随着人工智能生成内容（AIGC）技术的飞速发展，我们正处在一个数据爆炸的时代。在这个时代，数据不仅是企业的核心资产，更是推动社会进步和创新的关键力量。然而，如何从海量数据中提取有价值的信息，并以直观、准确的方式呈现，成为了一个亟待解决的问题。R语言，作为一种开源的统计分析和图形编程语言，凭借其强大的数据处理能力、丰富的统计函数和灵活的可视化工具，在AIGC时代的数据分析和可视化领域发挥着举足轻重的作用。

一、AIGC时代的挑战与R语言的机遇

在AIGC时代，数据分析和可视化面临着前所未有的挑战。一方面，数据量的爆炸式增长使得传统的数据处理和分析方法变得力不从心；另一方面，数据的多样性和复杂性也对数据分析和可视化提出了更高的要求。然而，正是这些挑战为R语言提供了广阔的发展空间。R语言以其开源、灵活、强大的特性，成为了数据分析师、统计学家、科研人员以及数据科学家的首选工具。

二、R语言在AIGC时代的数据预处理与清洗

数据预处理和清洗是数据分析的第一步，也是至关重要的一步。在AIGC时代，数据往往来源于多个渠道，格式各异，且存在大量的缺失值、异常值和重复值。R语言提供了丰富的数据操作函数和数据处理包（如dplyr、tidyr、data.table等），可以方便地处理这些问题，确保数据的准确性和可靠性。此外，R语言还支持数据格式的转换、数据合并与拆分等操作，为后续的统计分析和可视化提供了坚实的基础。

三、R语言在AIGC时代的统计分析

统计分析是数据分析和可视化的核心环节。R语言拥有强大的统计分析功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、机器学习等。通过R语言，我们可以进行各种参数估计、假设检验、相关性分析、聚类分析等，从而揭示数据背后的规律和趋势。此外，R语言还支持多种统计模型的建立和评估，如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等，为数据分析和预测提供了有力的支持。

四、R语言在AIGC时代的数据可视化

数据可视化是将数据以直观、生动的方式呈现出来的过程。在AIGC时代，数据可视化对于数据分析和决策制定具有至关重要的作用。R语言提供了多种可视化函数和包（如ggplot2、plotly、shiny等），可以绘制线图、散点图、柱状图、热力图、箱线图等常见图形，以及交互式、动态和三维图形。这些图形不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以提高数据分析的效率和准确性。此外，R语言还支持自定义图形元素和样式，使得数据可视化更加个性化和美观。

五、R语言在AIGC时代的自动化报告生成

在AIGC时代，自动化报告生成是数据分析的重要一环。R语言通过其强大的编程能力和第三方包（如knitr、rmarkdown、flexdashboard等），可以方便地生成包含文本、代码、图形和表格的自动化报告。这些报告不仅可以帮助我们更好地展示数据分析结果，还可以提高数据分析的效率和可重复性。此外，R语言还支持将报告导出为多种格式（如PDF、HTML、Word等），方便我们在不同的平台和设备上查看和分享。

六、R语言在AIGC时代的优势与未来发展

R语言在AIGC时代具有诸多优势。首先，R语言是开源的，这意味着用户可以免费使用其所有功能和包，大大降低了数据分析的成本。其次，R语言具有高度的灵活性和可扩展性，支持多种数据结构和算法，可以处理各种复杂的数据分析和可视化任务。此外，R语言还拥有庞大的社区和第三方包资源，用户可以通过社区获取帮助和支持，同时也可以通过第三方包扩展R语言的功能。

展望未来，R语言将继续在AIGC时代发挥重要作用。一方面，R语言将更加注重与人工智能技术的结合，如深度学习、自然语言处理等，以提供更加智能和高效的数据分析和可视化解决方案。另一方面，R语言也将更加注重用户体验和易用性，降低学习门槛，使得更多的人能够使用R语言进行数据分析。此外，R语言还将加强与其他编程语言和平台的集成和互操作性，以提高数据分析的效率和准确性。

《R语言统计分析与可视化从入门到精通》

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亮点

1. 全面系统学习路径：本书从R语言基础到高级统计分析技术全面覆盖，提供一站式学习体验，助力读者从入门到精通。
2. 实战案例丰富多样：通过金融、医疗、科技等领域的实战案例，将理论知识与实际应用紧密结合，提升读者实战能力。
3. 跨行业应用广泛：不仅适用于数据分析师，还适合金融从业者、教育工作者及企业数据团队等多行业读者，满足不同需求。
4. 深入浅出讲解方式：采用简洁清晰的语言，深入浅出介绍统计分析概念，同时提供高级技术细节，满足不同层次读者需求。
5. 实用工具技巧分享：除了R语言基础，还分享大量实用工具和技巧，如数据获取处理、可视化方法、模型评估等，提高读者工作效率。

