compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
变量可以分为很多种，如连续变量、分类变量等。当数据集中包含了分类变量和连续变量时，我们想了解连续变量是怎样随着不同的分类变量水平变化而变化，这时散点图中则会出现大量重叠，而箱式图则可以更清晰的展示这类数据。
临床模型研究，说到底是做一个模型，那么模型应该如何纳入自变量，纳入哪些自变量，这都是至关重要的问题。线性回归，逻辑回归和Cox比例风险回归模型是被广泛使用的多元回归分析方法。我们在前面的几篇文章中解释过他们的统计学意义、应用及结果释义。但是我们很少讨论自变量筛选的方法，这些方法在数据分析和撰写论文时应用较为混乱，却十分重要。本集整理并总结了前沿的自变量筛选方法，我们来一观究竟。
这里介绍一下grafify这个包，虽然它只能做基础绘图和基础分析，比如说柱状图、点图和ANOVA，
有时候，我们需要对数据框添加新的列，比较常见的场景就是需要根据现有数据框的某列增加新的分类。比如样本分为正常与肿瘤，成绩按照排名区分低、中、高。
生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计。使用R单独进行统计，汇总，然后结果复制到excel表中，耗时耗力且易错！
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。
统计推断和统计建模，建立解释变量与被解释变量之间可解释的、稳定的、最好是具有因果关系的表达式。
医学研究思路 研究适合的研究数据 模型选择 分类变量：logistic回归 生存资料 Cox回归 计数资料：Poisson/负二项 回归连续变量：线性回归 选择适合的预测分子 阅读文献选择适当的预测因
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 。
数据库：一个存储数据的工具。因为Python是内存计算，难以处理几十G的数据，所以有时数据清洗需在数据库中进行。
逻辑回归是一种拟合回归曲线的方法，y=f(x)，当y是一个分类变量时。这个模型的典型用途是在给定一组预测因素x的情况下预测y，预测因素可以是连续的、分类的或混合的。
(Artificial Neural Network，ANN)人工神经网络模型，以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。
重复测量资料在临床数据中非常普遍，常用重复测量的方差分析进行统计分析，但是经常面临的问题有：
简介: 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法，随机森林，梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(新鲜)，重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此，对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于
接上文，Kaplan-Meier曲线有助于可视化两个分类组之间的生存差异，当你设置参数pval = TRUE时，可以获得的对数秩检验值有助于探讨不同组之间的生存率是否存在差异。 但这并不能很好地评估连续性定量变量的对生存的影响。比如你的某一个node属性取值范围是0-33，这将导致生存曲线图上出现33条生存曲线。如果遇到分组过多或者想要评估多个变量如何协同以影响生存。 例如，比如当希望同时检查种族和社会经济状况对生存的影响时就可能需要换种生存分析方法。
基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树方法,随机森林,梯度增加被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(新鲜),重要的是要学习这些算法和用于建模。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树
来源：“数盟社区” 原文链接：http://dataunion.org/23697.html 简介 基于树的学习算法被认为是最好的方法之一，主要用于监测学习方法。基于树的方法支持具有高精度、高稳定性和易用性解释的预测模型。不同于线性模型，它们映射非线性关系相当不错。他们善于解决手头的任何问题（分类或回归）。 决策树、随机森林、梯度增加等方法被广泛用于各种数据科学问题。因此,对于每一个分析师(包括新人)，学习这些算法并用于建模是非常重要的。 本教程是旨在帮助初学者从头学习基于树的建模。在成功完成本教程之后,
今天跟大家分享ggplot图表的配色原理与基本技巧。 图表配色是一个很深奥的话题，多亏了R语言平台的众多开发者贡献的配色包，让图表的配色不再深不可测。 这里我暂且将所有的配色场景划分为两类： 离散变量配色与连续变量配色 ggplot函数的配色机制相对来说比较智能，当你给colour或者fill属性指定给变量映射的时候，该函数就会自动的区分变量属性（是离散变量或者是连续变量），进而给出适用于两种情况的配色风格。 ggplot(diamonds,aes(carat,price,colour=cut))+geom
数据可视化在数据挖掘中起着非常重要的作用。各种数据科学家花费了他们的时间通过可视化来探索数据。为了加快这一进程，我们需要有合适的工具。
pandas中DataFrame对象corr()方法的用法，该方法用来计算DataFrame对象中所有列之间的相关系数（包括pearson相关系数、Kendall Tau相关系数和spearman秩相关）。
