R中dplyr超大数据处理

文章阐述了关于R中dplyr超大数据处理，以及r中data函数的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、常用的R包整理
• 2、大数据分析师要学什么
• 3、如何高效地使用RStudio

常用的R包整理

模型结果展示**：`shiny`框架是R中用于创建交互式Web应用的工具，允许用户将R的模型结果以动态图表和用户界面的形式展示，增强结果的可读性和互动性。同时，相关的绘图包如`gganimate`、`plotly`等，可将模型结果以动画的形式呈现，提高数据的可解释性。

httr， rvest， xml2： API和网络数据的捕获者，让外部数据触手可及。 DBI及相关包： 数据库连接的桥梁，让大型数据仓库触手可及。 data.table： 大数据的快速阅读器，提升效率。 数据整理与转换 tidyr， dplyr， purrr： 数据清洗与重塑，打造整洁的数据结构。

利用 xaringan 包，可以通过 Rmarkdown 制作类似 PPT 的数据分析报告，而 patchwork 则允许在一张画布上轻松布局多张 ggplot 图片。其他奇技淫巧在探索 R 语言的奇技淫巧时，BERT 插件在 Excel 内部使用 R 语言进行数据处理，大大拓展了 R 的使用场景。

常用的R包如下：常用作图函数包：ggplot2：万能，基本上excel能画的图它都能画rattle：fancyRpartPlot函数，决策树画图函数基础包函数：barplot、pie、dotchart、hist、densityplot、boxplot、contour等等正态检验：qqplot、qqline、qqnorm。

大数据分析师要学什么

大数据研发工程师 构建分布式大数据服务平台，参与和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量。

数据可视化 数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。

最后，商业智能技术的应用是现代数据分析的重要组成部分。数据仓库、OLAP（在线分析处理）和数据报表等技术，为商业决策提供了数据支持，考生需对其基础知识和应用有一定的掌握。

经济学专业需要学习经济学基本理论和相关的基础专业知识，了解市场经济的运行机制，经济学的学术动态；具有运用数量分析方法和现代技术手段进行社会经济调查、经济分析和实际操作的能力。

高质量的数据来源和有效的数据管理可以保证分析结果的真实性和价值最大化，无论是在学术研究还是商业应用中。总之，大数据分析的基础就是以上五个方面。当然，如果我们深入学习大数据分析，还有很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法。

那么数据分析师需要学习什么知识呢？一般来说，需要学习数据库、数据整理、懂设计、专业技能、提升个人能力、贴近数据文化等等。

如何高效地使用RStudio

大纲模式： 使用Ctrl + Shift + R，输入章节标题如第一章，RStudio会自动生成大纲模块。通过在代码前后添加#号，可以创建结构化的代码块，便于管理和导航。隐藏代码： 通过Option + Command + L，可以方便地隐藏不需要展示的大量代码。

使用 Shift+Ctrl+D 可在代码末尾或选中多行代码后高效***粘贴。设置工作路径：使用 ctrl + shift + H 查看并选择当前目录；或通过 窗口操作，点击 Sessin中的Set Working Directory 来设置。

新建RProject在RStudio中，创建新项目轻而易举。只需跟随以下步骤，你就能建立起自己的项目基地： RProject的优势使用RStudio的RProject，你将享受到诸如文件管理、包管理、代码组织等多方面的好处，极大地提升工作效率。

关于R中dplyr超大数据处理，以及r中data函数的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。