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
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12