阿里云配置Rstudio Server数据科学环境

本文详细介绍了如何在阿里云的Ubuntu系统上安装R语言和RStudioServer,包括配置软件源、安装R及RStudioServer的具体步骤,以及开放8787端口的方法。

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新年快乐!之前有两篇相关的博客,欢迎大家温习。这次其实与前面的安装没有啥两样,就是把之前的WSL换成了阿里云的服务器。

用Ubuntu和RStudio Server搭建一个R语言的云平台

Windows的Linux子系统搭建数据科学环境

1 阿里云上安装RStudio Server

首先需要现在阿里云的Ubuntu系统上安装R,这个方面之前我也写过博客。

在Ubuntu中安装R的几种方式总结

这里选用第一种安装方式,但是通过一个方法获取到最新版的R进行安装(见文档)。

首先是命令行输入。

vim /etc/apt/sources.list

然后就进入了vim编辑模式,按i开始插入文字和编辑。输入如下的软件源。

deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu trusty-cran35/

这里要注意的是根据Ubuntu不同系统后缀是不一样的。如我的是Ubuntu 14.04,后缀就是trusty。其他的详细的请参见文档。输入完毕后按esc退出vim编辑模式,然后输入:wq命令保存并退出。接下来就直接输入这几行代码即可安装最新版本的R。

sudo apt-get update
sudo apt-get install r-base
sudo apt-get install r-base-dev

安装成功后,只需要在命令行里输入R就能检查是否安装成功了。

R

接下来就是安装RStudio Server,详细步骤可以见这篇博客。

用Ubuntu和RStudio Server搭建一个R语言的云平台

新建一个RStudio的路径。

wget https://download2.rstudio.org/server/trusty/amd64/rstudio-server-1.2.5033-amd64.deb

