的说明;
由于R语言生态系统内容繁复并在不断发展,人们往往容易忽视一些切实有用的知识。这些技巧往往非常简单,但对于完成工作有很大的帮助。
但是它并不提供芯片探针的ID注释,当然,缺陷实在是有点多,只能说是一个好的学习shiny网页工具制作的例子,并不算是完善的工具。
数据库技术,泛指熟练使用SQL技术,不仅是各种关系型数据库的SQL,还有各种大数据平台的SQL,例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块,我们重点要掌握增删改查的四种操作,以及与编程语言的交互。 通过SQL技术,我们可以有效完成如下工作:
本文介绍了如何在Apache Zeppelin中集成R语言解释器,并使用R语言进行数据分析。首先介绍了如何在Zeppelin中添加R解释器,然后讲解了R语言的基础知识和基本函数,最后介绍了如何在Zeppelin中使用R语言进行数据分析。
一年一度的秋招已经打响了发令枪,从去年的薪酬排行来看,算法工程师和数据分析等工作排在前列,很多相关专业的学生一直在自学一些网络上的公开课并阅读一些专业书籍,比如“西瓜书”、“花书”等,如果你现在仍然什么也没有准备的话,然而还想从事数据科学领域这个似乎令人望而生畏的工作话,现在就要抓紧补补相关的知识了。在这里要提示一点,自我完善的知识不要局限于数据分析相关的知识,还要额外补充下相关领域的知识。另外,简历上展示个人技能的最佳方式是使用技能组合的形式,这样能让雇主相信你可以使用你已经学习的技能。为了展示这些技能,以下是你应该着重补充的5种数据科学项目组合类型:
本杂志开源(GitHub: ShixiangWang/weekly[1]),欢迎提交 issue,投稿或推荐生信相关内容。
本文特约作者为 DataCamp 的联合创始人 Martijn Theuwissen 。更多 R 语言资源请访问这里(http://t.cn/R9Uo2po) ,各种 R 语言源代码也在其中。 这里(http://t.cn/RZ0nGo0)还有一份数据科学备忘清单,能让你从零开始学习数据科学,包括 R 语言。 如果你没有编程经验,或者是对点击式的统计软件更熟悉(而非真正的编程语言), R 语言学起来还是有点难度的。本文的学习方法更适合 R 语言小白,不过老司机们也可以从中获得 R 语言的最新动态。 本文的
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。
Rmarkdown作为一种将R等编程语言和Markdown的简洁语法结合在一起的增强版Markdown语法,其在报告输出、数据分析、沟通交流中的易用性和便利性已得到了足够的体现。
R语言的确提供了很全面的统计分析的软件包,比如CRAN,Bioconductor,Neuroconductor,以及ROpenSci;并且提供了优秀的包管理功能。
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创,并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量,只做更有价值的分享。 📷 Day Job and Night Job 我非常认同《黑客与画家》里的 Paul Graham 说的一句话:码农需要一个 day job for food,也需要一个 night job for fun。和格雷厄姆不同的是,我的night job不是一个画家,而是一个作家,是的,一个技术专栏的撰稿人。通常,晚餐之后,刷一遍自己的 Feedly 和 GitHub,搞搞黑科技,这就是一种
对于Rmarkdown的学习,有很多老大佬都已经给出详细介绍了,我就不在这里班门弄斧了(具体学习途径可见文末)。Rmarkdown不仅可以用来写分析报告,也可以用来记笔记。当然我用它写日记、做学习笔记,真的很香!
