一.Python与R功能对比分析 1.python与R相比速度要快.python可以直接处理上G的数据:R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果.Python=R+SQL/Hive 2.如果是统计理论研究.前沿科学研究,R比python更胜一筹.R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面(主要用在金融分析与趋势预测)无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用:相比pyt…

R语言分析朝阳医院数据 本次实践通过分析朝阳医院2016年销售数据,得出“月均消费次数”.“月均消费金额”.“客单价”.“消费趋势”等结果,并据此作出可视化图形. 一.读取数据: library(openxlsx) #1.读取目标数据 salesData <-read.xlsx("D:/test/朝阳医院2016年销售数据.xlsx,sheet=1") 二.对数据进行预处理: 1.列名重命名:打开excel表格发现列名都是中文名称,所以这里要对列名进行修改. names(sale…

本文首发于“生信补给站”:https://mp.weixin.qq.com/s/lpkWwrLNtkLH8QA75X5STw 生存分析作为分析疾病/癌症预后的出镜频率超高的分析手段,而其结果展示的KM曲线也必须拥有姓名和颜值! 生存分析相关推文: 生存分析和KM曲线:R|生存分析(1) 分析结果一键输出:R|生存分析-结果整理 时间依赖生存分析:R|timeROC-分析 一 数据和R包 为方便,使用内置lung数据集 #载入所需的R包library("survival")library…

目标:把fitbit的每日运动记录导入到R语言中进行分析,画出统计图表来 已有原始数据:fitbit2014年每日的记录电子表格文件,全部数据点此下载,示例如下: 日期 消耗卡路里数 步 距离 攀爬楼层数 久坐不动的分钟数 不太活跃分钟数 中度活跃分钟数 非常活跃分钟数 2014年4月27日 2736 16581 11.84 7 1111 131 117 81 2014年4月28日 2514 12622 9.01 6 910 136 59 76 2014年4月29日 2231 8357 5.97…

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今天看的R语言.做个笔记. 使用R语言读取雅虎財经数据.分析微软公司(股票代码:MSFT)在2015年股价波动超过百分之十的日期. 然后通过检索新闻的方式,看看微软当天有什么新闻发生,导致股价波动. 首先,读入股价信息: getSymbols("MSFT",src="yahoo",from="2015-1-1",to="2015-12-31") 然后使用Cl读取收盘价格,使用Delt函数分析与前一日的差异. 最后,使用plot…

  一, R语言所处理的工作层: 解释一下: 最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告 再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策. 由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能. 二,R语言的数据结构: 包括如下的几项:包括向量,矩阵,数组,数据框,列表和因子 1,向量: 创建向量的方法一共有三种,分别如下: 第一种,使用c()的这个方法: 由于博客中木有R语言…

γ = 1/scale =1/0.902 α = exp(−(Intercept)γ)=exp(-(7.111)*γ) > library(survival) > myfit=survreg(Surv(futime, fustat)~1 , ovarian, dist="weibull",scale=0) > summary(myfit) Call: survreg(formula = Surv(futime, fustat) ~ 1, data = ovarian,…

Arules包详解 包基本信息 发布日期:2014-12-07 题目:挖掘关联规则和频繁项集 描述:提供了一个表达.处理.分析事务数据和模式(频繁项集合关联规则)的基本框架. URL:http://R-Forge.R-project.org/projects/arules/,http://lyle.smu.edu/IDA/arules/ 依赖包: Matrix包 建议学习包:pmml, XML, arulesViz, testthat 作者(牛牛们):Michael Hahsler [aut,…

1.读取数据 > bank=read.table("bank-full.csv",header=TRUE,sep=";") > 2.查看数据结构 > bank=read.table("bank-full.csv",header=TRUE,sep=",") > str(bank) obs. variables: $ age : ... $ job : Factor w levels "admin…