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看书标记——关于R语言
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【R语言 商务数据分析实战1】
chapter 1
R语言数据分析概述
常用数据操作packages
dplyr：快速数据操作和数据查询
data.table：使用短小灵活的语法操作数据
reshape2：灵活的数据排列与聚合处理
tidyr：方便对数据进行整理、传播和收集
lubridate：时间数据的处理
stringi/sringr：基于ICU的字符串处理方案
常用绘图packages
ggplot2：强大的绘图统计和计算图形系统的实现
lattice：一个强大优雅的高级数据可视化系统
rChats：交互式JS绘图
plotly：使用plot.ly进行交互式ggplot2和Shiny绘图
常用Wed技术和服务packages
Shiny：创建简单的Web交互应用
Rcurl：常规的网络客户端接口（HTTP/FTP等）
httr：使用友好的Rcrul封装
XML：生成和解析XML的工具
rvest：使用CSSSelect和XPath语法进行简单的Web信息抓取
高性能与并行计算packages
parallel：R语言的并行计算平台
SparkR：R连接Spark的程序包
Rcpp：在R中提供高效的API，使得函数更快执行
compiler：使用JIT提高R代码速度
foreach：使用并行来执行循环
常用数据库管理packages
RODBC：使用ODBC连接数据库
RJDBC：使用JDBC连接数据库
DBI：在R和数据库管理系统之间定义一个公共接口
RMySQL：R与MySQL的接口
ROracle：R与Oracle的接口
RPostgreSQL：R与PostgreSQL的接口
RHive：R与Apache Hive的接口
数据挖掘和机器学习packages
arules：关联规则和频繁项集
C50：C5.0决策树和基于规则的模型
caret：分类和回归训练
forecast：基于ARIMA、ETS、STLM、TBATS和神经网络的时间序列预测
glmnet：lasso和elastic net正则化广义线性模型
nnet：神经网络预测模型
rattle：图形界面式的数据挖掘工具箱（还需要RGtk2包）
tree：分类和回归树
自然语言处理packages
jiebaR：中文分词Python
tm：一个全面的文本挖掘框架（对中文不友好）
zipfR：词频分布统计模型
NLP：基本自然语言处理功能
topicmodels：LDA主题模型
word2vec：将词字符转换为词向量
金融packages
quantmod：定量金融模型和交易框架
TTR：与技术交易规则相关的数据和功能函数
xts：可扩展的时间序列
tseries：金融时间序列分析和计算
fAssets：金融资产分析和建模
语言接口packages
rJave、jvmr、rJython、rPython、R.matlab、rpy2
