R语言数据可视化专题培训课件

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基于R语言数据可视化-样本相似性可视化

量的数值（X轴和Y轴可以互换），将同一样本在不同变量上的观测值用折线连接起来 l 观察轮廓图中各折线的形状及其排列方式，可以比较各样本在多个变量上取值的相似性及差异
4
数据可视化
12/15/2019
6.1
轮廓图——例题分析
【例6-1】表 6-1是 2017 年全国31个地区的 8项人均消费支出数据
12/15/2019
THE END
THANKS
l 再计算出新产生的类别与其他各类别之间的距离，并将距离最近的两个类别合并为一类。这时，如果类别的个数仍然大于1，则重复这一步上述步骤，直到所有的类别都合并成一类为止
20
数据可视化
12/15/2019
6.3
聚类图和热图
聚类图
l K-均值聚类——不是把所有可能的聚类结果都列出来，使用者需要先指定要划分的类别个数，然后确定各聚类中心，再计算出各样本到聚类中心的距离，最后按距离的远近进行分类
聚类图和热图
31
数据可视化
12/15/2019
6.3
热图——例题分析
【例6-1】由 heatmap函数设置颜色绘制的 31个地区 8项消费支出的热图
聚类图和热图
32
数据可视化
12/15/2019
6.3
聚类图和热图
热图——例题分析
【例6-1】由 heatmap函数设置颜色绘制的 31个地区 8项消费支出的热图去掉聚类图
面部特征
笑容曲线 (curve of smile)
眼睛高度 (height of eyes)
眼睛宽度 (width of eyes)
头发高度 (height of hair)

R语言可视化PPT第十二章实战

ggplot(faithful, aes(x=eruptions, y=waiting)) + geom_point() + stat_smooth()
ggplot(quakes, aes(x=depth)) + geom_bar() ggplot(quakes, aes(x=depth)) +
old.par <- par(mfrow=c(1, 2)) plot(faithful, main="Faithful eruptions") plot(large.islands, main="Islands", ylab="Area") par(old.par)
ggplot2 实战
本小节我们使用ggolot2来进行一个实战展示。我们使用同样的数据集faithful，首先我们先来绘制基本图形。使用Geoms 和 Stats，来定义数据如何使用，以及把数据映射到plot函数里面
bwplot(factor(score) ~ gcsescore | gender, Chem97)
bwplot(gcsescore ~ gender | factor(score), Chem97, layout = c(6, 1))
ggplot(longley, aes(x=Year, y=Employed)) + geom_point()
ggplot(longley, aes(x=Year, y=Employed)) + geom_point() + stat_smooth()
ggplot(longley, aes(x=Year, y=Employed)) + geom_point() + stat_smooth(method="lm")

作图基础-R软件操作基础培训课件

使用R进行常见统计分析，包括描述统计、假设检验和回归分析等。
数据可视化与结果输出
图表可视化
使用R语言进行图表绘制，展示数据分布、趋势和关系。
结果输出
数据故事讲述
学习如何将分析结果输出为报告、图像或HTML等形式。
通过数据可视化和分析结果，讲述数据背后的故事，并向他人展示。
作图基础-R软件操作基础培训课件
R软件是一种强大的数据分析和可视化工具。本课程将介绍R软件的基础知识，包括软件的安装与配置、R语言的基本语法、数据处理与分析，以及数据可视化和结果输出。
软件介绍
1 强大的功能
R软件提供了丰富的统计分析和数据可视化功能，可用于各种领域的数据处理和决策支持。
导出数据
使用write.csv函数将R中的数据导出为CSV 文件。
处理缺失数据Leabharlann 学习如何处理数据中的缺失值，使用合适的方法填充或删除缺失数据。
数据处理与分析
1
数据清洗
使用R语言进行数据清洗，包括删除重复值、处理异常值等。
2
数据变换
学习如何对数据进行归一化、标准化和离散化等常见数据变换操作。
3
统计分析
3 条件语句
了解如何使用条件语句进行条件判断和控制程序流程。
数据类型与数据结构
1 向量
学习如何创建和操作数值型、字符型和逻辑型的向量。
2 矩阵
了解如何创建和操作二维表格形式的数据结构。
3 数据框
掌握处理和分析多维数据的常用数据结构。
数据导入与导出
读取CSV文件
使用read.csv函数从CSV文件中将数据读入到R中。
RStudio是一个流行的R集成开发环境，可以提供更好的用户体验和代码编辑功能。

