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用R分析數(shù)據(jù)（用r分析數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)）

發(fā)布時間：2023-04-13 10:06:54 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 145

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于用R分析數(shù)據(jù)的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、R為什么比Excel更適合做數(shù)據(jù)分析
2、數(shù)據(jù)分析用r還是python
3、用R語言對vcf文件進行數(shù)據(jù)挖掘.11 CNV分析
4、如何用r語言分析兩個變量是否有影響

用R分析數(shù)據(jù)（用r分析數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)）

一、R為什么比Excel更適合做數(shù)據(jù)分析

我從事數(shù)據(jù)分析工作已經(jīng)有十年之久。最初是出于工作需要，我的經(jīng)理給我一堆數(shù)據(jù)，我需要處理這些數(shù)據(jù)。當時我一直使用的工具是 Excel，因為這是我熟練掌握的一款工具。三年前，我開始接觸到 R，一開始因為功能太多而堅決抵制使用。后來我開始琢磨如何使用?，F(xiàn)在我基本不怎么使用 Excel 了。

這只是我個人的觀點，但是如果你要分析數(shù)據(jù)，R 更勝任這項任務(wù)。下面來說說為什么 R 更適合數(shù)據(jù)分析。

R與Excel在數(shù)據(jù)分析當中的優(yōu)劣勢對比

這兩款工具的使用方法截然不同。使用 Excel 時，可以通過鼠標點擊完成大部分工作，你可以訪問界面內(nèi)不同位置的各種工具。因此 Excel 非常便于使用（熟能生巧），但是用 Excel 處理數(shù)據(jù)非常費時，而且如果接手一個新項目，你必須單調(diào)地重復(fù)這些流程。使用 R 時，則通過代碼完成所有操作。你把數(shù)據(jù)載入內(nèi)存，然后運行腳本來研究并處理數(shù)據(jù)。這個工具可能不夠人性化，但是有以下幾點好處。

我認為，從概念上來說，R 更便于使用。如果你在處理多列數(shù)據(jù)，雖然你只是在處理單個任務(wù)，但是卻會看到所有的數(shù)據(jù)。而使用 R 時，數(shù)據(jù)都在內(nèi)存中，只有調(diào)出數(shù)據(jù)才能看到。如果你在轉(zhuǎn)換或計算，你會處理相關(guān)列或行的子集，其他所有數(shù)據(jù)都在后臺。我覺得這樣更便于關(guān)注手頭的任務(wù)。完成任務(wù)后，可將其保存在某個數(shù)據(jù)幀中，其中只包含所需的列或行數(shù)據(jù)。你建立了正確的數(shù)據(jù)集，可解決當前的問題。這樣做看似無關(guān)緊要，但實際上大受裨益。

借助 R，就可以對其他數(shù)據(jù)集輕松重復(fù)相同的操作。因為所有數(shù)據(jù)都是通過代碼進行處理和研究，因此對新的數(shù)據(jù)集執(zhí)行相同的操作也就輕而易舉了。使用 Excel 時，大多數(shù)操作都是通過鼠標點擊實現(xiàn)，雖然用戶體驗不錯，但對新的數(shù)據(jù)重復(fù)操作卻非常費時而枯燥。而 R 只需載入新的數(shù)據(jù)集，然后再次運行腳本即可。

實際上，用代碼操作也便于診斷并共享你的分析結(jié)果。使用 Excel 時，大多數(shù)的分析結(jié)果都基于內(nèi)存（數(shù)據(jù)透視表在這里，公式編輯器在另一個表格上等）。而在 R 中，通過代碼執(zhí)行所有操作，一目了然。如果你在修正一個錯誤，你很清楚在哪里操作，而如果你需要共享分析結(jié)果，只需復(fù)制粘貼代碼即可。在線查找?guī)椭鷷r，你能準確說明所用數(shù)據(jù)，并提出具體的問題。事實上，大多數(shù)時候，你在線提問時，人們都是直接貼出準確的代碼，來解決你的問題。

