1. r语言空间数据处理与实践分析
语言实践。可以分为输入和输出两型实践性教学一，理论性教学紧密结合，加强听说。读写的结合与训练。
二，构建情境性的教学主题，激发以解决生活问题。为导向的学习兴趣。
三，在对学生学习效果上考核推动对实践性方面的考核。结语总之，实践性教学模式重在实践，而实践过程也是一个。呈螺旋状不断上升的过程，一个需要逐渐摸索的过程。
2. 基于r语言的数据分析论文
一、因子分析。因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术，最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出。从变量组中提取共同因素，从大量数据中发现内在联系，降低决策难度。据了解，目前因子分析的方法约有十几种。例如：影像分析法、重心法、最小平方法、最大似然解等等。该方法主要基于相关系数矩阵，不同的是利用不同的共同性估计相关系数矩阵的对角线值。在社会学研究中，因子分析往往采用的是以主要成分分析的反覆法。
二、相关分析。它一般用于研究现象之间是否存在某种依赖，并探讨特定依赖现象的相对方向和关联度。一般来说，x和y之间的关系是不确定的。例如，当用x和y来记录一个人的体重和身高，或每公顷农田施肥量和每公顷农田的水稻产量时，x和y显然是相关的，但它们又没有精确到可以用其中的一个去决定另一个的程度，这就是相关关系。
三、对应分析。也称关联分析、R-Q型因子分析。通过对定性变量的相互作用矩阵进行分析，揭示变量之间的关系，该方法可以描述同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量之间的对应关系。对应分析的基本思想是以低维空间中的点的形式表示连接列表中行和列元素的比例结构。
四、回归分析。随机变量X对另一变量或另一组变量依赖性的统计分析是用于确定两个或多个变量之间的定量关系的统计分析方法。目前，回归分析方法得到了广泛的应用。根据所涉及的自变量数量，可分为单变量回归分析和多元回归分析。根据自变量与因变量的关系，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
3. 空间数据分析与R语言实践pdf
1、词性不同
documentation (不可数名词)
例： Passengers must carry proper documentation.乘客必须带好证件。
Document(可数名词)
例： When you are finished typing, remember to save your document.当你完成了打字，记得保存文件。
2、含义不同
如文件编号，文件名称则直接使用“document”表达即可。而document只是指普通的文件而已,例如一些办公室的文件等。
documentation是指一些正式的文献,资料等。是较抽象、广义的名词，意思包括纪录，文件整理，文件系统等等。
3、范围不同
document多指具体的文件和文档，document应该更广泛一些，documentation在“文件的提供”的解释方面是document所没有的。
而documentation多指文件或文档的编制，侧重于编制文件这一动作。当然，后者也可以指文献资料总称。
4. r语言空间数据分析
data.table用法解析
R语言中的data.table是一种数据处理时的高效率工具。在了解data.table之前先简单说明一下管道函数的使用方法。
管道函数的使用方法
常用的管道函数有以下三种：
%in%：表示包含于
%>%：表示向右传递
%$%：表示向右传递列，并可以直接按列操作
data.table使用方法
1. 首先将数据变成data.table格式
data = data%>%
as.data.table()
2. 将数据按照以下5个变量汇总
data = data%>%
as.data.table()%$%
.[,.(value = sum(value,na.rm = TRUE)),
by = c("period","index","area","id1","id2")]
3. 按照某类别列的变量值筛选
data = data%$%
.[index%in%c("UV","DB","XS"),]
4.改变类别列中变量名称
data = data%$%
.[index_name == "DB",index_name := "DB_PV"]%$%
.[index_name == "GZ",index_name := "GZ_UV"]%$%
.[index_name == "XSLZ",index_name := "XSLZ_UV"]
5. 取某列全部值的前6个字母
data = data %$%
.[,":="(id1 = substr(id1,1,6),
id2 = substr(id2,1,6))]%$%
.[,.(value = sum(value,na.rm = TRUE)),
by = c("period","index","area","id1","id2")]