《数据可视化》课件

Slide 8
如何选择最适合自己的数据可视化图表类型？
数据类型
根据数据的类型，选择合适的图表类型，如柱状图适用于比较不同类别的数据。
目标和信息
根据展示的目标和需要传达的信息，选择能够清晰、有效地展示数据的图表类型。
受众和场景
考虑观众的背景和对图表的理解水平，选择能够适应受众和场景的图表类型。
Python
Python具有强大的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，适用于复杂的数据处理和可视化需求。
Tableau
Tableau是一个专业的数据可视化工具，提供了丰富的可视化选项和交互功能，适用于各种类型的数据分析和展示。
Slide 4
如何选择最适合自己的数据可视化工具？
如何使用Tab le au 进行数据可视化？
1
导入数据
在Tableau中导入需要可视化的数据，支持多种数据格式和数据源。
2
选择可视化选项
在Tableau的可视化界面中选择合适的可视化选项，如条形图、散点图、地理图等。
3
加筛选器、工具提示等，使图表更具有交互性和可共享性。
1 确定需求
首先要明确自己的数据可视化需求和目标，然后选择一个工具，能够满足这些需求。
2 考虑技能和经验
考虑自己的技能和经验水平，选择一个适合自己的工具，能够快速上手和运用。
3 研究和比较
研究和比较不同的数据可视化工具，了解它们的特点、优势和劣势，选择最合适的一个。
Slide 5
如何使用Excel制作基本的图表？
2 加强沟通和决策
通过使用数据可视化工具，可以更好地向他人沟通分析结果，提高决策的准确性和效率。
3 发现潜在的模式和趋势

【最新】R语言数据可视化 PPT课件教案讲义(附代码数据)图文

中级图形
basic 3d scatter plot
mpg
25
30
35
500 400 300 200 100 2 3 4 5 6 0
10
15
1
wt
disp
20
中级图形
气泡图概念：用点的大小表示第三个变量的值函数：symbols() symbols(x,y,circle=radius)
中级图形
scatter plot matrix via var package
100 200 300 400 2 3 4 5
100 20Leabharlann 300 400dispdrat
5
wt
2
3
4
10
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25
30
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
10 15
20
25 30
mpg
中级图形
分组散点图概念：以某个因子为条件绘制两个变量的散点图
> library(car) > library(ggplot2) > attach(mtcars) > scatterplot(mpg~wt|cyl)
> scatterplot(mpg~wt|cyl,data=mtcars,lwd=2,main="scatter plot of mpg vs. weight by # cylinders",xlab="height of car",ylab="miles per gallon",legend.plot=TRUE,id.method="identity",labels=s(mtcars),bo xplots="xy")

R语言PPT课件数据可视化

5.1 低水平绘图命令
第五章数据可视化
面
(4)箱线图箱线图通过绘制连续型变量的五个分位数（最大值、最小值、 25%分位数、75%分位数以及中位数）描述变量的分布。绘制例 5.3中数据counts箱线图： >boxplot(counts) 执行结果
第五章数据可视化
5.1 低水平绘图命令 5.2 高水平绘图命令 5.3 交互绘图命令习题
>lb <-paste(year,counts,sep=":")
#构造标签
>pie(counts,labels=lb) #画饼图
执行结果
5.1 低水平绘图命令
第五章数据可视化
面
(2)条形图条形图就是通过垂直或者水平的条形去展示分类变量的频数。利用例5.3数据绘制条形图。 >barplot(counts,names.arg=year,col = rainbow(10)) 执行结果
描述将分面放置在二维网格中将一维的分面按二维排列
5.2 高水平绘图命令
第五章数据可视化
分面
【例5.7】按年分组，一列显示。 >p <- ggplot(data=mpg, mapping=aes(x=cty, y=hwy)) >p <-p + geom_point(aes(colour=class,size=displ)) >p<-p+ stat_smooth() >p <- p + geom_point(aes(colour=factor(year),size=displ)) >p <- p + scale_size_continuous(range = c(4, 10)) #增加标度 >p + facet_wrap(~ year, ncol=1) #分面

