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开发数据产品的工具：
1、GoogleVis API：R制作html，调用Google charts，生成交互式html图表
2、Manipulate包
3、rCharts：使用R制作交互式javascript可视化产品
4、Shiny：制作嵌入网页的交互式R程序的平台
以上工具开发出来的数据产品通常与Slidify相配合，Slidify的功能是制作和发布基于R的报告（ppt）
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“？数据集的名称”： 查看该数据集的帮文档
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library("需要加载的包的名字") 加载包
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install.packages("要安装的包的名字") 安装包
例如，安装机器学习的包：
install.packages("caret")
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寻找安装包
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library（caret）是R中可以进行机器学习的的包。
训练集：建立模型
测试集：验证模型预测的准确率
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数据分析：
探索性数据分析
a 数据分析中的必要步骤
b 了解数据
c 作图(重点）
eg：通常需要有一个readme. 文件讲明数据来源，数据用途，数据有哪些变量，目的是什么。
introduction-loading data-making plots
统计推断
回归分析
机器学习-分类问题
开发数据产品
GitHub 分享自己的成果+协同工作
RPubs 主要是分享r生成的报告的地方
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统计推断：
1、基本概念：统计推断是通过样本推断总体的统计方法。总体是通过总体分布的数量特征即参数（如期望和方差来）来反映的。因此统计推断包括：对总体的未知参数进行估计；对关于参数的假设进行检查；对总体进行预测预报等。科学统计推断所使用的样本，通常通过随机抽样方法得到。
基本介绍：
统计推断(statistical inference)，是指根据带随机性的观测数据（样本）以及问题的条件和假定（模型），而对未知事物作出的，以概率形式表述的推断。它是数理统计学的主要任务，其理论和方法构成数理统计学的主要内容。
统计推断是从总体中抽取部分样本，通过对抽取部分所得到的带有随机性的数据进行合理的分析，进而对总体作出科学的判断，它是伴随着一定概率的推测。统计推断的基本问题可以分为两大类：一类是参数估计问题；另一类是假设检验问题。在质量活动和管理实践中，人们关心的是特定产品的质量水平，如产品质量特性的平均值、不合格品率等。这些都需要从总体中抽取样本，通过对样本观察值分析来估计和推断，即根据样本来推断总体分布的未知参数，称为参数估计。参数估计有两种基本形式：点估计和区间估计。
统计推断的一个基本特点是：其所依据的条件中包含有带随机性的观测数据。以随机现象为研究对象的概率论，是统计推断的理论基础。
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作品发布平台：
1、GitHub:是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，只支持GIT的唯一版本格式进行托管，故得名GitHub。
2、主要用于发布R生成的报告的平台。
探索性数据分析：
1、基本概念：所谓探索性数据分析（EDA），是指对已有的数据（特别是调查或观察得来的原始数据）在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图，制表，方程拟合，计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。
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R扩展包（Package）下载： 1) CRAN - 加载语句：install.packages(pa ckage_name) 2) GitHub - 加载语句：install_github(package_name) 3) Bioconductor 去哪里可以找到相关的包？ -> R官网 Packages eg：安装机器学习的包 Caret：intall.packages("caret") 安装完包需要加载该包以备后续使用：library(InstalledPackageName) 数据集：data() ->查看细节 ?DataSetName ->结果显示在右下角Help窗口 调用语句：library(zoo)查看全部
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R扩展包（Package）下载： 1) CRAN - 调用语句：install.packages(pa ckage_name) 2) GitHub - 调用语句：install_github(package_name) 3) Bioconductor 去哪里可以找到相关的包？ -> R官网 Packages eg：安装机器学习的包 Caret：intall.packages("caret") 安装完包需要加载该包以备后续使用：library(InstalledPackageName) 数据集：data() ->查看细节 ?DataSetName ->结果显示在右下角Help窗口查看全部
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用R可以方便的完成统计推断的过程，其实真正的统计推断是一门复杂的学问查看全部
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