6. 筛选列
data = data %$%
.[,.(period,id1,id2,area,index,value)]
7. 筛选行列
N <- rank.P[ID2%in%target,.(ID2, Month, prov_ID, Province, Index_name,Value_adj_per)]
8. 变更列名称
data = data%>%
setnames(c("period","car_id1","car_id2","area","value"), c("Month","ID1","ID2","Province","Value"))
9. 按照某列合并表格，并筛选某些列
data = data %>%
merge(data2, by.x="Province",by.y="Province",all.x = TRUE)%$%
.[,.(Month,Province,ID,index_name,ID2,Value)]
9.1 合并后出现列名重复现象
new_data <- data%>%
merge(data2,
by.x = c("ID1","ID2","Month","prov_ID","Province","Index_name"),
by.y = c("ID2","ID1","Month","prov_ID","Province","Index_name"),
suffixes = c("_P","_N"))
10. 定义新列
new_data <- new_data[, ":="(Score = (Value_adj_per_P+Value_adj_per_N)/2)]%$%
.[, Rank := row_number(-Score),
by = c("ID2","Month","prov_ID","Province","Index_name")]%>%
merge(phase, by = "Index_name")%$%
.[, Index_name := NULL]
5. R语言与数据分析
根据语言实证中的时间，地点，人证，及事物发展的过程和结果，经分析认为：符合事物发展的规律，在对细节的描述中，如无亲身经历，很难想象和编造岀对细节的详尽描述。
且语言实证过程中连贯，流俐，很少作假的嫌疑和疵点。但仍需物证及旁证加以佐证。
6. r语言地理空间信息数据分析
#假如数据框是data,第一列是数据，第二列是日期（格式是2014-01），第三列是地名（local），第四列是产业名（product）
ds<-sort(as.character(unique(data[,2])))#将所有的日期提取出来，形成可能出现的月份，并排序
m1<-length(ds)
data2<-list()
for(k in 1:m1){
dv<-data[data[,2]==ds[k],]#每个月的数据
data2[[k]]<-dv[order(dv[,3]),]#将每个月的数据按照地理名称（默认是汉语拼音首字母）排序
}
#这样就得到了每个月的数据，而且是按照地理名称排名的
#接下来就得到各个季度的季度值（季度值是累加的，如第二季度其实是前六个月的累计值）
#先将数据按照各个季度合在一起
#首先将月份数据转化为季度数据
m2<-m1/3#每个季度三个月
data3<-list()
for(k in 1:m2)
data3[[k]]<-rbind(data2[[3*k-2]],data2[[3*k-1]],data5[[2*k]])
#再算出各个季度的当季（三个月，比如：第二季度其实是6,7,8三个月）数据
fun1<-function(data3){
data3<-data3[order(data3[,3]),]#按照地理名称排名
dm1<-unique(data3[,3]);#地名
dv5<-c()
for(i in 1:length(dm1)){
dv2<-data3[data3[,3]==dm1[i],]
dm2<-unique(dv2[,4])#产业名
dv4<-c()
for(j in 1:length(dm2)){
dv3<-c(dm1[i],dm2[j],sum(as.numeric(dv2[dv2[,4]==dm2[j],1])))
dv4<-rbind(dv4,dv3)
}
dv5<-rbind(dv5,dv4)
}
return(dv5)#这样得到的数据格式为（“地名”，“产业名”，数据）
}
data4<-list()
for(k in 1:m2)
data4[[k]]<-fun1(data3[[k]])#得到数据的当期值
#最后计算出季度值（累积值）
data5<-rbind(data4[[1]],data4[[2]])#2季度合并
data6<-rbind(data4[[1]],data4[[2]],data4[[3]])#3季度合并
data7<-rbind(data4[[1]],data4[[2]],data4[[3]],data4[[4]])#4季度合并
data8<-fun1(data6)#2季度累积值