R语言基础培训第二讲常用统计分析ppt课件

描述性统计主要包括反映数据集中趋势的特征值(比如平均数、中位数、众数、分位数)、数据离散程度的特征值(比如方差、标准差、值域、变异系数)和数据分布形态的特征值(比如偏度、峰度)。
3
标准差（std.dev）和标准误（SE.mean）
真实均值样本均值
SE
标准差（std.dev）
当样本含量 n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大而减小，甚至趋于0 。
yield") 13
方差分析ANOVA
方差分析是一种在若干组能相互比较的试验数据中，把产生变异的原因加以区分的方法与技术，其主要用途是研究外界因素或试验条件的改变对试验结果影响是否显著。
类型：单因素方差分析(One-way ANOVA)、双因素方差分析(Two-way ANOVA) 。
方差分析的基本模型是线性模型，并假设随机变量是独立、正态和等方差的。
summary(tuk)
# standard display
tuk.cld <- cld(tuk) # letter-based display
opar <- par(mai=c(1,1,1.5,1))
plot(tuk.cld)
par(opar)
16
双因素（无重复）方差分析
17
多重比较
library(agricolae) # 对A因素在a = 0.05水平上进行多重比较 (duncan.test(fit, "A", alpha = 0.05)) # 对B因素进行多重比较 (duncan.test(fit, "B", alpha = 0.05))
24
成对双样本 t 检验
18个草地种在放牧和不放牧样方中的生物量（kg/m2）

R语言基础培训第一讲R语言入门

> rep(1:3, times = 4, each = 2) [1] 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3 1 1 2 2 3 3
> paste(c("X","Y"), 1:10, sep = "-") #不规则
[1] "X-1" "Y-2" "X-3" "Y-4" "X-5" "Y-6" "X-7" "Y-8" "X-9" "Y-10"
20
安装程序包的方法
1 菜单安装在联网的条件下，按菜单栏【程序包】下拉选择【安装程序包】，选择所需的程序包进行实时安装； 2 联网命令安装例如：要安装vegan包,在控制台中输入
install.packages("vegan") 3 本地安装路径：Packages>install packages from local files 选择本地磁盘上存储zip包的文件夹。 4 脚本安装在联网的条件下，请运行Rpackages.install.R程序，即可完成本培
• Examples
#举例
26
练习一安R并导入程序包
1. 安装R和Rstudio软件、熟悉菜单 2. 本地安装程序包: vegan 3. 调用程序包，查看程序包的帮助 library(vegan) 查找vegan包中cca函数的帮助输入 ?cca （试试"??cca"）将其中的Example粘贴到控制台中，查看运行的结果。
数据框data frame

基于R语言数据可视化-类别数据可视化

数据可视化
R 语言
贾俊平
Chap 3
类别数据可视化
3.1 条形图及其变种 3.2 树状图 3.3 马赛克图及其变种 3.4 关联图和独立性检验P值图 3.5 气球图和热图 3.6 南丁格尔玫瑰图 3.7 金字塔图 3.8 饼图及其变种
Chap 3
类别数据可视化
简单条形图帕累托图并列条形图堆叠条形图不等宽条形图脊形图
气球图
l 气球图是用气球大小表示数据的图形，它画出的是一个图形矩阵，其中每个单元格包含一个点（气球），其大小与相应数据的大小成比例
l 气球图可用于展示由两个类别变量生成的二维列联表，也可以用于展示具有行名和列名称的其他数据
l 绘图的数据形式是一个数据框或矩阵，数据框中包含至少三列，第1列对应第1个类别变量，第2列对应第2个类别变量，第3列是两个类别变量对应的频数或其他数值
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数据可视化
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3.5
气球图——例题分析
【例3-1】使用 ggpubr包中的 ggballoonplot 函数可以绘制气球图
图气球图和热图
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数据可视化
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3.5
图气球图和热图
气球图——例题分析
【例3-1】使用 ggpubr 包中的 ggballoonplo t函数可以绘制气球图
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数据可视化
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3.3
马赛克图
马赛克图的变种——筛网图
l 使用sieve函数可以绘制筛网图（sieve plot） l 该图可用于展示二维列联表或多维列联表，图
中矩阵的面积与相应单元格的观测频数成比例，每个矩形中的多个小正方形（网格）表示该单元格的观测频数，网格的密度表示观察频数与期望频数的差异

