数据分析之道
前言
内容简介
许可
建议与反馈
致谢
作者简介
1
准备工作
1.1
R 的下载和安装
1.2
RStudio 的下载和安装
1.3
配置（可选）
1.4
常见问题与方案
1.4.1
R 在 Linux 系统下的安装
1.4.2
Rtools 安装
1.4.3
RStudio Server 安装
2
基础语法
2.1
基本数据结构
2.1.1
向量
2.1.2
数组与矩阵
2.1.3
数据框
2.1.4
列表
2.2
控制结构
2.2.1
条件控制
2.2.2
循环控制
2.3
函数与函数式编程
2.3.1
创建和使用函数
2.3.2
作用域
2.3.3
任意参数
2.3.4
函数式编程
2.4
三方包的安装与加载
2.4.1
CRAN
2.4.2
Bioconductor
2.4.3
GitHub 等 Git 库
2.4.4
包使用
2.5
编程实战：ROC 曲线计算与绘制
2.5.1
背景与目标
2.5.2
代码实现
2.5.3
代码讲解
2.6
常见问题与方案
2.6.1
复数表示
2.6.2
= 与 <- 的区别
2.6.3
显式使用包函数时 :: 与 ::: 的区别
2.6.4
因子重构
2.6.5
理解 R 计算
3
数据导入
3.1
符号分隔文件
3.1.1
CSV
3.1.2
TSV 与其他 CSV 变体
3.2
Excel
3.3
JSON
3.4
R 数据文件
3.4.1
RData
3.4.2
RDS
3.5
常见问题与方案
3.5.1
通过键盘和剪贴板载入数据
3.5.2
逐行读取数据
3.5.3
读取等宽格式数据
4
数据清洗
4.1
向量
4.2
单个数据集
4.2.1
选择列
4.2.2
过滤行
4.2.3
新增列
4.2.4
聚合运算
4.2.5
分组计算
4.2.6
缺失值填充
4.3
两个数据集
4.4
多个数据集
4.5
常见问题与方案
5
数据可视化
常见问题与方案
6
统计建模
常见问题与方案
7
结果展示
7.1
图形
7.2
表格
7.2.1
Excel
7.3
RMarkdown
7.4
Shiny
7.5
常见问题与方案
7.5.1
export 包：集才华与一身
8
生物信息学应用
附录
A
速查表
A.1
数值计算函数
A.2
模型符号与函数
A.3
统计分析与检验
B
拓展阅读
B.1
生信技能树语雀知识库
B.2
图书
B.2.1
问题与方案
B.2.2
统计建模
B.2.3
核心集合
B.2.4
生物信息学
B.2.5
R
B.3
视频
B.4
公众号
B.5
其他资料
参考文献
极客R：数据分析之道
第 8 章
生物信息学应用
瞎扯几句。