r語言教學視頻

㈠ 以前只學過vb，但是不愛學習，啥也不會，現在要學習r語言，請問什麼課本最好，可以有習題答案教學視頻

An introction to R：全面系統地介紹R語言，適合作為初步的參考資料。版該資料是權一份pdf文檔，也是R語言官方手冊。

Try R: 強烈推薦，非常簡短地課程，可以在網頁上進行簡短的操作。該網站提供R的網頁操作，所以你無需安裝R,從最基本的R語言開始學期，通過實際操作掌握R的相關知識。

Computing for DataAnalysis：大約四周的視頻課程。

Introction to R for Data Mining: R進行數據挖掘方面的材料，包括一些ppt和視頻資料

Rstudio: R語言的集成操作環境，強烈建議安裝。Rstudio會讓你的工作效率指數提高。

Getting started withR and Hadoop, 關於R和Hadoop項目的資料。

ggplot2: R繪圖神器，該網站提供所有關於ggplot2的命令分解和介紹，同時配有大量的案例。

Learning Time Serieswith R：關於R的時間序列分析的資料。

㈡ R 是統計領域廣泛使用的誕生於 1980年左右的 S語言的一個分支。 統計領域R軟體視頻教程，

我用R幾年了，很不錯的，現在圖書也很多了，雖然大都是翻譯過來的。視版頻的話，我看過權兩個：

一個是網易公開課上面有，你搜網易公開課，然後搜r語言，就有了，是肖凱講的。我本來想給你鏈接，但是網路知道坑爹，每次回答帶鏈接就把我的答案刪除了，不知道他們想幹嘛。
第二個是Coursera 上面有門課叫Computing for Data Analysis，很不錯的，用R語言的，你可以學習。

希望能幫到你，給予採納，謝謝！

㈢ 如何高效地使用RStudio

RStudio Server 是 RStudio 公司打造的一款基於 Web 的開源編輯器，如果你熟悉 RStudio的桌面版本，那麼使用RStudio Server對你來說基本上沒什麼難度。
在
實際的工程中，我們的伺服器大多是基於Linux的，比如常見的 ubuntu、centos
等。這些操作系統有時並不提供圖形化界面，這時候RStudio的伺服器版本就派上用場了。啟動RStudio
Server後，進入在瀏覽器中進入某一個頁面後就可以像桌面版一樣使用RStudio編輯器。當R的代碼在伺服器上出現bug了，線上的hotfix是
在所難免的，這時候必然會用到 RStudio Server 應個急。
這一次，我們將繼續利用Docker神器，快速初始化RStudio Server環境的配置，並結合Git實現代碼的版本控制。
准備
一個 Ubuntu 伺服器
第一步：安裝 RStudio Server
首先，我們通過docker 安裝一個標準的RStudio Server
docker pull quantumobject/docker-rstudio
docker run -d -p 8787:8787 quantumobject/docker-rstudio

這樣在你的電腦的8787埠就可以訪問到rstudio的登陸界面了。
第二步：初始化 RStudio 賬號
接著，我們需要初始化一個rstudio的賬號
docker exec -it container-id /bin/bash
adser harryzhu # 設置新用戶名
passwd harryzhu # 設置該用戶的密碼
mkdir /home/harryzhu # 初始化工作空間
chmod -R harryzhu /home/harryzhu # 給工作空間賦權

第三步：安裝 git
然後，我們進入rstudio的伺服器，我們打算引入git版本控制
sudo apt-get install git-core

第四步：解決 ssh 的認證問題
使用 git 的過程可能遇到SSL certificate problem。對於ssh的問題，我們可以選擇建立一個ssh認證的key，也可以在git中設置為忽略。
生成一個key：
$ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):
Created directory '/root/.ssh'.

連續按下回車，跳過密碼設置
顯示秘鑰信息：
sudo cat /root/.ssh/id_rsa.pub

如果沒有ssh認證的需求，也可以選擇忽略:
git config --global http.sslVerify false

第五步：在 RStudio Server 中配置Git
在最上方的菜單欄中可以選擇Project Options。

接著填寫配置。

第六步：克隆 Git 項目到本地
Git 功能已經集成在 RStudio-Server 中了，在新建項目時可以選擇新建一個Version Control 的 Git 項目。

大功告成！
參考資料
docker-rstudio 手冊
張丹老師的 RStudio-Server 配置實戰
Rstudio 官方 git 解決方案
劉坤老師的 Git 中文教程
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概述
本文根據 Rstudio Webinars 的教程資源對Rstudio流的R語言教程做一個匯總，可以看到Rstudio對統計報告的Web化和工程化做了大量貢獻。感謝Rstudio的眾多工程師在開源的道路上的貢獻！
謝溢輝：LaTex/Word的統計報告大逃亡之Rmarkdown生態
教學視頻地址
在可交互、可復用的統計報告中，謝溢輝將介紹一眾R包，包括 knitr、rmarkdown、htmlwidgets、DT、leaflet以及shiny。
快速標準的論文書寫# $something$ 或者 $$something$$ 可以解決數學公式的問題
# 利用 bib 文件和[@something] 可以解決引用的問題
# 同樣的，你也可以根據一些機構要求引入標準的模板。

參考謝溢輝的Rmarkdown論文
參考謝溢輝的bib文件
屏蔽源碼# ```{r echo=F}屏蔽源代碼
# ```{r, fig.width=5, fig.height=4} 設置配圖大小
# 腳注

代碼段內存共享
利用cache選項復用代碼和數據
Sys.sleep(5)
rnorm(1)

輸出其他語言代碼
利用engine選項選擇代碼引擎，驅動python、R、scala、Rcpp、bash、perl、node等
x = 'hello, python
world!'
print(x)
print(x.split(' '))