《R语言入门经典》课件

《R语言入门经典》PPT 课件
本课件是基于畅销书籍《R语言入门经典》而制作的。将详细介绍R语言的基础知识、数据处理与分析、应用案例展示以及学习资源等内容。
书籍介绍
《R语言入门经典》概述
详细解读了R语言的核心概念和基础知识，适合初学者入门。
作者简介和背景
介绍了作者的专业背景和在数据分析领域的经验，增加了书籍的权威性。
数据分析过程和结果
详细描述了数据分析的步骤和结果，让观众了解如何使用R语言解决实际问题。
实际应用场景
展示了R语言在金融、医疗、商业等领域的应用场景，激发观众的灵感和创造力。
学习资源和进阶
学习资源推荐
• 优质教材和在线教程 • 精选网站和博客推荐 • 丰富的学习资料和代
码示例
进阶教程和学习路径
数据处理与分析
数据导入和清洗
示范了如何导入各种常见数据格式，并进行数据清洗和预处理。
数据可视化
展示了如何使用R语言创建各种精美的数据可视化图表，让数据更具说服力。
统计分析和建模
介绍了统计分析和建模的基本方法和技巧，帮助观众更好地分析数据。
应用案例展示
真实案例介绍
通过真实的数据案例，展示了R语言在各个应用领域中的实际应用效果。
书籍特点和目标读者
突出了书籍的特点，例如易懂的语言和实践案例，适合想要学习R语言的人群。
R语言基础知识
1
R语言简介
介绍了R语言的起源、发展和应用领域，激发了观众对R语言学习的兴趣。
2
安装与配置
演示了如何下载、安装和配置R语言环境，帮助观众快速开始。
3
基本语法和数据结构
讲解了R语言的基本语法和常用的数据结构，培养观众的编程能力。

数据分析(培训完整)ppt课件

数据安全和隐私保护
数据安全
随着数据价值的不断提升，数据安全问题也变得越来越重要。未来的数据分析将更加注重数据的安全保护，包括数据的加密、备份、访问控制等方面，确保数据的完整性和安全性。
隐私保护
在数据分析过程中，保护用户隐私是一个重要的伦理问题。未来的数据分析将更加注重隐私保护，通过匿名化、去标识化等技术手段，保护用户隐私不受侵犯。同时，数据分析人员也需要遵守伦理规范，确保用户隐私得到尊重和保护。
运营效率等。
数据分析的流程
数据清洗
对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
建模分析
根据分析目的，选择适当的分析方法和模型进行数据分析。
数据收集
根据分析目的，收集相关的数据。
数据探索
对数据进行初步分析，了解数据的分布和特征。
结果解读与报告
将分析结果进行解读，并形成报告，以便于决策者理解和应用。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据集。
数据清洗
缺失值处理
根据实际情况选择填充缺失值的方法，如使用均值、中位数、众数等。
异常值处理
通过统计方法、业务逻辑等方式识别异常值，并采取相应的处理措施。
重复值处理
去除重复值或对重复值进行合并处理。
格式统一
将不同格式或类型的数据统一为标准格式，以便于后续分析。
客户细分
通过数据分析将客户群体细分，以便更好地理解客户需求并提供定制化服务。
市场趋势预测
通过分析历史销售数据和市场趋势，预测未来的市场需求和销售情况。
产品定位与定价
通过分析市场和竞争环境，确定产品的定位和定价策略。
销售数据分析

