下面是小编为大家整理的R语言数据采集,数据分析方面较弱（2022年）,供大家参考。
R 语言数据采集 数据分析方面较弱
数据的爆炸式增长、广泛可用和巨大数量使得我们的时代成为 真正的数据时代。急需功能强大和通用的工具，以便从这些海量数 据中发现有价值的信息，把这些数据转化成有组织的知识。这种需 求导致了数据挖掘的诞生。这个领域是年青的、动态变化的、生机 勃勃的。数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息 时代的历程中做出贡献。数据挖掘能把大型数据集转换成知识。像 Google 这样的搜索引擎每天接受数亿次查询。每个查询都被看做一 个事务，用户通过事务描述他们的信息需求。随着时间的推移，搜 索引擎可以从这些大量的搜索查询中学到什么样的新颖的、有用的 知识？有趣的是，从众多用户查询中发现的某些模式能够揭示无价 的知识，这些知识无法通过仅读取个体数据项得到。例如， Google 的 FluTrends (流感趋势)使用特殊的搜索项作为流感活动的指示 器。它发现了搜索流感相关信息的人数与实际具有流感症状的人数 之间的紧密联系。当与流感相关的所有搜索都聚集在一起时，一个 模式就出现了。使用聚集的搜索数据， Google 的 FluTrends 可以比 传统的系统早两周对流感活动作出评估。这个例子表明，数据挖掘 如何把大型数据集转化成知识，帮助我们应对当代的全球性挑战。
作为一位合格的数据从业者，我们需要掌握数学、统计学、编程能 力是基本要求，此外还需要有以下的数据处理、建模、可视化等扩 展能力。还需要熟练掌握一门工具，能将你的想法迅速实现。这几 年流行的 R 和 python 都是不错的选择，如果你是期望从事与数据分
析、挖掘相关的工作，建议可将 R 作为首选工具，其丰富的扩展包 可以高效进行数据处理及建模，让你将更多的时间专注在业务和数 据本身。使用 R 语言进行数据挖掘的各个环节如下：在正式开始数 据挖掘之旅之前，让我们来了解一下数据挖掘流程。按照 CRISP-DM 方法论，一个游戏挖掘的完整流程包括 6 个阶段，分别是业务理
解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和模型发布。这 6 个阶段的顺序并不是固定不变的，在不同的业务场景中，可以有不 同的流转方向。在数据处理方面， R 语言在数据概要、数据变换、 数据清洗和数据抽样等有非常丰富的选择，让我们能对数据进行高 效处理，达到数据分析和建模的目的。数据概要相对来说比较简
单，接下来，就让我们一起来学习下数据变换数据抽样等方面的知 识，为将来的数据分析、挖掘建模提供合适的数据集。数据挖掘最 重要的一环就是如何管理你的数据，因为原始数据一般都不能直接 用来进行分析，需要对原始数据进行增加衍生变量、数据分箱、数 据标准化处理；对因子型变量进行哑变量处理；数据抽样和类失衡 数据处理。本专题会详细介绍以上内容的数据挖掘技术及 R 语言实 现。
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