入门R语言数据分析的正确姿势

如果你对R语言感兴趣，而不知道是否应该选择R作为你数据分析的第一选择，那么CDA数据分析师下面的系列课程可以作为你的参考：

１．入门《R语言语法基础》

https://www.cda.cn/gkk/21.html

内容介绍：R语言使用、R数据类型、R中的向量、R中的对象与属性、R的矩阵、因子、数据框、列表

２．入门《R语言统计分析入门》

https://www.cda.cn/gkk/1.html

内容介绍：R语言入门与介绍、统计推断与参数估计、方差分析、回归分析、残差分析、分类变量分析

３．进阶《汽车金融信用违约预测模型与R语言实现》

https://www.cda.cn/gkk/19.html

内容介绍：有基础学员学习，针对汽车行业风控案例，讲解数据挖掘全流程，包含业务理解-数据理解-数据准备-建模分析-模型评估-模型检测。涉及到的知识点有统计推断、KNN最近领域法、数据标准化、决策树算法、变量筛选、连续变量分箱、WEO转换、评分卡建置等。

如果你还不知道该先学习哪种编程语言。

那么我给你的建议就是：

先专注学习R语言

一、专注于一种语言

在说明为什么你应该学习R语言之前，我想强调的是，在开始学习数据科学时，你应该学习一种语言。

有些人问我是否应该学习在学R语言的同时学习Python。我的答案基本上是否定的，除非你需要使用一种以上的语言，否则你应该选择一种语言进行学习。

专注于一种编程语言的原因是，你需要更多地关注过程和技术，而不是语法。你需要掌握如何通过数据科学工具来分析数据，以及如何解决问题。事实证明，R语言是最佳的选择。

二、最常用的编程语言之一

我建议你将R语言作为你的第一个“数据科学编程语言”。虽然也有例外，比如特定的项目需要。

因为R语言正在成为数据科学的“通用语言”这并不是说R语言是唯一的语言，也不是说它是每个工作的最佳工具。然而，它是使用最广泛的，而且越来越受欢迎。

O' reilly media在过去几年中进行了一系列数据科学调查，分析了数据科学趋势。在2016年的调查报告中，R语言是最常用的编程语言(如果排除SQL的话，在本文中它不能称为编程语言)。57%的调查人群使用R语言(使用Python的比例为54%)。

另一个常见的语言排名系统是Redmonk编程语言排名，它由GitHub(代码行)和Stack Overflow(标签数)的流行指数派生而来。截至2016年11月，R语言在所有编程语言中排名第13。此外，R语言多年来一直呈持续上升趋势:

此外还有TIOBE指数（按搜索引擎搜索次数对编程语言进行排名）。在TIOBE指数上，R语言十年来呈现出稳定上升趋势。

三、使用R语言的公司

在招聘数据科学家的几家顶级公司中，R语言使用程度非常高。在我认为现代经济中最优秀的两家公司——Google和Facebook 都有使用R语言数据科学家。

除了像Google，Facebook和微软这样的科技巨头，R语言在美国银行，福特，TechCrunch，Uber和Trulia等众多公司都有广泛的应用。

四、R语言在学术界和商界都很受欢迎

R语言不仅仅是一个行业工具。它在学术科学家和研究人员中也非常受欢迎，最近著名《自然》杂志上发表的R语言概况也证实了这一点。

R语言在学术界的备受欢迎，因为它创造了供应行业的人才库。

换句话说，如果最优秀、最聪明的人群在大学学习了R语言，这将加大R语言在行业中的重要性。当学者、博士和研究人员离开学术界从事商业活动时，他们又将产生对R语言人才的需求。

此外，随着数据科学的成熟，商业届的数据科学家将需要与学术届的科学家进行更多的沟通。我们需要借鉴技术和交流观点。随着世界转变为数据流时，学术科学与面向商业的数据科学之间的界线会变得模糊。

五、一点小建议

如果你是初学者，R语言是很好的选择。同时需要专注于学习数据科学的技能。

在学习过程中，你可能会看到很多新技术和新工具，或者一些令人眼花缭乱的数据可视化。

看到其他人的成果（并发现他们正在使用不同的工具）可能会导致你想尝试其他的东西。相信我：你需要集中注意力。你需要花上几个月（或更长时间）才能真正投入到一个工具中。

如上所述，如果你确实希望在数据科学工作流程中提高技能。至少在数据可视化和数据处理方面，你得具备扎实的技能。

在R语言上花费100个小时，将比在10个不同工具上各花费10个小时得到更高的回报。最后，通过集中精力，你的时间回报率将更高。不要因为“最新，最炫的事物”而分心。

R语言最近开课：

(CDA LEVEL I R 数据分析)

一、课程信息

北京 & 远程：2017年11月04日~11月26日（四周线下&直播） + 两周线上

授课安排：现场班6900元，远程班4900元

(1) 授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式

(2)授课时间：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)

(3)学习期限：现场与视频结合，长期学习加练习答疑。

二、报名流程

1. 在线填写报名信息

官网端：

微信端：

2. 给予反馈，确认报名信息

3. 网上缴费

4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图

三、课程大纲

第一阶段：数据分析概念与R编程

第二阶段：数理统计与SQL数据库

第三阶段：数理统计与数据可视化

第四阶段：统计推断与精益管理

第五阶段：市场分析方法与模式识别模型

第六阶段：客户分析方法与分类模型

第七阶段：时间序列与综合案例

第八阶段：综合案例分析

第九阶段：[线上选修]Mysql数据库基础知识（一周）

第十阶段：[线上选修]Tableau数据可视化（一周）

如果你有R语言统计分析和业务分析的基础，对R数据挖掘和模型的知识有兴趣，也欢迎报名参加R数据挖掘的课程：

https://www.cda.cn/kecheng/31.html

1级2级连报更有8折优惠！

四、课程讲师

杨柳

CDA数据分析研究院讲师/经济学博士

2014年8月毕业于美国纽约州立大学，现任教于南京大学商学院产业经济学系。研究方向为计量经济理论和经济预测。长期从事R语言开发及其在计量经济学中的应用研究，积累了丰富的编程经验。主持并参与多项金融和宏观经济的课题项目，对如何应用R语言进行数据分析和挖掘有深刻的认识和独到的见解。

瞿辉

美库尔公司分析经理/中国科学技术大学统计学硕士毕业

多年数据分析和挖掘的工作经历，精通SAS和R，对各种机器学习算法和统计模型都有深入研究，负责过保险、医药、零售以及电商等多个行业的数据分析项目，在客户画像、用户分群、精确营销、销售预测、营销组合优化等领域有丰富经验。

五、课程优惠

1. 全日制在读学生8折优惠（需提供学生证件证明）；

2. 参加过论坛其他现场班老学员9折优惠；

3. 三人及以上9折优惠，五人及以上8折优惠；

4. 同时报名参加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折优惠。