数据可视化PPT第1章数据可视化基础

任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
3．知识知识（Knowledge）具有系统性、规律性和可预测性。数据和信息处理后将会得到知识。而知识是比数据和信息更加高级的抽象概念。数据、信息与知识的关系如图1-3所示。知识具有系统性、规律性和可预测性。例如，通过观测记录行星出现位置和出现时间，对数据进行分析、挖掘，计算得到星球运动的规律，这称之为信息。针对信息进行总结和提炼，得到开普勒三定律，知识由此产生。知识使人们更加清晰地了解世界和生活，通过知识不断改变周围的世界——而所有一切的基础就是数据。从数据到信息再到知识，清晰界定各概念的范围，有利于大数据的学习与展现。从数据到信息，通过不同的技术处理，可能会得到不同的信息。而从信息到知识，则直接导致了后期的数据的应用场景和使用价值。
第1章
数据可视化基础
随着数据革命的到来，全社会无时无刻不在产生着大量的数据。从数据中发现价值，提炼知识，再以合适的方式将其展现为让人一目了然、眼前一亮的可视化作品是体现数据价值的完整过程。优秀的数据可视化作品能够彰显数据的潜在性，规律性，价值性，帮助我们理解数据背后的意义。
学习目标
理解数据的概念掌握数据、信息、知识的区别与联系了解不同可视化形式对数据的展现优势理解可视化的基本原则
任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
2．信息信息（Information）是隐藏在数据背后的规律，需要人类的挖掘和探索才能够发现。信息是对事物的描述，它比数据更加抽象。（1）数据与信息的区别：数据是信息和数据冗余之和，数据=信息+数据冗余。冗余有两层含义，第一层含义是指多余不需要的部分，第二层含义是指人为增加重复的部分，其目的是用来对原本的内容实现备份，以达到增强其安全性，这在信息通信系统当中有着较为广泛的应用。数据是数据采集时得到的，信息是从采集的数据中获取的有用信息。由此可见，信息可以简单地理解为数据中包含的有用的内容。（2）数据与信息的联系：数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。