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍，经过讨论确定要读的书，每个月读一本书且要精读，大家一起分享。 第六章 基本图形 本章概要 1 条形、盒形和点图 2 饼状和扇形图 3 直方图和核密度曲线图 本章所介绍内容概括如下。 数据可视化能够很好地理解数据。R提供了非常丰富的画图函数，通过图形可有助于理解分类变量和连续变量。 1
上一期我们对《R数据科学》第3.7节进行了内容介绍和习题解答，细心的读者可以发现，这里直接跳转到了5.3节了。原因在于中间各节内容干货较少，也没有习题，所以就跳过了。
在分析之前，先将数据集 birthwt 中的分类变量 low、race、smoke、ht 和 ui 转换成因子。
Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。它是用于数据分析操作的最优选和广泛使用的库之一。
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
以Type变量为例，进行one-hot编码。为了观察结果方便，把顺序打乱，观察编码后结果。
最简单的一种方法是：使用geom_point()画出散点图。你可以将相关变动看作点的模式。例如，你可以看到钻石的克拉数和价值之间存在一种指数关系：
最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
最近我们被客户要求撰写关于混合效应广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本教程为读者提供了使用频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法
连续变量压缩的基本思路为：建模之前使用主成分、因子分析或变量聚类的方法进行变量压缩，后续建模时使用向前法、向后法、逐步法或全子集法进一步进行变量细筛。虽然方法的名称叫做变量聚类，但却并不是聚类分析，而是一种主成分分析的方法。
如果变动描述的是一个变量内部的行为，那么相关变动描述的就是多个变量之间的行为。相关变动是两个或多个变量以相关的方式共同变化所表现出的趋势。查看相关变动的最好 方式是将两个或多个变量间的关系以可视化的方式表现出来。如何进行这种可视化表示同 样取决于相关变量的类型。
我不能在广义线性模型中使用双变量样条，但是考虑到广义可加模型（现在绝对不是可加模型），它确实可以工作。更准确地说，投资组合的分布是这两个协变量的函数，如下所示
正式开始建模与处理数据前，对数据进行探索并有一个初步的认识非常重要，本文将围绕变量探索，展示分类、连续变量，以及两种类型变量结合的探索方法，并展示 Python Pandas 数据处理与可视化中的一些快捷常用骚操作~
线性模型的建模为了提高模型的泛化能力，一般会进行正则化处理，也就是在损失函数的构造上加上正则化项，如L1正则化项或者L2正则化项，L1正则化也就是常说的Lasso回归，将损失函数加上了L1范数，L2正则化就是Ridge回归，损失函数加上了L2范数。正则化项的大小是通过一个超参数（一般命名为lambda）控制，lambda越大则正则化项作用越强，拟合的模型系数会变小或变成0，这个超参数一般使用Cross-validation交叉验证来获取。
为了更好的掌握这个三个算法，我们需要：知其名、知其提出人，明核心算法，对比长短优劣。所以回答短小简练，不赘述案例，因为网上案例很多，大家自己可以自行查找学习，也欢迎更多人补充。
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。
数据可视化是数据分析过程中探索性分析的一部分内容，可以直观展示数据集数据所具有的的特征和关联关系等。R语言不仅提供了基本的可视化系统graphics包，简单的图+修饰，例如：plot、 hist(条形图)、 boxplot(箱图)、 points 、 lines、 text、title 、axis(坐标轴)等；还提供了更加高级的图形系统lattice和ggplot2.
因为之前自己已经学习过R语言基础的一些内容，包括：数据类型与数据结构、函数与R包、R语言作图基础等，今天的学习内容主要是《R数据科学》这本书的第一章——使用ggplot2进行数据可视化。
数据的输入质量决定了输出的最后结果，数据的探索、预处理、特征选择、降维等特征工程占了项目的70%的时间。那么如果我们确定了商业目的，该如何一步一步渐进式进行特征工程呢？各位看官不急，请小的慢慢给你道来。 在建立模型前，我们大致需要顺序经过以下几步： 1、变量识别 2、单变量分析 3、双变量分析 4、缺失值处理 5、异常值处理 6、变量变化 7、变量创建 其中第4-7步在模型优化中会重复进行。 1、变量识别 首先，识别Predictor（即feature、输入）和Target（输出）变量。 接下来，确定变量的
本教程为读者提供了使用 频率学派的广义线性模型（GLM）的基本介绍。具体来说，本教程重点介绍逻辑回归在二元结果和计数/比例结果情况下的使用，以及模型评估的方法。本教程使用教育数据例子进行模型的应用。此外，本教程还简要演示了用R对GLM模型进行的多层次扩展。最后，还讨论了GLM框架中的更多分布和链接函数。
决策树模型是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。与传统的线性回归模型不同，决策树回归模型能够捕捉到非线性关系，并生成易于解释的规则。
解决的一个常见问题是有一定数量的用户和产品，您想推荐哪些产品最有可能对哪些用户有用。存在许多变体：例如，推荐电影（如 Netflix 上），确定在主页上为用户突出显示什么，决定在社交媒体动态中显示什么故事等。解决这个问题的一般方法称为协同过滤，工作原理如下：查看当前用户使用或喜欢的产品，找到其他使用或喜欢类似产品的用户，然后推荐那些用户使用或喜欢的其他产品。
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