data9<-fun1(data6)#3季度累积值
data10<-fun1(data7)#4季度累积值
data_q<-list(data4[[1]],data8,data9,data10)#四个季度的累积值
#需要注意，其实每年的第四个季度的累积值就是年份数据
7. R语言空间数据处理与分析实践教程
用as.matrix, 如果数据类型都相符 > help(as.matrix) > t<-read.delim("t.txt", header=T) > t t1 t2 1 1 2 2 15 33 > aMat<-as.matrix(t) > aMat t1 t2 [1,] 1 2 [2,] 15 33 > class(aMat) [1] "matrix"
8. r语言地理空间数据分析
geography ：
[英] dʒɪ'ɒɡrəfɪ
[美] dʒiˈɑɡrəfi
音节： geo gra phy
谐音：G哥若夫1
单词：
1：地理学：Geography ; geology ; Astronomy ; BSc Geography
2：英国地理：geography of the United Kingdom
3：克罗地亚地理：Geography of Croatia
4：中国地理：Geography of China ; Chinese Geography ; China geography ; Geography
5：以色列地理：Geography of Israel ; Settlements in Israel
6：澳大利亚地理：Geography of Australia ; Australian Geographic ; Australian landform divisions
7：印度地理：Geography of India
8：冰岛地理：Geography of Iceland
9：捷克地理：Geography of the Czech Republic
句子：
1：
翻译：但是，我们也不该那么天真幼稚：地理又一次捉弄了他们。
原文：But we should not be naive either: Geography is one more strike against them.
2：
翻译：我曾经就和人家打了20美元的赌，说我的地理老师会在第二节课开始的时候把他的裤子拉到肚脐眼那里。
原文：I once made 20$ on a bet that my geography teacher would pull his pants up to this belly buttonthe second class started. And he did.
3：
翻译：这些地方没有一个注定就是如此。人的能动作用是可以打破宿命论的。但是，我们也不该那么天真幼稚：地理又一次捉弄了他们。
原文：None of these places is doomed. Human agency can triumph over determinism. But we should not be naive either: Geography is one more strike against them.
9. r语言空间数据分析的视频教程
大数据分析R语言是一种日益流行的编程语言，尤其是在数据分析和数据科学领域。但是，如果您不确定如何处理R语言，学习R语言可能会是一个令人沮丧的挑战。
如果您过去一直在努力学习R语言或其他编程语言，那么您肯定并不孤单。这并不是您的失败，也不是语言的某些固有问题。通常情况下，这是一个不匹配什么之间的内容激发你学习和结果如何，你实际上是在学习。
当您学习任何编程语言时，这种不匹配都会带来很大的问题，因为它会将您直接带到我们喜欢称之为无聊的悬崖的地方。
无聊的悬崖是什么?在获得好的东西之前，通常会遇到无聊的编码语法和枯燥的实践问题，而这正是您真正想要做的事情。
没有人注册学习编程语言，因为他们喜欢语法。然而，从教科书到在线课程的许多学习资源都是以学生需要掌握R语言语法的所有关键领域才能真正使用它的想法编写的。
那是新学习者趋于成群结队的地方。你感到兴奋的学习一门编程语言，因为你想要做的东西与它，但你会立即导致这个庞大的复杂的墙，无聊的东西，你，你居然什么之间是希望做的事情。毫不奇怪，很多学生在攀登“悬崖”时都会放弃或放弃。
无法用R语言或任何其他编程语言来学习语法。但是，是为了避免枯燥的悬崖一种方式。
如此可惜的是，这么多的学生落在悬崖上，因为R语言绝对值得学习!实际上，对于对学习数据科学感兴趣的任何人，R语言都比其他语言有很多优势。其整洁的生态系统使各种日常数据科学任务变得非常简单。R语言中的数据可视化既简单又非常强大。在线R语言社区是所有编程社区中最友好，包含最广泛的社区之一。
当然，学习R语言对于您的职业生涯可能非常有用。数据科学是一个发展迅速的领域，具有很高的平均薪水。大多数顶级科技公司雇用R语言编码器来担任与数据科学相关的工作。R语言在几乎所有从事分析的行业中的全球公司中都在使用。那么，如何才能避免无聊的悬崖，并以正确的方式学习R语言?