后续的就按照上面的用gdebi进行操作,然后以服务器IP的8787端口登陆即可。但是阿里云还需设置开放8787端口。

2 RStudio Server操作

在开放8787端口后,访问对应的网址即可看到这个。

我这里依旧是创建了一个Linux的用户rstudio专门管理R方面的运算。登陆以后就是进入RStudio Server的界面了。

其他操作这里就不展示了。

<think>好的,用户之前问过需要用什么工具来做新能源汽车销售数据分析,现在他们又问“用什么软件”。看起来用户可能是在确认具体的软件名称,或者想更详细地了解推荐的具体应用工具。我需要先回顾之前的回答,确保这次回答保持一致性,同时根据用户的新问题调整内容。 首先,用户两次提问的意图可能有所不同。第一次他们询问的是“工具”,而这次更明确地提到“软件”。虽然工具可以包括编程语言、库和软件,但用户这次可能更倾向于具体的应用程序,比如Tableau、Excel等,而不仅仅是编程库。因此,我需要调整回答的重点,突出具体的软件名称,并可能减少对编程库的详细描述,除非用户明确需要技术层面的工具。 接下来,分析用户的潜在需求。用户可能在数据分析领域是新手,或者在寻找适合他们团队或项目的软件解决方案。他们可能不太熟悉各种工具之间的区别,或者需要比较不同软件的优缺点来选择最适合的。因此,回答应该结构清晰,分类明确,给出每个软件的用途、优势和适用场景,帮助用户做出决策。 另外,用户可能没有明确说明他们的具体使用场景,比如是个人使用还是企业级应用,数据规模大小,是否需要协作功能等。因此,在回答时需要涵盖不同层次的需求,从基础到高级,从免费到商业软件,确保覆盖各种可能性。例如,Excel适合小型数据处理,而Python和SQL适合大规模数据,Tableau和Power BI适合可视化报告。 还要注意用户可能关心的学习成本。新手可能更倾向于推荐易于上手的工具,如Excel和Tableau,而有一定技术背景的用户可能需要更强大的工具,如Python和R。因此,在回答中加入学习成本和灵活性的对比会更有帮助。 需要检查之前的回答是否已经详细列出了各种软件,并确保这次回答不会重复,但更聚焦于“软件”本身。例如,之前提到的Python库如Pandas和Scikit-learn属于编程工具,而这次可能需要强调像Excel、Tableau、Power BI这样的独立软件,以及数据库管理系统如MySQL和MongoDB。 另外,用户可能对免费工具有兴趣,比如Google Colab或OpenRefine,这些可以在不付费的情况下使用,适合预算有限的用户。而商业软件如Tableau和Power BI可能需要许可证,但功能更强大,适合企业环境。 最后,总结部分需要提供一个清晰的选型建议,根据不同的使用场景推荐相应的软件组合,帮助用户快速决定。同时,提醒用户根据自身的技术水平和项目需求进行选择,确保建议实用且具有可操作性。</think>--- ### 新能源汽车数据分析软件推荐指南 --- #### 一、基础数据处理 1. **Excel / WPS表格** - **用途**: - 小型数据集(<10万行)的快速清洗 - 基础公式计算(VLOOKUP匹配车型配置表) - **优势**:零代码操作,支持数据透视表快速统计分地区销量 2. **Google Sheets** - **特色**: - 云端协作编辑(团队多人实时更新充电桩分布数据) - `=GOOGLEFINANCE()`函数获取电池原材料价格波动 --- #### 二、专业分析软件 1. **Tableau** - **核心功能**: - 拖拽生成动态图表(如「车型销量-续航里程」气泡图) - 地理编码自动匹配省份坐标(热力图展示区域市场渗透率) - **案例**:将政策发布时间轴与销量增长率曲线叠加分析 2. **Power BI** - **企业级应用**: - 直连SQL Server获取实时销售数据 - DAX公式计算复购率: ```DAX 复购率 = CALCULATE(COUNTROWS(Sales), FILTER(Sales, Sales[客户ID] IN VALUES(老客户[客户ID]))) ``` 3. **SPSS** - **统计专用**: - 政策效果显著性检验(T检验分析补贴前后的销量差异) - 主成分分析(PCA)提取用户购车决策关键因素 --- #### 三、编程工具 1. **Python + Jupyter Notebook** - **典型应用**: - 用`Plotly`制作交互式3D散点图(展示「价格-续航-销量」三维关系) - 用`Prophet`预测节假日对交付量的影响: ```python model = Prophet(holidays=holiday_df).fit(sales_df) ``` 2. **R + RStudio** - **优势领域**: - 用`ggplot2`绘制多维度分面图(同时展示不同电池类型的月度销量趋势) - 用`shiny`搭建内部数据分析看板 --- #### 四、数据库软件 | **类型** | **推荐软件** | **应用场景** | |----------------|-------------------|---------------------------------------| | 关系型数据库 | MySQL | 存储结构化销售记录(车型/时间/经销商)| | 非关系型数据库 | MongoDB | 存储用户评论、客服对话等文本数据 | | 时序数据库 | InfluxDB | 记录车辆实时运行数据(用于售后分析) | --- #### 五、云平台工具 1. **Google Colab** - **免费资源**: - 直接运行Python机器学习代码(如用LSTM预测销量) - 共享笔记本给团队评审模型 2. **阿里云DataWorks** - **企业解决方案**: - 自动化ETL流程(每天凌晨同步全国4S店销售数据) - 数据血缘追踪(确保补贴政策分析数据来源可追溯) --- #### 六、选型决策树 1. **刚入门新手**: Excel基础分析 → Tableau Public免费可视化 → 逐步学习Power Query 2. **业务分析师**: Power BI + SQL → 快速响应业务部门临时数据需求 3. **数据科学家**: Python全栈(Pandas/Scikit-learn/Matplotlib) → 部署ML模型到Flask API 4. **跨部门协作**: Google Data Studio(统一数据源生成多部门定制化报告) --- #### 软件对比表 | **需求** | **最佳选择** | **替代方案** | |-------------------------|-------------------------------------------|---------------------------| | 快速制作动态报告 | Tableau(拖拽操作+动画过渡) | Power BI | | 处理百万级数据 | Python+Dask(并行计算) | Spark+Databricks | | 文本情感分析 | Python+NLTK(分析用户评论) | R+tidytext | | 实时仪表盘 | Grafana(连接InfluxDB监控充电桩使用频次) | Metabase | --- #### 避坑提示 1. **Excel局限**: - 处理10万+行数据时易卡顿(建议先通过Power Query压缩数据) 2. **Tableau成本**: - 个人版年费约$840(中小企业可先试用Public版) 3. **Python环境**: - 优先使用Anaconda发行版(避免库版本冲突问题) --- 从简单到专业,建议分阶段实施: ① 先用**Excel+Power BI**完成80%基础分析 ② 关键业务接入**Python自动化脚本** ③ 最终构建**MySQL+Python+Tableau**完整分析体系
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