R语言数据分析与可视化教程

R语言数据分析与可视化教程R语言是一种常用于数据分析和可视化的编程语言，具有广泛的应用领域。

本教程将介绍R语言的基本概念、常用函数和工具，帮助读者快速上手数据分析和可视化。

1. R语言基础R语言是一种开源的统计分析工具，因其丰富的函数库和灵活的数据处理能力而备受青睐。

首先，我们需要学习R语言的基本语法和操作。

以下是一些常用的命令和操作符：- 变量赋值：使用<-或=符号将数据赋给变量。

- 数据类型：R支持多种数据类型，如数字、字符、逻辑等。

- 数据结构：包括向量、矩阵、数组、列表和数据框等。

- 条件语句：使用if-else语句进行条件判断。

- 循环语句：使用for和while语句进行循环操作。

- 函数定义：使用自定义函数提高代码的可复用性。

2. 数据导入与处理在数据分析中，我们经常需要导入外部数据，并对数据进行预处理。

R语言提供了多种数据导入和处理的方法，以下是常用的函数和技巧：- read.table()：用于导入文本文件。

- read.csv()：用于导入CSV文件。

- read_excel()：用于导入Excel文件。

- subset()：用于筛选数据。

- merge()：用于合并数据。

- aggregate()：用于数据聚合。

- na.omit()：用于去除缺失值。

3. 数据分析R语言拥有丰富的数据分析库，可以进行各种统计分析和建模操作。

以下是常用的数据分析函数和技巧：- summary()：用于描述性统计分析。

- t.test()：用于执行t检验。

- cor.test()：用于执行相关性检验。

- lm()：用于执行线性回归。

- glm()：用于执行广义线性模型。

- kmeans()：用于执行聚类分析。

- randomForest()：用于执行随机森林算法。

4. 数据可视化数据可视化是数据分析的重要环节，可以帮助我们更好地理解数据和分析结果。

R语言提供了多种数据可视化工具和函数，以下是常用的绘图函数和技巧：- plot()：用于绘制散点图、折线图和柱状图等。

R语言PPT-第5章数据可视化

*** 低水平绘图命令
第五章数据可视化
线
(1)type的取值： type="p"表示点,type="l"表示线,type="b"表示点划线。 (2)更改线条类型 R中提供了很多类型的线条，可以通过lty选项来设定。
执行plot(t,v,type="l",lty=2)，结果如图5.6。
*** 低水平绘图命令
第五章数据可视化
标度
标度（Scale）负责控制映射后图形属性的显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。Scale和Mapping是紧密相关的概念。
*** 高水平绘图命令
第五章数据可视化
标度
【例5.6】用标度来修改颜色取值。 >p <- ggplot(data=mpg, mapping=aes(x=cty, y=hwy)) >p <- p + geom_point(aes(colour=factor(year),size=displ)) >p <- p+stat_smooth() >p+scale_color_manual(values =c('blue2','red4')) #增加标度
*** 高水平绘图命令
第五章数据可视化
标度
标度函数
描述
scale_alpha alpha通道值（灰度）
scale_brewer
调色板，来自网站展示的颜色标度
scale_continuo us
连续标度
scale_data
日期
scale_datetime 日期和时间
*** 高水平绘图命令

数据可视化工程师：数据处理与可视化展示培训ppt

详细描述
社交媒体数据可视化通常使用网络图、时间序列图、词云和情感分析工具等，展示社交媒体上的用户互动、话题传播和情感倾向。通过这些可视化工具，企业和个人可以更好地了解用户需求和市场趋势，制定更有针对性的营销策略。
地理信息数据可视化
总结词
地理信息数据可视化通过地图、三维模型和交互式界面展示地理信息和相关数据，帮助政府机构、企业和个人了解地理空间关系和变化。
能够编写清晰、详细的文档，帮助团队成员理解可视化方案。
跨部门协作
能够与其他部门或团队成员进行有效的沟通和协作。
项目管理与时间把控
能够合理安排项目进度，确保按时完成可视化任务。
06
CATALOGUE
数据可视化工程师的职业发展
数据可视化工程师的就业前景
行业需求大
随着大数据时代的到来，数据可视化成为各行业的重要需求，就
THANKS
感谢观看
政府领域
数据可视化在政府领域中用于政策制定、城市
规划、交通管理等。
其他领域
数据可视化还应用于教育、媒体、艺术等领域，如数据新闻、数据艺
术等。
02
CATALOGUE
数据处理基础
数据清洗与预处理
01
02
03
数据清洗
去除重复、无效或错误数据，确保数据质量。
数据转换
将数据从一种格式或结构转换为另一种，以便于分析和可视化。
业市场广阔。
薪资水平高
由于数据可视化工程师需要具备专业技能和知识，其薪资水平相对较高。
职业发展路径多样
数据可视化工程师的职业发展路径不仅限于单一领域，可以在各行各业中发展，如金融、科技、医疗等。
如何成为一名优秀的数据可视化工程师