1、找到学习R语言的动机
在您破解教科书之前，注册一个学习平台，或者单击您的第一个教学视频上的播放，花一些时间来认真考虑为什么要学习R语言，以及您想如何使用它。您想使用哪种数据?您喜欢什么样的项目建设?您想回答什么类型的问题?
您的目标应该是找到在此过程中能够激励您的事情。这将帮助您定义最终目标，并且将帮助您轻松地实现最终目标。
尝试比“成为数据科学家”更深入。有各种各样的数据科学家致力于各种各样的问题和项目。您对语言分析感兴趣吗?计算机视觉?预测股市?深入研究体育统计?您想用新技能做什么事情，以使您在学习R语言的过程中保持动力?
选择一两个您感兴趣并且愿意坚持的东西。您将着重对他们的学习，并牢记这些。
只需确保选择您真正感兴趣的东西即可。如果您选择计算机视觉，这是行不通的，因为您听说过它很有价值，但是实际上对执行这项工作并不感兴趣。您的兴趣是促使您继续前进的动力，因此它必须是真实的。
您无法完全避免学习语法“无聊的悬崖”，但可以将其变成更易于管理的“无聊之路”。
2、学习基本语法
不幸的是，没有办法完全避免这一步。语法是一种编程语言，比人类语言的语法甚至更重要。如果有人说“我要去商店”，那么他们的英语语法是错误的，但是您可能仍然可以理解他们的意思。不幸的是，当计算机解释您的代码时，它们的容忍度要低得多。
但是，学习死记硬背语法很无聊，因此您的目标必须是花尽可能少的时间进行死记硬背语法学习，而在处理您感兴趣的现实问题时尽可能多地学习语法。即使语法本身并不那么令人兴奋，也可以保持您的动力。
以下是一些学习R语言基础知识的资源：
a.Codecademy-在教授基本语法方面做得很好。
b.AAA教育：R语言编程简介 —我们构建了AAA教育，通过即时集成现实世界数据和实际数据科学问题，帮助数据科学专业的学生避免无聊的悬崖。我们认为在处理实际问题的上下文中学习语法会使其变得更加有趣，并且我们的交互式平台会挑战您如何真正应用您所学的内容，并在进行过程中检查您的工作。此课程也是完全免费的。
c.R语言 foR语言 Data Science —可以从O'R语言eilly印刷或免费在线获得的教科书。
d.R语言样式指南 -这不应该是您的主要学习资源，但可以作为有用的参考。
我们不能太强调您应该花尽可能少的时间来学习死记硬背语法。您越快地从事项目工作，您就会学得越快。如果以后遇到问题，您总是可以参考各种资源来学习和仔细检查语法。但是您的目标应该是最多在此阶段花费几个星期。
尽快开始进行结构化数据科学项目的工作。
3、开展结构化项目
一旦掌握了足够的语法，就可以更独立地进行结构化项目了。项目是一种很好的学习方式，因为它们使您可以应用已学到的知识，同时通常还会挑战您学习新事物并在解决过程中解决问题。此外，建设项目将帮助您整理投资组合，以便日后向未来的雇主展示。
您可能现在还不想涉足完全独特的项目。您会陷入很多麻烦，并且过程可能令人沮丧。而是寻找结构化的项目，直到您可以积累更多的经验并提高舒适度为止。
如果您选择通过AAA教育学习R语言，那么它将直接内置于我们的课程中-我们的每一门数据科学课程都以一个指导性项目结尾，该项目挑战您综合和应用所学知识。这些项目提供了一定的结构，因此您并不完全依靠自己，但是与常规课程内容相比，它们更具开放性，可让您进行实验，以新的方式综合技能并犯错误。
如果您不学习AAA教育，那么还有许多其他结构化项目可供您进行研究。查找有关Medium的R语言教程，该教程侧重于您感兴趣的主题，例如，并通过它进行学习。然后，尝试将其扩展一点-您如何更深入或增加更多?