互動式文檔
利用yaml配置中的runtime選項
---
author: Harry Zhu
output: html_document
runtime: shiny
---

同理，你也可以選擇輸出slide、pdf或者word，你甚至可以給html定製一個css皮膚。
在我看來，rmarkdown是一款超越Zeppelin和iPython notebook的產品。
最總要的意義在於，學術工作者和工程師們不僅僅可以擺脫格式對創作的束縛專注於代碼和文檔，更是隨意輸出pdf、slide、html、word、latex等多種格式，形成強有力的跨界沖擊。
謝溢輝本人有超過10年以上的LaTex使用經驗，他的rmarkdown和knitr造福了一代學術工作者，顯然LaTex和Word的體系在這種降維攻擊下已經搖搖欲墜。
Hadley Wickham：R與大數據共舞
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R是一門為小數據探索和開發設計的語言,但在生產中R和大數據在一起還能發揮作用嗎? 我們定義數據量大於單機內存的數據為大數據。讓我們對比一下大數據與小數據的生命周期。
一個小數據分析項目的生命周期：
闡明：熟悉數據、模板解決方案
開發：創建有效模型
產品化：自動化與集成
發布：社會化
一個大數據分析項目的生命周期：
切片：抽取部分數據
闡明：熟悉數據、模板解決方案
開發：創建有效模型
擴展：使用到整個數據集
產品化：自動化與集成
發布：社會化
dplyr與數據讀取
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PackageDBMSsrc_sqlite()SQLitesrc_mysqlMySQLsrc_postgresPostgreSQLlibrary(bigquery) src_bigquery()Google BigQuery
顯示SQLshow_query(clean)

中間緩存
collapse()返回正在處理的結果
# 抽取 1% 的訓練數據
random <- clean %>%
mutate(x = random()) %>%
collapse() %>%
filter(x <= 0.01) %>%
select(-x) %>%
collect()

數據存儲
_to() 根據本地的data frame 在資料庫創建一個表
# air為connection名稱，query5為data frame，"gains"為表名
_to(air, query5, name = "gains")
# 關閉連接
rm(air)
# 垃圾收集器
gc()

Hadley Wickham:ETL
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本節將討論一個有效的數據分析/數據科學問題框架，包括：
數據讀取 readr/httr/DBI
數據清洗 tidyr/jsonlite
數據處理 dplyr/rlist
數據可視化 ggplot2/ggvis
數據建模 broom
broom：快速分析install.packages("broom")
# 查看相關例子
browseVignettes(package="broom")

Hadley Wickham是RStudio的首席科學家，並兼任統計萊斯大學的兼職教授。他將一一介紹他認為你應該知道的各種R包,並概述大數據和R,但主要是解釋為什麼他相信你不應該擔心大數據的問題。
garrettgman:packrat與虛擬化技術
教學視頻地址
你
是否有過這樣與人合作開發的經歷：在自己機器上運行完美的R代碼，復制到另外一台同事的機器上運行就有很多R包需要重新安裝，有的R包甚至依賴於不同的版
本？現在，在不使用Docker或Vagrant等全局虛擬化技術的條件下，只需要運用packrat包，就可以保證你的R項目的依賴問題被很好的解決，
一次運行，到處運行。
if(!require(packrat)){install.packages("packrat")}
getOption("repos") # 顯示代碼鏡像源
packrat:: bundle() # 打包當前環境並虛擬化
packrat:: unbundle(bundle="xxx.tar.gz",where=".") # 載入已經打包過的環境
packrat::opts$local.repos("~/R") # 設置本地repos為路徑
packrat::install_local("pryr") # 從本地安裝

Hadley Wickham:Git與團隊協作
教學視頻地址
團隊協作:利用Git 和 GitHub，你可以很輕松的與人協作，你不再需要用郵件附件來備份文檔，或者在Dropbox上為爭奪編輯許可權而爭吵。相反，你可以獨立工作，最後只需要合並你們的成果就可以。
版本控制: Git 在我們製造重大錯誤時都允許我們回滾到之前的任意時間點。我們也可以回顧我們之前所做的一起歷史記錄，跟蹤bug的形成過程。

㈣ 網路視頻課程中哪個老師講R語言講的好，免費的

你看下北京大學的，還是很不錯的

㈤ 哪裡有R語言的在線視頻教程呀~~~

你去 PPV課 上看看吧，它上面有很多你需要的東西，有圖有真相，上圖為證

㈥ 哪裡有R語言的教程視頻

㈦ 廈門 r語言去那個培訓班好些

An introction to R：全面系統地介紹R語言，適合作為初步的參考資料。該資料是一份pdf文檔，也是R語言官方手冊。

Try R: 強烈推薦，非常簡短地課程，可以在網頁上進行簡短的操作。該網站提供R的網頁操作，所以你無需安裝R,從最基本的R語言開始學期，通過實際操作掌握R的相關知識。

Computing for DataAnalysis：大約四周的視頻課程。

Introction to R for Data Mining: R進行數據挖掘方面的材料，包括一些ppt和視頻資料

Rstudio: R語言的集成操作環境，強烈建議安裝。Rstudio會讓你的工作效率指數提高。

Getting started withR and Hadoop, 關於R和Hadoop項目的資料。

ggplot2: R繪圖神器，該網站提供所有關於ggplot2的命令分解和介紹，同時配有大量的案例。

Learning Time Serieswith R：關於R的時間序列分析的資料。

㈧ 求r語言視頻教程，要好的！！

視頻我還真不知道，但是推薦你一本書，上手非常快。《R語言實戰》——Robert I. Kabacoff

㈨ 求煉數成金-數據分析展現與R語言15周完整版視頻

直接給你傳送門吧網頁鏈接