R数据科学—练习3.4答案

最新推荐文章于 2025-12-07 14:33:12 发布
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#r语言 #java #android

一、从flights数据集中选择dep_time、dep_delay、arr_time和arr_delay，通过头脑风暴找出尽可能多的方法。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

二、如果在select（）函数中多次计入一个变量名，那么会发生什么情况？

在这里插入图片描述
如果在select（）函数中多次计入一个变量名，仍然只提取一遍该变量所在的列。

三、one_of（）函数的作用是什么？为什么它结合以下向量使用时非常有用？

var <- c(
  "year","month","day",
最低0.47元/天 解锁文章
R数据科学—练习2.3答案
whateverbio的博客
12-17 406
以下代码不能正常运行的原因是：赋值的对象名和要查看的变量名不同，错将小写的“i”写成了大写“I”，所以R语言找不到所查看的对象。
数据科学入门-初学者指南
大数据杂货铺的博客
07-03 1283
最后，您可能需要了解其他语言或程序，例如用于数据可视化的 Tableau，不过值得一提的是，如今很多数据可视化都是用 Python 或 R 完成的。可视化数据到洞察的流程。通过定义这些指标，您可以建立一种可量化的方法来跟踪和评估您的策略在提高客户保留率方面的有效性。按照我们的例子，您需要能够在您所在的企业和更广泛的商业环境中明智地谈论您的客户流失结果。在那里，数据处理可能涉及清理和转换客户交易数据、合并和协调来自不同来源（例如网站分析和客户关系管理 (CRM) 系统）的数据，以及处理缺失或不一致的数据。
R for Data Science 和书中数据
08-06
R for Data Science 和书中数据，对R中运用最多的几个包的学习
《R语言数据分析》作业答案
baidu的专栏
10-16 1万+
数据赋人工系统以智能。北邮《R语言数据分析》课程从问道、执具、博术三个方面，阐述机器学习/数据挖掘的方法论（道）、编程工具R语言（具）以及经典算法模型（术）。通过课程的学习，可一起领悟数据分析之哲理、掌握模型算法之要义、提升工程实践之素养，推开人工智能的大门，为同学们在机器学习/数据挖掘领域登堂入室奠定基础。以下资料整理于该课程作业，供学习参考。
清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（25页） 第10章 数据评估.pptx
05-23
清华大学出品的R语言全套课程PPT学习课件，非常适合大学生和职场人士学习，也适合老鸟复习回顾，完全可用于自学入门，很经典好用的PPT课件哦~ （1）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（26页） 第1章 R语言绪论(1) （2）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（27页） 第2章 R语言入门 （3）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（53页） 第3章 数据模型 （4）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（15页） 第4章 数据准备 （5）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（66页） 第5章 数据可视化 （6）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（35页） 第6章 数据探索 （7）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（38页） 第7章 数据变换 （8）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（20页） 第8章 高级编程 （9）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（63页） 第9章 数据建模 （10）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（25页） 第10章 数据评估 （11）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（21页） 第11章 影响大学平均录取分数线因素分析 （12）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（18页） 第12章 收视率分析 （13）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（18页） 第13章 RHadoop （14）清华大学精品数据科学R语言全套课程PPT课件含习题（25页） 第14章 Rspark
【学习笔记】R数据科学（R for Data Science）—第3章 使用dplyr进行数据转换
qq_43176678的博客
08-17 1万+
