1、R语言：分析、可视化与机器学习实用指南

R语言：分析、可视化与机器学习实用指南

1. R语言的崛起与应用背景

自2000年R语言1.0版本发布以来，它作为统计计算、数据分析和绘图环境的受欢迎程度呈指数级增长。对于那些使用电子表格但需要完成电子表格软件难以实现的任务，或者需要处理比电子表格程序更大量数据的人来说，R语言成为了一个不错的选择。同样，使用强大商业分析软件包的用户也对这个免费且强大的工具产生了兴趣。如今，大量用户希望快速掌握R语言并完成相关任务。

随着技术的发展，我们生成数据的能力大幅提升，数据也变得越来越复杂。这促使我们开发新的工具和方法来分析、解释和与数据进行交互。数据可视化赋予了我们传达数据内在含义的必要技能，它是数据、科学和艺术的奇妙结合，很难用正式的方式来定义，简单的谷歌搜索就能证明这一点，韦氏词典将可视化定义为“形成心理视觉图像”。

大数据已成为许多行业的热门词汇，越来越多的人接触到这个术语，并希望在自己的业务中利用大数据来提高销售额和盈利能力。然而，收集、聚合和可视化数据只是其中一部分，从数据中提取有用信息则是更具挑战性的任务。

传统上，大多数研究人员使用历史数据样本进行统计分析，但这种方法的主要缺点是得出的结论有限。实际上，研究人员通常难以从目标数据中发现隐藏的模式和未知的相关性。除了应用统计分析，机器学习已成为一种替代方法。通过将数据输入学习算法，机器学习可以生成更准确的预测模型。通过机器学习，对业务运营和流程的分析不再局限于人类规模的思维，机器规模的分析使企业能够发现大数据中的隐藏价值。

2. 学习路径概述

学习路径包含三个模块：
| 模块名称 | 适用人群 | 主要内容 |
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