4、自己构建项目
一旦完成了一些结构化项目，您可能已经准备好进入学习R语言的下一个阶段：做自己的独特数据科学项目。除非您站出来尝试自己做某事，否则很难知道您真正学到了多少。在您感兴趣的独特项目上进行工作，不仅会给您一个很好的主意，而且会带给您一个很好的主意。
而且，尽管您将构建自己的项目，但您不会一个人工作。在工作时，您仍将参考帮助和学习新技术和方法的资源。特别是对于R语言，您可能会发现有一个专用于帮助您正在处理的项目类型的软件包，因此进行新项目有时也意味着您正在学习新的R语言软件包。
如果卡住了怎么办?做专业人士，并寻求帮助!这里有一些很棒的资源，可以为您的R语言项目寻求帮助：
a.StackOveR语言flow —无论您的问题是什么，以前都可能在这里问过，如果没有，您可以自己问。您可以在此处找到标记为R语言的问题。
b.Google –信不信由你，这可能是每个有经验的程序员中最常用的工具。当您遇到不了解的错误时，对错误消息的Google快速搜索通常会带您找到答案。
c.AAA教育的学习社区 -使用免费的学生帐户，您可以加入我们的学习社区，并提出您的同学或AAA教育的数据科学家可以回答的技术问题。
您应该建立什么样的项目?与结构化项目一样，这些项目应以您在第1步中得出的答案为指导。处理您感兴趣的项目和问题。例如，如果您对气候变化感兴趣，请查找一些可用于处理的气候数据，然后开始四处寻找见解。
最好从小规模开始，而不是尝试进行一个永远不会完成的庞大项目。如果您最感兴趣的是一个庞大的项目，请尝试将其分解成较小的部分并一次解决。
以下是您可以考虑的一些项目创意：
a.扩展您之前构建的结构化项目之一，以添加新功能或进行更深入的分析。
b.参加聚会或在线与其他R语言编码员联系，并加入一个正在进行的项目。
c.找到一个有助于发展的开源软件包(R语言有很多很棒的开源软件包!)
d.在Github上找到其他人用R语言制作的有趣项目，并尝试对其进行扩展或扩展。或者找到其他人用另一种语言制作的项目，然后尝试使用R语言重新创建它。
e.阅读新闻并寻找有趣的故事，这些故事可能具有您可以为项目挖掘的可用数据。
f.查看我们用于数据科学项目的免费数据集列表，看看有哪些可用数据激发您开始构建!
您可以将项目视为一系列步骤，每个步骤都应将标准设定得更高一些，并且比之前的步骤更具挑战性。
5、加大难度
在项目上工作很棒，但是如果您想学习R语言，那么您需要确保继续学习。例如，您可以使用foR语言循环来做很多事情，R语言的学习方法https://www.aaa-cg.com.cn/data/2295.html但这并不意味着您应该连续构建20个仅使用foR语言循环技巧的项目。每个项目都应该比上一个项目更艰难，更复杂。每个项目都应挑战您学习以前不知道的东西。
如果您不确定确切如何执行此操作，则可以问自己一些问题，以便对要考虑的任何项目应用更多的复杂性和难度：
a.您可以教一个新手如何通过(例如)编写教程来制作这个项目吗?试图教的东西给别人很快就会告诉你如何真正理解它，它更是出奇地挑战!
b.您可以扩大项目规模，使其可以处理更多数据吗?还有更多数据吗?
c.您可以提高其性能吗?它可以运行得更快吗?
d.您可以改善可视化效果吗?你能说清楚一点吗?可以互动吗?
e.你可以预测吗?
永不停止学习R语言
学习编程语言有点像学习第二种口语-您将达到舒适和流利的程度，但是您将永远无法真正完成学习。甚至已经使用R语言多年的经验丰富的数据科学家仍在学习新事物，因为语言本身在不断发展，新的软件包使新事物始终存在。
保持好奇心和继续学习很重要，但不要忘记回头欣赏一下您不时走的距离。
即使您采用这种方法，学习R语言绝对是一个挑战。但是，如果您找到合适的动力并保持自己从事有趣的项目，那么我认为任何人都可以达到很高的水平。
我们希望本指南对您的旅途有所帮助。请不要犹豫，与我们联系，让我们知道它如何为您服务!