【学习笔记】R数据科学（R for Data Science）—第3章 使用dplyr进行数据转换
3、Python数据科学环境与工具全解析
pz8901234的博客
08-08 35
本文全面解析了Python在数据科学领域中的环境搭建与常用工具的使用。首先介绍了如何使用Conda进行虚拟环境的管理，包括创建、激活、安装包和删除环境等操作。随后详细列举了数据科学必备的Python库，如NumPy、pandas、Scikit-learn、Matplotlib等，并提供了安装和使用的建议。文章还深入探讨了Jupyter的功能，包括多语言支持、Markdown与LaTeX公式、以及其在数据实验和结果展示中的优势。此外，通过实际案例展示了数据处理、可视化和自然语言处理的工作流程，并提供了工具选择
15、数据科学相关知识综合解析
gitlab7runner的博客
10-27 10
本文全面解析了数据科学领域的核心知识体系，涵盖NoSQL数据库系统的特点与分类、销售预测中时间序列模型（如ARIMA和SARIMA）的应用、并行与分布式计算的区别与联系，以及数据科学家的职业发展路径。同时探讨了软件工程经验的重要性、博士项目申请建议和数据科学认证的实际价值，为初学者和进阶者提供了系统的学习方向与实践指导。
1、数据科学与分析：从基础到应用
ujm56789012的博客
08-01 28
本博客全面介绍了数据科学与分析的核心内容，从数据的基础概念到高级预测方法均有详细阐述。内容涵盖描述性统计分析、数据预处理、聚类分析、频繁模式挖掘、回归与分类分析、集成学习等机器学习方法，并深入探讨了预测分析在文本处理、推荐系统和社交网络等热门领域的应用。博客还系统介绍了CRISPDM方法论，为数据分析项目提供了结构化的流程指导。通过理论与实践结合，帮助读者掌握数据分析的关键技术，并有效应用于实际业务场景中。
R数据科学第三章读书笔记和习题
weixin_44218499的博客
10-29 7582
这篇文章只是记录个人理解 概述 dplyr包在r语言中是用来整理数据集，以便数据更容易处理。 dplyr中有5个核心函数，分别是 按值筛选观测 filter() 对行重新排序 arrange() 按名称选取变量 select() 创建新变量 mutate() 将多个值总结为一个摘要统计量 summarize() 还有个改变作用范围的函数group_by() 一、filter()按值筛选 1、按指定条件筛选 library(dplyr) library(nycflights13) df <- nycfl
R语言扩展包dplyr——数据清洗和整理
热门推荐
册册不是码农
01-22 3万+
该包主要用于数据清洗和整理，coursera课程链接：Getting and Cleaning Data 也可以载入swirl包，加载课Getting and Cleaning Data跟着学习。 如下： library(swirl) install_from_swirl("Getting and Cleaning Data") swirl() 此文主要是参考R自带的简介：Introd
独家 | 为什么R是数据科学家的必修课？
数据派THU
01-13 677
作者：刘爱子、张汉卿、帕兰贾利·加尔加里翻译：陈之炎校对：吴金笛本文约3200字，建议阅读10分钟。R语言是许多公司招聘时所要求的技能，是在数据科学中需要掌握R语言的几个主要原因。虽然P...
R 数据科学学习笔记（一）
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配置RStudio   makedown环境（参考R数据科学第20章，P295内容）。参考：Rmarkdown用法与R语言动态报告 目录名及文件名中不能出现中文 编译中出现问题：分析后为中文支持问题。通过输出设置为xeLatex环境，或直接编辑文件头解决。 --- title: "R数据科学学习笔记" output: word_document: default pdf_docume...
第3节——differentiation rules（求导法则）
qq_43037591的博客
12-05 1002
【代码】第3节——differentiation rules（求导法则）
OneRec - V2 lazy decoder为什么效率高
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总计算量减少 94%，训练资源消耗降低 90%：通过剥离冗余辅助计算，目标解码的计算占比从 < 3% 提升至 90% 以上，资源利用率大幅提升；推理延迟降低：上下文编码的轻量化与惰性更新，使实时推理 latency 从 200ms + 降至 30ms 内，满足工业级推荐的低延迟要求。
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用于创建。这两个 socket 是，也就是说：A 给 B 写数据B 给 A 写数据两个方向都可行。就像一个，但至于为什么更强大，其实也很好理解，套接字毕竟是和网络相关的，所以网络那一块的高级特性，它也能用。
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RAGFlow知识库问答引擎使用指南（一）
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