R语言PPT课件基础绪论

1.1为什么学习R语言
R语言主要优势
（3）算法覆盖广，软件扩展易
第一章绪论
1.1为什么学习R语言
R语言主要优势
（4）强大的社区支持
第一章绪论
作为一个开源软件，R背后有一个强大的社区和大量的开放源码支持，获取帮助非常容易。
比如国外比较活跃的社区有 GitHub 和 Stack Overflow等，通常R包的开发者会先将代码放到GitHub，接受世界各地的使用者提出问题，然后修改代码，等代码成熟后再放到CRAN上发布。
1．正确的数据思维观包括：数学思维、（）、逻辑思维。 2．（）是容易掌握的，但是（）却是很难培养的。 3．数学思维的两个特征是（）和（）。 4．常用统计量包括（）、（）、（）、（）。 5．从思维科学角度看统计思维可归类为（）、（）和（）。 6．把大脑中所描述的对象中的某些指标抽离出来并形成一种认识称为（）。 7．把事物切细了分析称为（）思维。 8．显微镜原理属于（）思维。 9．当一堆数据摆在我们面前时，表现出各异的形态，然而我们却要在种种的表象背后，找出其有共同规律的特点。称为（）思维。 10．换位思考属于（）思维。
1.2 正确的数据思维观
统计思维
第一章绪论
(3)分析分析就是将研究对象的整体分为各个部分、方面、因素、
层次，并加以考察的认知活动，也可以通俗地解释为发现隐藏在数据中的“模式”和“规则”。
1.2 正确的数据思维观
统计思维
第一章绪论
(4)三者之间关系通过描述获取数据的细节，通过概括得到数据的结构，通
国内最活跃的R社区就属统计之都以及统计之都旗下的 COS论坛了。
1.1为什么学习R语言

《R语言入门》课件

VS
详细描述
描述性统计分析包括计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计指标，以及制作数据的频数分布表和直方图等可视化图表，帮助我们了解数据的分布情况和基本特征。
推断性统计分析
总结词
推断性统计分析是通过样本数据来推断总体特征和规律的方法。
详细描述
推断性统计分析包括参数估计和假设检验等统计方法，通过样本数据来估计总体参数和检验假设，帮助我们了解总体的情况和规律。
01
数据处理与可视化
数据导入与导
数据导入
R语言支持多种格式的数据导入，包括CSV、Excel、SQL数据库等。可以使用`readr`、`tidyverse` 等包来导入数据。
数据导出
R语言可以将处理后的数据导出为多种格式，如CSV、Excel、PDF 等。可以使用`writexl`、`officer` 等包来实现数据的导出。
01
R语言基础
R语言的安装与配置
总结词
R语言的安装与配置是学习R语言的第一步，需要了解如何下载和安装R语言，以及如何配置R语言的环境。
详细描述
首先，您需要从CRAN（Comprehensive R Archive Network）上下载适合您操作系统的R语言安装程序。然后，按照安装向导的指示进行操作，并确保在安装过程中选择正确的组件和设置。安装完成后，您需要配置环境变量，以便在命令行中运行R语言。
学习如何通过脚本调用外部程序和命令，以及如何将外部程序的输出作为R的数据源。
3
数据转换和格式化
掌握如何在不同编程语言之间转换和格式化数据，以确保数据的一致性和可比较性。
感谢观看
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR

基于R语言数据可视化-分布特征可视化

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数据可视化
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4.1
直方图与核密度图
直方图——堆叠直方图——例题分析
【例4-1】
堆叠直方图（ stacked histogram）是将按因子水平分类的直方图堆叠在一起的一种图形。比如，我们按 “质量等级 ” 这一因子来绘制 AQI的直方图并堆叠在一起
数绘制的按质量等级分类来绘制点图
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数据可视化
12/15/2019
4.3
点图和带状图
带状图 l 带状图（ stripchart）又称平行散点图（ parallel
scatterplot） l 它与点图类似，用于产生一维（one dimensional）
散点图 l 当样本数据较少时，可作为直方图和箱线图的替
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数据可视化
12/15/2019
4.2
箱线图和小提琴图
箱线图——例题分析
【例4-1】 graphics包中的 boxplot函数绘制的6项空气污染指标的箱线图
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数据可视化
12/15/2019
4.2
箱线图和小提琴图
箱线图——例题分析
【例4-1】对数变换和标准化变换后的6项空气污染指标的箱线图
【例 4-1】（数据： data4_1.csv）。空气质量指数（ Air Quality Index，AQI）用来描述空气质量状况，指数的数值越大说明空气污染状况越严重。参与空气质量评价的主要污染物有细颗粒物（PM 2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、一氧化碳（CO）、二氧化氮（NO2）、臭氧浓度（O3）等6项。根据空气质量指数将空气质量分为6级：优（0-50），良（51-100），轻度污染（101-150），中度污染（151-200），重度污染（201-300），严重污染（300以上）；分别用绿色、黄色、橙色、红色、紫色、褐红色表示。表4-1是2018年1月1日~12月31日北京市的空气质量数据