前段时间一直有读者问我能不能出一些关于Rmarkdown的教程,当时爽快的答应了。
假设你已经安装了R[1](R Core Team 2020)和RStudio IDE[2]。
第一步:安装R语言及Rstudio 首先根据操作系统来安装R语言软件 最好是安装最新版 Download R for Windows from CRAN Download R for macOS from CRAN Download R for Linux from CRAN Note for macOS: If you do not already have X11 installed in Applications > X11, download and install it. 这个很容易,就跟下载QQ
但它的前提是你安装过独立的包,有基础知识,才有可能hold住这个批量安装包的代码,这两天就碰到学生使用上面的简化代码失败了。
在本指南中,我们想向您展示如何使用现在提供的一些奇妙,免费的工具和软件包编写美观,可重复的报告。这些工具将帮助您交流科学知识,并希望您再也不会复制和粘贴R输出。
Rmarkdown 是 R 语言环境中提供的 markdown 编辑工具,运用 rmarkdown 撰写文章,既可以像一般的 markdown 编辑器一样编辑文本,也可以在 rmarkdown 中插入代码块,并将代码运行结果输出在 markdown 里。R Markdown 格式,简称为 Rmd 格式, 相应的源文件扩展名为.Rmd。输出格式可以是 HTML、docx、pdf、beamer 等。
参见:https://www.math.pku.edu.cn/teachers/lidf/docs/Rbook/html/_Rbook/rmarkdown.html[1]
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
你现在能构建一个实用的shiny app,但是如何分享给别人呢?此篇将展示几个分享app的方法
在10月CRAN更新的R包中,发现了一个挺有意思的R包——customLayout,听名字就很神奇。
Rmarkdowm作为可复用报告的优秀工具,除了提供文档编辑、图表输出外,还有许多主题格式供使用者选择。除了默认的主题外,还可以通过加载rticles、prettydoc、rmdformats、tufte等包获取更多主题格式。下面我们看看几类扩展包里的主题样式。
经常有对比R,Python和Julia之间的讨论,似乎R语言在这三者之中是最为逊色的,实则不可一概而论。
Dashboards入门前三期可见:R文档沟通|Dashboards入门(1);R文档沟通|Dashboards入门(2);R文档沟通|Dashboards入门(3),今天给出该系列最后一期:在Dashboards中添加 Shiny应用。内容比较少,最后给出一些拓展资料供大家参考。
今年接了 5 本与贝叶斯近似计算包INLA相关的翻译书,将由高等教育出版社出版。在准备翻译的时候,我静下来思考了一下二个问题。一是互联网时代在兼顾图书质量的同时怎么充分考虑读者阅读体验?二是什么是当下最为成熟的图书写作工具?特别是与数据科学密切相关的统计类图书的写作与出版。书稿模板的选择成为首先要考虑的事。
近年来,随着分布式数据处理技术的不断革新,Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新,对大数据集合的计算和存储成为现实,数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下,是否能探索和挖掘数据价值,具备精细化数据运营的能力,就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
R语言是比较常用的统计分析和绘图语言,拥有强大的统计库、绘图库和生信分析的Bioconductor库,是学习生物信息分析的必备语言之一。 Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一,支持纯R
科学研究的过程可重复性可以说是一件不言而喻的事情:如果你提出一观点或发现一个现象,在别人那里完全重复不出来,谁知道是不是臆想呢?但是有时候重复人家的研究结论又会显得不可理喻:分析的环境,软件的版本,试剂的保质期,甚至是历史条件都会成为不可重复的原因。然而,我们仍然做着这样的努力,至少我们看到数据科学家在做着这样的努力。
作者:Chiffon 来源:七风阁 http://chiffon.gitcafe.io/2015/01/10/MLE.html 经常有人问我怎么才能成一个数据分析师。我以为,要想做数据分析工作,需要
每一位初学者接触R,想必都是从RStudio开始的,甚至将RStudio当作R本身的也不在少数。尽管RStudio是一个非常受欢迎的R编程环境,但它也有一些缺点。
何品言翻译,广东科技学院大学生,喜欢R语言和数据科学。 王陆勤审核,从事数据挖掘工作,专注机器学习研究与应用。 英文链接:http://www.r-bloggers.com/how-to-learn-r-2/ PPV课原创翻译文章,转载请注明以上信息及原文链接! 数据操作 把原始数据转换成具有一定结构的数据对于健壮性分析是很重要的,对是数据符合处理也是很重要的。R有很多的构建函数对原始数据进行处理,但是不是每个时候都能轻而易举的使用它们。幸运的是,有几个R包可以提供很大的帮助: tidyr包允许你对数据
R语言是主要在学术界用的编程语言,写作是其内涵之义,于是有了 RMarkdown。基于RMarkdown语法yihui进一步扩张了RMarkdown的应用,于是有了bookdown及其plus,以及blogdown。字面意思,前者是用来写书的后者是用来写博客的。每一个喜欢R语言不巧又同时喜欢写作的人,遇到这两个包都会有抑制不住的好奇心。余,概莫能外。
UI 中的输出控件创建了占位符,它随后被后端函数生成的内容所填充。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。
在开始教程前,我们先来了解一个由加拿大 IVADO(Institute for Data Valorization)资助的项目:COVID-19 Data Hub(新型冠状病毒肺炎数据中心),它是一个致力于开发一个统一的数据集,有助于更好地理解新型冠状病毒肺炎数据。
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