正向指标：（x-min）/（max-min）负向指标：（max-x）/（max-min）其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
使用Ploty创建的可视化以JSON格式序列化，因此您可以在R，MATLAB，Julia等不同平台上轻松访问它们。它带有一个称为Plotly Grid的内置API，该API可让您直接将数据导入Ploty环境。Bokeh Bokeh是Python中交互性最强的库之一，可用于为Web浏览器构建描述性的图形表示形式。
处理数据缺失的一般步骤：识别缺失数据 检测导致数据缺失的原因 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值。识别缺失数据：R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。
本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说，直接上代码，代码中有注释。
最有经验的R用户发现，特别是在处理大型数据集时。将R和其它程序结合使用可能会有帮助，尤其是数据库程序。因此，对于在R中使用数据库，以及从电子表格和其它程序创建的数据集中提取数据的方法，这些都有详细的论述。R中虽然有时会忽略字符操作，在这里却作了详细的论述。
第二星期：有了统计学基础，R语言学习起来就不会太费劲。《R in action》 是公认的R语言经典教材。跟着书上的代码仔细的敲一笔遍，你不需要全部看完这本书，只需要学会前8章左右就差不多了。
适用场景不同 R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。任务不同 在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。
没有，稍微有一点编程基础就能很快上手，再做上几个例程，基本就可以了。关键是对每个具体的任务，从整体上想清楚怎么弄，具体的函数有很多都在包（package）里，直接调用就行。
python与r语言区别如下：Python的优势： Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，大多数深度学习研究都是用python来完成的。 Python与R相比速度要快。
用NA remove条件语句即可，例如求和公式中添加na.rm=TRUE就可以把缺失值去除，向量个数也对应减少。如果数据集中包含NA，那么所有的计算都会有问题。发现值为NA时，我们再使用 na.rm 进行处理，这样的操作是滞后的，所以需要在处理数据之前就知道数据集中是否包含了缺失值。
行删除法： 数据集中含有缺失值的行都会被删除，一般假定缺失数据是完全随机产生的，并且缺失值只是很少一部分，对结果不会造成大的影响。
在使用cor（），可以指定x，y两个向量；也可以使用一个矩阵，计算所有样本两两之间的相关性。
菲尔·斯佩克特的《R语言数据操作》展示了一系列将数据读入R并进行高效处理的方法。除了内置的函数，还包括了可以从CRAN（综合R档案网络）下载的大量现成的程序包。展示的所有方法都利用了R的核心特性：对于通常的数据管理任务所提供的向量化运算，高效的下标使用，R函数的正确使用。
R语言中的空间栅格对象：探索、创建与处理（Ⅰ）R语言是数据科学的强大工具，其中空间数据的管理离不开一系列精心设计的工具包，如sf、sp和raster。raster，作为sp作者的延续，正逐渐成为处理栅格数据的首选工具。它的核心组件是`raster（）`加载函数，它能轻松导入栅格数据，只需指定文件位置和需要的图层。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
R语言基本数据分析 本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说，直接上代码，代码中有注释。
R语言基本数据分析 本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说，直接上代码，代码中有注释。
r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。根据查询相关资料信息显示：R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能，数据可视化可以绘制直方图、箱型图、小提琴图等展示分数的分布情况可以通过散点图和线性拟合来展示分数和年龄之间的关系。
框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R，相关系数R绝对值越大，颜色越深（红正，蓝负）。
语言R常见的网络分析包：网络分析研究大部分是描述性的工作。 网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。网络的可视化和数值特征化是网络分析的首要步骤之一。
增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程接口和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。下载的可执行文件版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。
R语言基本数据分析 本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说，直接上代码，代码中有注释。
r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。根据查询相关资料信息显示：R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能，数据可视化可以绘制直方图、箱型图、小提琴图等展示分数的分布情况可以通过散点图和线性拟合来展示分数和年龄之间的关系。
探索性数据分析：使用tidyverse包中的函数进行探索性数据分析，例如查看数据的分布、相关性等。统计分析：使用R语言中的统计函数进行数据分析，例如描述性统计、假设检验、回归分析等。可视化：使用ggplot2包或其他可视化包将数据可视化，以便更好地理解数据和分析结果。
