京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
对号入座 ▏如果说R语言有三重境界,你是第几重?
王国维在《人间词话》中将读书分为了三种境界:“古今之成大事业、大学问者,必经过三种之境界:‘昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路’。此第一境也。‘衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。’此第二境也。‘众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处’。此第三境也。
这里仅根据所取资料对R学习进程进行大致分类,也欢迎R语言大牛批评指正。
第一阶段:初级,掌握R的语法和一些常用库的使用及数据操作。
需要掌握基础的文件操作、数据结构知识,认识什么是数据框、列表、矩阵、向量,如何提取、置换、删除、运算、转换、修改数据(包括单个数、行、列、表、变量),安装包、调用包以及session的保存。完成这一阶段,你就大致能像excel里处理数据一样了。
第二阶段:中级,掌握自己特定领域的库,非常熟悉R的特性,并且可以使用R进行统计分析,批量处理和绘图。
如果你完成了以上两个阶段,你已经可以在工作学习中完成绝大部分的工作。但如果你是知识的创造者,或者是个程序员,或者是要实践自己的算法、理论、统计方法、绘图方法,或者亦或是你只是脑抽了,那就要进入第三阶段的学习。这部分包括, R语言调试、改进、编写包、写一个地道的帮助文档、推销自己的项目想法。这一阶段完成了,你也就是一个R语言的大牛了。少年到处是你可以施展拳脚的地方。
第三阶段:高级,掌握数据挖掘流程和算法知识,从整个工程项目着眼,考虑项目实施,分配,性能优化等。
从大局入手,着眼于全局,规划好项目的布局,设定好相应的文档说明,提供工程下载安装的方法,带几个demo,每个类,每个函数,每行代码都反复推敲,相信这时候R于我们便是信手拈来了!
现在的你是第几重境界?
CDA针对R语言这不同的三重境界,特别开放谢佳标老师的R语言课程,欢迎对号入座!
谢佳标
微软中国MVP,多届中国R语言大会演讲嘉宾,目前在创梦天地担任高级数据分析师一职, 作为创梦天地数据挖掘组的负责人,带领团队对游戏数据进行深度挖掘, 主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。
从事数据挖掘建模工作已有9年, 曾经从事过咨询、电商、电购、电力、游戏等行业,了解不同领域的数据特点。 有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验。
合著《R语言与数据挖掘》及《数据实践之美》等书籍,均在京东有卖。此外《R语言游戏数据分析与挖掘》预计将在2017年上半年出版。
谢佳标老师课程合集
点击阅读原文,或扫描下方二维码了解课程详情
大神一对一
想跟覃老师一对一交流?在学习中接受覃老师的学习指导?更多交流互动请扫码添加qq群(不定期发放干货资料)
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22