R 中的項目組織更簡單。在 Excel 中，我要準備一系列表格，可能還要準備多個工作簿，然后適當命名，而且各文件名不得重復(fù)。我的項目備注分別保存在各個文件中。我的 R 項目組織單獨設(shè)有一個文件夾，我處理過的所有內(nèi)容都放在其中。清理數(shù)據(jù)、探索性圖表及模型。這樣便于我理解和查找，也為與我一起工作的其他人提供方便。當然，Excel 也能做到井井有條。我覺得 R 的簡潔性更便于使用。

上述幾點只能說是錦上添花，而并不是必不可少。在沒有這些功能之前，我也用了好幾年 Excel，你應(yīng)該也一樣?，F(xiàn)在，我想講講 R 和 Excel 真正的區(qū)別。我想說的是，除了以上那些花哨的小優(yōu)勢之外，R 更適合用于數(shù)據(jù)分析。原因如下。

你可以把任何數(shù)據(jù)載入 R。數(shù)據(jù)的保存位置或保存形式并不重要。你可以載入 CSV 文件，也可以讀取 JSON，或者執(zhí)行 SQL 查詢，抑或提取網(wǎng)站。你甚至還可以在 R 中通過 Hadoop 處理大數(shù)據(jù)。

R 是一個完整的工具集，使用的是數(shù)據(jù)包。在分析數(shù)據(jù)時，R 比 Excel 更實用。你可使用 R 執(zhí)行數(shù)據(jù)管理、分類和回歸，也可以處理圖片，并執(zhí)行其他所有操作。如果機器學(xué)習(xí)是你的專業(yè)，那能想到的任何算法都是小菜一碟。目前，R 可用的數(shù)據(jù)包逾 5,000 個，因此無論你要處理什么類型的數(shù)據(jù)，R 都能應(yīng)付自如。

R 的數(shù)據(jù)可視化效果非常卓越。說句實話，Excel 的圖表非常出色，簡單易懂。但 R 的效果更好。我覺得這是 R 最實用的功能之一。借助 ggplot2，你可以快速創(chuàng)建所需的各種圖表，并根據(jù)圖表形狀自行調(diào)整。在你熟悉了如何用 ggplot2 創(chuàng)建一個圖表后，任何其他圖表都不在話下。ggplot2 還能制作更多類型的圖表。你能用 Excel 創(chuàng)建散點圖矩陣嗎？用 R 就能輕松創(chuàng)建這種矩陣，CDF plot 也是如此。Excel 棋差一招。

Git 版本控制。我一向習(xí)慣保存多個版本的分析結(jié)果。Git 是至今為止我找到的最好用的工具。我使用 RStudio 作為編輯器，其支持項目。創(chuàng)建一個項目倉庫，然后你就能跟蹤數(shù)據(jù)研究的不同版本。你可以創(chuàng)建不同版本的 Excel 文件，但是這些保存的二進制文件無法顯示相互之間的更改部分。而 R 非常簡單。

我已經(jīng)說了很多理由?？傊珽xcel 是一款不錯的數(shù)據(jù)分析工具。我相信它能不負眾望完成所有任務(wù)。但是，如果你只有這一款工具，則會大大影響你的工作效率。相比之下，R 更好用，而且提供的工具集模塊更完整。而缺點在于不是非常易于上手，用戶一開始相對要花很多時間學(xué)習(xí)使用。如果堅持下去，就會有所收獲，不僅對數(shù)據(jù)更了解，還提高了自己的能力。

二、數(shù)據(jù)分析用r還是python

使用Python：

Python最初是作為用于軟件開發(fā)的編程語言開發(fā)的（后來添加了數(shù)據(jù)分析工具），因此具有計算機科學(xué)或軟件開發(fā)背景的人們可能會更舒適地使用它。

因此，從其他流行的編程語言（例如Java或C ++）到Python的過渡比從那些語言到R的過渡容易。

使用R：

R有一組稱為Tidyverse的軟件包，這些軟件包提供了功能強大但易于學(xué)習(xí)的工具，用于導(dǎo)入，操作，可視化和報告數(shù)據(jù)。使用這些工具，沒有任何編程或數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗（至少是軼事）的人可以比Python更快地提高生產(chǎn)力。

總體而言，如果我們或我們的員工沒有數(shù)據(jù)分析或編程背景，R可能更有意義。

用R分析數(shù)據(jù)（用r分析數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)）