如果您正在寻找一个将这些课程直接整合到课程中的学习平台，那么您很幸运，因为我们建立了一个。我们的R语言路径中的Data Analyst是一个交互式课程序列，旨在使从初学者到具备R语言和SQL资格的任何人。https://www.toutiao.com/i6828456065592459780/
10. r语言数据分析实践报告
（1）《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》
《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，以小说般通俗易懂的方式讲解。全书共8章，依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术。
我看了入门篇、工具篇、SPSS篇，觉得入门篇、工具篇收获挺大，SPSS在目前工作上用不上，没有实操，逐渐忘了。《谁说菜鸟不会数据分析》家族又壮大了，加入了Python、R语言、信息图表篇新成员。
（2）深入浅出数据分析
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的形式，向读者展现数据分析人员应知应会的技术：数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法等数据分析方法论，让你对数据分析流程、作用有个全面的认识。
（3）深入浅出统计学
该书介绍了概率计算、几何分布、正态分布、等统计学知识。虽然在业务实践中，这些统计学知识不一定会用上，但是让你对有数据有更全面的认识。
（4）《统计数据会说谎》
尽信书，不如无书；尽信数，也不如无数。该书介绍了10种数据扭曲事实的方法，让你在解读数据报告的时候多个心眼，数据源头在哪里？图表是否合理？这本书读起来比较轻松，如果没时间看书的话，抽几分钟看下写的读书笔记。
数据之路：统计数据会说谎（一）数据之路：统计数据会说谎（二）
2、工具
工欲善其事必先利其器，有了数据，得采用分析工具来处理这些数据，得到想要的结果。数据分析工具很多， Excel、SPSS、SQL、Python、R、SASS等，但是使用频率最高的还是Excel、SQL，至于进一步是学Python、R还是SPSS，可以看所在团队用什么工具，再进一步学习，学习一本编程语言如Python，可以实现数据的自动化处理，极大的提升工作效率，有更多时间做更有价值的事情。
（5）Excel数据处理与分析实战技巧精粹
《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》提炼了Excel技术论坛上百万个技术提问，通过270多个案例进行讲解。认真实操后，相信可以应对大部分Excel层级的数据处理与分析挑战。如果觉得看书太枯燥，网易云课堂上王佩丰老师的精品免费视频，播放量达到56.4万。
跟王佩丰学Excel视频教程：Excel实战1800分钟 - 网易云课堂
（6）《PPT,要你好看》
推荐数据分析的书，怎么推荐到PPT上面去了。此言差异，处理完数据、做好图表，你不能直接把Excel文件发给领导吧。更多的时候需要做PPT，向领导汇报。该书在豆瓣评分8.0分，作者是某高校博士，内容严谨、案例丰富。讲解PPT，却高于PPT，受到圈内一致好评。
（7）《MYSQL必知必会》
该书详细介绍了常用的SQL语法，全书才304页，做到了“麻雀虽小五脏俱全”，不讲一句废话。学习了常用的SQL语法，可以去牛客网上面做SQL题目，这样才能掌握的更牢固。
3、逻辑思维
（8）《金字塔原理》
金字塔原理：逻辑思维与表达呈现。金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式。搭建金字塔的具体做法是：自上而下表达，自下而上思考，纵向疑问回答／总结概括，横向归类分组／演绎归纳，序言讲故事，标题提炼思想精华。
数据之路：《金字塔原理》带你训练逻辑思维
4、业务知识
（9）《数据化管理》--电商、零售
数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》以对话的叙述方式，讲解了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。
该书以商业实践、分析思路为主，较少讲解Excel操作，可见作者功力深厚。该书作者微博账号@数据化管理，经常分享数据分析知识，很喜欢的一位博主。
（10）《网站分析实战》
该书以讲解PC时代网站分析为主，可能与移动互联网时代有点脱节，但是书中流量分析、用户分析等思路还是挺值得借鉴的。该书引导你从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网占价值