1. r数据分析方法与案例详解
1、结构分析法：看整体的构成分布，逐级拆解。
2、分组分析法：按照某一个特定的维度来细化拆解。
3、对比分析法，同比、环比、同行业、同类别等。
4、时间序列趋势法：查看时间趋势。
5、相关性分析法：相关性、因果性。
分析模型
对于一些简单的模型通过常用的分析方法，确实是可以得到一些通用的结论，但是在实际的工作中，并没有单一的问题，往往是一些符合问题，因此需要考虑的方面也会增加：
需要解决的问题涉及那些维度的数据；
从数据分析师的角度而言，这个问题是有通用解法，还是需要重新研究。
从原始数据集到分析数据是否需要加工。
而所有的模型，都是为了更好的解决问题。
RFM分类模型
R（recency），最近一次消费时间，表示用户最后一次消费距离现在多的时间，时间越近，客户的价值越大。
F（frequency）消费频率，消费频率指在统计周期内用户的购买次数，频次越高，价值越大。
M（Monetary）消费金额：指在统计周期内消费的总金额，金额越大价值越高。
通过数据的标准化寄权重设置，为分类模型打分，比如餐馆的客单价，20块以下为普通用户，
20-30良好用户，40以上优秀用户，各项指标都可以使用这个方法进行标准化。
分支的界定，往往使用中位数法。
最近一次的消费时间，一般是周、或者月，结合业务情况。
该模型的本质是筛选头部的用户，重点进行运营。
AARRR增长模型，了解模型就行，实际落地还需要结合自己的业务。
A:获取A：当天活跃R：明天继续活跃R：提升收入R：提升自传播
模型的主要作用可以快速的明晰从那几个点去做增长，能够找到切入点。
5W2H通用模型
生活中的聊天就是围绕这些点来展开的，该模型可以有助于我们快速的确定一个问题。
用户生命周期模型
互联网行业往往可以跟踪用户的每个阶段，每个阶段都应该有不一样的运营策略，和发展方向，对于分析师来讲就是要及时的识别，
对模型有一些自己的理解，这样才能知道何时用，怎样用。
2. r数据分析方法与案例详解异方差分析
其实这个很正常。一般实证研究，如果模型不是已知的被证明过很完善的模型（想CAPM）R方都不会很高。如果你数据比较多的话，拟合度一般在0.3左右，在0.5左右完全可以接受。反而如果R方过高的话不是很理想，这可能说明存在序列自相关或异方差等问题。 如果一定要想要提高拟合度主要有两种方法：
1 就是换模型中的变量，去除更换不显著的变量，但尽量不要这么做。
2 对数据进行再处理。 可以把数据进行描点观察，看有没有明显的structure break，对不好的数据进行剔除。
3. R数据分析方法与案例详解
第一步，获取某个数值的绝对值，使用abs()函数；正数的绝对值为自己本身，负数的绝对值为相反数：
第二步，获取某数值的平方根，使用sqrt()函数；负数没有平方根：
第三步，如果处理某个数值，让它向下取整，使用floor()函数：
第四步，若让某个值向上取整，使用ceiling()函数，不管后面有多少位小数，整数进1，
第五步，对某个数值进行四舍五入算法，使用round()函数，如下图所示：
第六步，向0截取某个数值的整数位，使用trunc()函数，如下图所示：
扩展资料：
R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。包括：有效的数据存储和处理功能，一套完整的数组（特别是矩阵）计算操作符，拥有完整体系的数据分析工具，为数据分析和显示提供的强大图形功能，一套（源自S语言）完善、简单、有效的编程语言（包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能）。
4. r数据分析方法与案例详解 答案
rstudio中分析导入的数据方法：
1.
键盘输入 方法:step1> mydata <- data.frame() %创建一个名为mydata的空的数据框 step2> fix(mydata) %手动改变量名、数据类型及输入数据
2.
直接导入 步骤:File->Import Dataset->选择导数的数据格式,按照系统提示进行即可。
5. r数据分析方法与案例详解课后题
相关分析的r值，代表的是你所输入的数据中，变项之间关系；正值代表正向关系，负值代表负向关系，数值越大，关系越强。然而，这个解释还要视乎你所输入数据(data)的性质：到底是一个样本(sample)，抑或已经是一个总体(population)。 若你所输入的数据为後者(一个总体)，亦即不需要进行统计推论，那麼，大可不必理会这个p值，直接解释统计值r即可。但若为前者(一个样本)，亦即要把样本情况推论到总体，那麼便要进行「统计检定」，以确定样本情况是由於抽样所做成的误差，抑或，总体的情况确实是如此。这时候便要观察这个p值。 我pkl_is_pkl首先简单说一下「统计检定」。就是先就总体的情况定一个「假设H」(比如讲，总体相关为0或者某个值)，按这个假设情况抽出样本并计算其统计值，每抽一次便可得出一个样本统计值，这些样本统计值有些的出现次数较多，有些则较少，按统计值的大小排列起来，统计值的「出现次数」便会形成一个「分配」(distribution)，假设进行无限次抽样因而形成了一个「抽样分配」(sampling distribution)，「出现次数」就是样本统计值被抽中(出现)的机会率。统计学家老早把这个「抽样分配」建立好，如今你只要把你计算出来的样本统计值r，拿来跟这个抽样分配作出比较即可，而那个p值其实就是指在「抽样分配」中，该样本统计值出现的机会率，数值越小，即在上述「假设H」下出现此样本统计值的机会越低，即所谓的「显著」。 所以，当p值很小(即所谓的「显著」)的时候，我们可以比较有信心推论说，拒绝「假设H」，亦即拒绝原先设定的「总体的相关为0或者某个值」的假设。因为「假设H」若真实存在，而又抽出一个这样的样本，机会率就只有p，当然，这不是说没有可能，只是很低就是了
6. r 数据分析和方法
苹果序列号r开头是河南郑州富士康生产的。
为什么是河南郑州富士康呢，因为判断苹果手机序列号的首字母代表的就是生产地。其中河南郑州富士康是苹果公司在国内最大的代工厂，拥有最先进的生产、质检设备，同时每年会生产提供几千万部的iPhone手机给苹果公司。
7. r数据分析方法与案例详解pdf
可以
1.R的标记语言可以制作可重复生成的Word和Powerpoint文档
R语言中的rmarkdown包可以制作可重复生成的Word文档和Powerpoint幻灯片，而这只需要改变一行YAML的代码。
2.组建和运行一个可交互的网络应用只需要几行代码
几行R代码就可以生成一个可交互的网络应用。比方说如果使用R语言的flexdashboard包， 你只需要36行代码，就可以生成一个可交互的动态报表，来探索你的BMI指数与全国健康营养检查样本结果的关联。
8. r数据分析方法与案例详解第13章数据
苹果分析与改进出现R开头意思是则说明你这台iPhone采用的是十位数随机的序列号，所以才有以R开头的序列号；iPhone从iPhone12 12mini紫色开始就采用了十位数的随机序列号，当前iPhone13全系列全部都是采用的10位数的随机序列号，通过序列号是无法区分产地以及生产日期等等信息的，其次大家也无需去纠结这个问题，只要确定了手机是属于全新机就可以了，其他的没有必要去研究；
区分iPhone是否为全新机最简单的方法就是查询它的激活日期，只要激活日期跟你实际激活手机的激活日期一致。