R语言可视化PPT第七章交互式绘图

定位器
locator(n = 512, type = "n", ...)
n 定位点的最大数量。有效值从1开始 type “n”,“p”,“l”或“o” 其中之一。如果是“p”或“o” 则绘制点;如果是“l”或“o”它们用线连接
x = rnorm(10) plot(x) locator(5,"o")
locator () 常常没有参数。当我们很难设定一些图形元素（如图例和标签）在图上的放置位置时，交互式选定位置信息可能是一种非常好的办法。例如，在特异点（outlying point）的旁边标注一些提示信息，我们可以用下面的命令
text(locator(1), "Outlier", adj=0)
x, y 散点图的坐标点。
labels 给点标签的可选的特征向量。将作为字符被强制使用,并且根据x的长度如果有必要将被回收。多余的标签会被丢弃, 用一个警告。
pos 如果pos值为真,一个组件被添加到返回值,显示在文本绘制点相对于每个确定点。
n 确定的点的最大数量。
plot 逻辑值:如果绘图为真, 标签印刷在点附近,如果是假则省略。
函数locator(n, type)运行时会停下来等待用户在图中点击，然后返回图形中鼠标点击的位置的坐标。等待点击时用鼠标中键点击可以选择停止等待，立即返回。参数n指定点击多少次后自动停止，缺省为500次；参数type如果使用则可指定绘点类型，与plot()函数中的type 参数用法相同，在鼠标点击处绘点（线、垂线，等等）。locator ()的返回值是一个列表，有两个变量（元素）x和y，分别保存点击位置的横坐标和纵坐标。
函数 identify() 自己不会标识，但允许用户简单的移动鼠标指针和在一个点附近点击鼠标左键。如果有一个点在鼠标指针附近，那么它将会把自己的索引值(也就是在x/y 向量中的位置)标记在点的旁边。还有一种方案是，你可以通过 identify() 的参数 labels 设置其他的文字信息(如样本名字等)，并且可以通过参数 plot = FALSE 禁止标记重叠在一起。在这个过程结束时（见上面），identify() 返回所选点的索引值；你可以利用这些索引值提取原始向量 x 和 y 中的点信息。

《数据的可视化》课件

通过视觉效果，数据可视化有助于有效地传达数据和分析结果给他人。
常见的数据可视化软件介绍
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视化软件，提供丰富的视觉化工具和交互功能。
Power BI
Power BI是微软提供的数据可视化工具，具有强大的数据连接和分析功能。
D3.js
D3.js是一个JavaScript库，用于创建动态、交互式和高度可定制的数据可视化。
数据可视化的基本原则
1 简洁性
保持可视化的简洁性，避免信息过载，使得主要信息一目了然。
2 一致性
保持一致的视觉风格和设计元素，以确保整体的可视化效果和用户体验。
3 易读性
选择合适的字体、颜色和图表类型，以确保数据和标签易于阅读和理解。
数据采集和清洗的重要性
高质量的数据采集和清洗是数据可视化过程的关键步骤。只有在数据准确和完整的基础上，才能进行有效的可视化分析。
如何选择正确的可视化类型？
1
了解数据类型
根据数据的类型（数量、分类、趋势等），
了解目标受众
2
选择适当的可视化类型。
考虑谁将是你的目标受众，并选择适合他们
的可视化类型。
3
实践与反馈
尝试不同的可视化类型，并根据哪些类型？
1 柱状图
2 折线图
3 饼图
数据可视化帮助我们更好地理解和分析大量复杂的数据。它可以帮助我们发现数据中的模式、趋势和关联，以支持决策制定过程。
数据可视化的优点
1 清晰明了
通过简单而直观的图表和图像，数据可视化使得数据更易于理解和解释。
2 洞察力
数据可视化揭示数据中的模式、趋势和关联，帮助我们发现新的见解和洞察。
3 有效传达