内容简介

本书循序渐进、深入讲解了R语言数据统计分析与应用的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了知识点的用法和流程。全书共16章，分别讲解了R语言基础、R语言数据统计语法基础、数据获取和处理、绘制可视化统计图、描述性统计分析、探索性数据分析、推论统计、回归分析、方差分析、非参数统计分析、主成分分析、聚类分析、生存分析、因子分析、基于机器学习的患者再入院预测分析系统和中概科技指数统计分析与投资系统。全书简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，历史资料翔实齐全。同时，本书易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，同时涵盖了其他同类图书中很少涉及的历史参考资料，是学习R语言数据统计分析与应用的实用教程。

作者简介

张良康，浙江大学统计学博士，现就职于恒瑞医药，负责医药临床试验数据分析和统计工作，参与临床试验方案设计沟通和讨论，为临床试验方案中统计学相关内容提供技术支持，包括研究设计方法的选择、样本量计算、随机和盲法、统计方法的选择等。使用R语言、SAS、SPSS等统计分析技术高达8年以上，擅长数据挖掘、分析和统计工作。具有多年的数据统计分析经验，对商务数据、销售数据、科研数据、医学数据和金融数据的统计分析工作也颇有研究。

目录

目录

第1章R语言基础

1.1  R语言的发展历程2

1.2  R  语言的特点2

1.3  获取并安装R语言运行环境3

1.3.1  在Windows操作安装R语言3

1.3.2  在Linux操作和macOS操作安装R语言5

1.4  R语言开发工具：R  GUI5

1.4.1  命令行方式运行R语言程序6

1.4.2  文件方式运行R语言程序6

1.5  R语言开发工具：RStudio7

1.5.1  安装RStudio7

1.5.2  RStudio界面简介9

1.5.3  使用RStudio开发R语言程序10

1.6  认识个R语言程序：简易数据统计与格式化输出11

1.6.1  新建R语言工程11

1.6.2  编写程序文件12

1.7  R语言和数据处理14

1.7.1  R语言的优势14

1.7.2  数据处理和数据分析的区别14

第2章R语言数据统计语法基础

2.1  基本的内置函数17

2.1.1  数学和统计函数17

2.1.2  字符和字符串处理函数19

2.1.3  文件操作函数21

2.1.4  概率分布函数25

2.1.5  日期函数和时间函数27

2.2  内置数据处理函数33

2.2.1  查看、筛选和编辑数据33

2.2.2  合并数据35

2.2.3  分组和汇总38

2.2.4  排序40

2.2.5  转换42

2.3  apply函数族43

2.3.1  apply函数族中的函数43

2.3.2  函数apply()44

2.3.3  函数lapply()45

2.3.4  函数sapply()46

2.3.5  函数vapply()47

2.3.6  函数mapply()49

2.4  数据重塑与变形50

2.5  数据查询与过滤51

2.5.1  使用dplyr包进行数据查询和过滤52

2.5.2  使用sqldf包进行SQL风格的查询53

第3章数据获取和处理

3.1  数据获取和处理简介56

3.2  使用键盘输入数据57

3.3  处理CSV数据58

3.3.1  读取CSV文件59

3.3.2  写入CSV文件60

3.3.3  数据转换和处理61

3.4  处理Excel数据64

3.4.1  R语言和Excel文件64

3.4.2  使用readxl包64

3.4.3  使用openxlsx包66

3.5  处理XML数据67

3.5.1  使用XML包68

3.5.2  使用xml2包  70

3.6  处理JSON数据72

3.6.1  JSON包72

3.6.2  使用jsonlite包73

3.6.3  使用RJSONIO包75

3.6.4  使用tidyjson包76

3.7  处理MySQL数据78

3.7.1  和MySQL相关的包78

3.7.2  使用RMySQL包78

3.7.3  使用RMariaDB包80

3.7.4  使用DBI包81

3.7.5  dplyr包和dbplyr包82

3.8  从网页抓取数据84

3.8.1  使用rvest包抓取数据84

3.8.2  使用httr包抓取数据85

3.8.3  使用XML包抓取数据87

3.8.4  使用jsonlite包抓取数据88

3.9  数据准备与清洗88

3.9.1  缺失数据处理89

3.9.2  异常值检测和处理91

3.9.3  异常值检测方法小结93

第4章绘制可视化统计图

4.1  R语言绘图简介97

4.1.1  常用的绘图包97

4.1.2  基本绘图函数plot()97

4.2  单变量绘图99

4.2.1  绘制直方图99

4.2.2  绘制条形图102

4.2.3  绘制饼形图106

4.2.4  绘制箱线图107



4.2.5  绘制密度图109

4.3  双变量绘图112

