术语数据分析是指通过检查数据来揭示模式、关系或趋势等。通过一手或二手来源收集的数据都采用统计或逻辑技术，所获得的结果用于发现变量之间的关系以及准确性。在这个过程中，对数据进行适当的检查、清理、转换和建模，以发现信息、得出结论和做出决定。
要确保数据的完整性，就必须对现有数据进行适当而准确的分析。如果不这样做，你肯定会得到误导性的结果，从而对公众对预期研究的看法产生负面影响。
在当今时代，任何大小公司都必须处理大量不同类型的数据，人工无法进行各种数据分析。因此，需要一些工具来完成这项工作。一旦你选择了一个数据分析工具，你必须考虑很多事情，比如它在你的计算机上运行的可能性，它对你所使用的方法的能力，可扩展性，输出，它的数据处理能力，可负担性，等等。
在寻找一个合适的工具，你会希望有一个免费的，开源的软件程序的图形，生物信息学和统计分析。您的搜索将在R处结束。R只不过是s编程语言的实现，以及Scheme启发的词法作用域语义。
您会惊奇地发现，数据科学家、分析师、统计学家和其他人都使用R来通过数据可视化、统计分析和预测建模来获得数据的感觉。你也可以在R语言的帮助下编写脚本和函数来学习数据分析课程，因为R是一种完整的、面向对象的交互式语言。
R最初由Ross Ihaka和Robert Gentleman创建，现在由R开发核心团队．自创建以来，R的使用迅速增加，因为它有以下特点:
- (a)有相当有效的数据储存和处理能力。
- (b)在矩阵类运算中，它是一个适当的拟合计算。
- (c) R本身是许多连贯和中间的数据分析工具的集合
- (d)使用R教程，你可以自由地以软复本或硬复本的形式获得显示和数据分析的图形工具。
在现代，R被用在招聘广告、学术文章、书籍等方面，这并不奇怪。网站人气极好。许多博主都写了关于它的博客。它出现在调查、论坛活动、It研究公司报告等中。
不要感到惊讶，它的准确性、完整性和其他特性已经超过了所有其他类似的软件和工具，如python等。它见证了很多进步，一个敬业的团队从来没有留下任何线索或错误。
jeffpaul23是LeraBlog的作者。作者的观点完全是他们自己的，可能不反映LeraBlog员工的观点和意见。
你必须登录发表评论。