4.3.1  绘制双变量条形图112

4.3.2  绘制散点图116

4.3.3  绘制折线图118

4.3.4  绘制箱线图（双变量）120

4.4  绘制多变量图122

4.4.1  绘制气泡图123

4.4.2  绘制热力图125

4.5  文件数据的可视化128

4.5.1  CSV文件数据的可视化128

4.5.2  Excel文件数据的可视化130

4.5.3  XML文件数据的可视化131

4.5.4  JSON文件数据的可视化132

4.5.5  MySQL数据库数据的可视化134

第5章描述性统计分析

5.1  描述性统计分析简介137

5.2  平均数、中位数和众数137

5.2.1  计算平均数138

5.2.2  计算中位数140

5.2.3  计算众数142

5.3  方差和标准差143

5.3.1  计算方差144

5.3.2  计算标准差145

5.4  百分位数147

5.4.1  常见的百分位数147

5.4.2  计算百分位数148

第6章探索性数据分析

6.1  EDA简介151

6.2  检测重复值151

6.2.1  检测重复值简介151

6.2.2  R语言检测重复值的方法152

6.3  数据可视化方法155

6.4  相关性分析162

6.4.1  相关性分析的基本信息162

6.4.2  皮尔逊相关系数163

6.4.3  斯皮尔曼相关系数165

6.4.4  肯德尔相关系数166

第7章  推论统计

7.1  抽样和抽样分布169

7.2  置信区间169

7.2.1  置信区间的概念169

7.2.2  总体均值的置信区间170

7.2.3  总体比例的置信区间173

7.2.4  总体方差的置信区间176

7.3  假设检验177

7.3.1  假设检验的基本步骤178

7.3.2  假设检验中的类型179

7.4  抽样方法181

7.4.1  随机抽样181

7.4.2 抽样183

7.4.3  分层抽样184

7.4.4  多阶段抽样185

7.5  推论统计的方向小结185

7.5.1  参数推断185

7.5.2  非参数推断186

第8章    回归分析

8.1  回归分析简介189

8.2  线性回归和多元线性回归189

8.2.1  线性回归189

8.2.2  多元线性回归194

8.3  逻辑回归197

8.3.1  逻辑回归简介197

8.3.2  逻辑回归的应用领域197

8.3.3  使用逻辑回归模型198

8.4  非线性回归201

8.4.1  非线性回归简介201

8.4.2  使用非线性回归模型202

8.5  条件回归203

8.5.1  条件回归简介203

8.5.2  使用条件回归模型204

第9章  方差分析

9.1  方差分析简介207

9.2  单因素方差分析208

9.2.1  单因素方差分析的步骤208

9.2.2  单因素方差分析的应用209

9.3  多因素方差分析212

9.3.1  多因素方差分析简介212

9.3.2  两因素方差分析213

9.3.3  多因素方差分析216

9.4  协方差分析218

9.4.1  协方差分析方法简介218

9.4.2  协方差分析的应用218

第10章    非参数统计分析

10.1  非参数统计的方法233

10.2  秩和检验233

10.2.1  秩和检验简介233

10.2.2  使用秩和检验234

10.3  Wilcoxon符号秩检验236

10.3.1  Wilcoxon符号秩检验简介236

10.3.2  使用Wilcoxon符号秩检验236

10.4  Kruskal-Wallis检验239

10.4.1  Kruskal-Wallis检验简介240

10.4.2  使用Kruskal-Wallis检验240

10.5  Friedman检验247

10.5.1  Friedman检验简介248

10.5.2  使用Friedman检验248

10.6  卡方检验250

10.6.1  卡方检验简介250

10.6.2  卡方拟合度检验251

10.6.3  卡方独立性检验252

10.7  符号检验254

10.7.1  符号检验简介254

10.7.2  使用符号检验254

第11章    主成分分析

11.1  PCA简介257

11.1.1  PCA的概念257

11.1.2  PCA的应用领域257

11.2  PCA的数学原理258

11.2.1  主成分的提取258

11.2.2  PCA的可解释性259

11.3  PCA的应用：信用卡欺诈检测260

11.3.1  准备R语言包260

11.3.2  导入数据集261

11.3.3  计算ROC和AUC262

11.3.4  可视化处理263

11.3.5  显示混淆矩阵265

11.3.6  探索数据265

11.3.7  相关性分析267

11.3.8  使用随机森林模型268

11.3.9  欺诈预测270

11.3.10  结论272

第12章    聚类分析

12.1  聚类分析简介274

12.1.1  聚类分析的基本概念274

12.1.2  聚类分析的方法274

12.1.3  聚类分析的应用领域275

12.2  K均值聚类276

12.2.1  K均值聚类简介276

12.2.2  K均值聚类的应用277

12.3  层次聚类280



12.3.1  层次聚类简介280

12.3.2  层次聚类的应用281

12.4  DBSCAN聚类285

12.4.1  DBSCAN简介285

12.4.2  DBSCAN的应用领域286

12.4.3  使用DBSCAN聚类算法286

12.5  高斯混合模型聚类289

12.5.1  高斯混合模型聚类简介289

12.5.2  高斯混合模型聚类的应用289

12.6  谱聚类295

12.6.1  谱聚类简介295

12.6.2  谱聚类的应用295

第13章    生存分析

13.1  生存分析简介299

13.1.1  生存分析的基本概念299

13.1.2  生存分析的应用领域300

13.1.3  用R语言实现生存分析300

13.2  Kaplan-Meier生存曲线302

13.2.1  Kaplan-Meier生存曲线的解释303

13.2.2  Kaplan-Meier生存曲线的构建303

13.3  Cox比例模型307

13.3.1  Cox比例模型简介307

13.3.2  Cox比例模型的应用307

13.4  心血管疾病的生存分析实战309

13.4.1  数据集简介309

13.4.2  数据预处理310

13.4.3  二元变量分布315

13.4.4  连续变量分布317

13.4.5  死亡事件计数与生存时间324

13.4.6  相关性分析328

13.4.7  变量选择的机器学习模型331

13.4.8  生存分析337

13.4.9  总结343

第14章    因子分析

14.1  因子分析简介345

14.1.1  因子分析的基本概念345

14.1.2  因子分析的应用领域346

14.2  因子分析方法346

14.2.1  常用的因子分析方法346

14.2.2 大似然估计法347

14.2.3 小二乘法349

14.2.4  广义小二乘法351

14.2.5  主轴因子分析353

14.2.6  因子旋转355

14.2.7  因子得分估计357

14.3  因子分析的应用：心血管疾病因素分析358

14.3.1  设置环境358

14.3.2  数据准备和探索359

14.3.3  相关性分析362

14.3.4  总结371

第15章    基于机器学习的患者再入院预测分析

15.1  背景简介373

15.2  需求分析373

15.3 分析374

15.4 简介375

15.4.1 功能简介375

15.4.2 模块结构375

15.5  技术分析376

15.5.1  dplyr：数据预处理376

15.5.2  psych：心理学和社会科学研究376

15.5.3  ROSE：不平衡处理377

15.5.4  caret模型训练和评估377

15.6  数据处理378

15.6.1  导入数据集378

15.6.2  数据预处理380

15.7 方案389

15.7.1  划分训练集和集390

15.7.2  数据集平衡390

15.7.3  交叉验证391

15.7.4  模型比较394

15.8  第二方案396

15.8.1  数据集拆分和数据平衡396

15.8.2  逻辑回归模型拟合和预测397

15.8.3  计算处理397

15.8.4  逻辑回归模型的拟合、预测和评估398

15.8.5  使用交叉验证方法训练决策树模型399

15.8.6  使用交叉验证方法训练随机森林模型400

15.8.7  实现朴素贝叶斯模型401

15.9  模型训练和评估402

15.9.1  数据预处理402

15.9.2  逻辑回归模型的训练和评估403

15.9.3  决策树模型的训练和评估404

15.9.4  随机森林模型的训练和评估404

15.9.5  朴素贝叶斯模型的训练和评估405

15.10  结论406

第16章    中概科技指数统计分析与投资

16.1  背景简介409

16.2  需求分析409

16.3 分析410

16.3.1 目标410

16.3.2 模块410

16.3.3  数据处理流程411

16.4  技术栈411

16.4.1  Tidyquant：财务数据分析411

16.4.2  Tidyverse：数据处理工具412

16.4.3  Loess平滑算法：非参数统计方法412

16.5  数据处理412

16.6  中概股技术分析413

16.6.1  股票价格和收益分析413

16.6.2  配对分析统计图420

16.6.3  MACD技术分析统计图422

16.6.4  OBV技术分析统计图424

16.6.5  CCI技术分析统计图430

16.6.6  Chaikin  AD  Line技术分析统计图436

16.6.7  相对表现比率统计图437

16.6.8  RSI技术分析统计图439

16.6.9  交易差价技术分析统计图444

16.6.10  CCI密度图446

16.6.11  自定义指数技术分析统计图448