学习R语言，一篇文章让你从懵圈到入门
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本文编译：雪晴数据网原文参考：本文链接：
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下：
数据科学工作流程：
1.数据导入2.数据整理3.反复理解数据
数据可视化
数据转换统计建模4.作出推断（比如预测）
5.沟通交流
6.自动化分析
7.程序开发下面列出每个步骤最有用的一些R包：
数据导入
以下R包主要用于数据导入和保存数据feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用
readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里
sguardupdate是什么意思
readxl：读取Microsoft Excel电子表格数据
openxlsx：读取Microsoft Excel电子表格数据
googlesheets：读取google电子表格数据
haven：读取SAS，SPSS和Stata统计软件格式的数据
httr：从网站开放的API中读取数据
rvest：网页数据抓取包
xml2：读取HTML和XML格式数据
webreadr：读取常见的Web日志格式数据
DBI：数据库管理系统通用接口包
RMySQL：用于连接MySQL数据库的R包RPostgres：用于连接PostgreSQL数据库的R包bigrquery用于连接Google BigQuery的R包
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
listpreference在if语句中不执行
dplyr：提供了一个访问常见数据库的接口
女装轮播图素材data.table：data.table包的fread()函数可以快速读取大数据集
git2r：用于访问git仓库
数据整理
以下R包主要用于数据整理，以便于你后续建模分析：tidyr：用于整理表格数据的布局
dplyr：用于将多个数据表连接成一个整齐的数据集
purrr：函数式编程工具，在做数据整理时非常有用。
broom：用于将统计模型的结果整理成数据框形式
zoo：定义了一个名zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。
数据可视化
以下R包用于数据可视化：ggplot2及其扩展：ggplot2包提供了一个强大的绘图系统，并实现了以下扩展
python入门教程视屏ggthemes：提供扩展的图形风格主题ggmap：提供Google Maps，Open Street Maps等流行的在线地图服务模块ggiraph：绘制交互式的ggplot图形
ggstance：实现常见图形的横向版本
GGally：绘制散点图矩阵
jsp文件在ipad上怎么打开
ggalt：添加额外的坐标轴，geoms等
ggforce：添加额外geoms等
ggrepel：用于避免图形标签重叠
ggraph：用于绘制网络状、树状等特定形状的图形
ggpmisc：光生物学相关扩展
geomnet：绘制网络状图形
ggExtra：绘制图形的边界直方图
gganimate：绘制动画图
plotROC：绘制交互式ROC曲线图
ggspectra：绘制光谱图
ggnetwork：网络状图形的geoms
ggradar：绘制雷达图
ggTimeSeries：时间序列数据可视化
ggtree：树图可视化
ggseas：季节调整工具lattice：生成栅栏图
rgl：交互式3D绘图
ggvis：交互式图表多功能系统
htmlwidgets：一个专为R语言打造的可视化JS库leaflet：绘制交互式地图
dygraphs：绘制交互式时间序列图
plotly：交互式绘图包，中文介绍详见这里
rbokeh：用于创建交互式图表和地图，中文介绍
Highcharter：绘制交互式Highcharts图
visNetwork：绘制交互式网状图
networkD3：绘制交互式网状图
d3heatmap：绘制交互式热力图，中文介绍
DT：用于创建交互式表格threejs：绘制交互式3d图形和地球仪 -rglwidget：绘制交互式3d图形DiagrammeR：绘制交互式图表
MetricsGraphics：绘制交互式MetricsGraphics图rCharts：提供了对多个javascript数据可视化库（highcharts/nvd3/polychart）的R封装。
coefplot：可视化统计模型结果
quantmod：可视化金融图表
colorspace：基于HSL的调板
viridis：Matplotlib viridis调板
munsell：Munsell调板
RColorBrewer：图形调板
igraph：用于网络分析和可视化
latticeExtra：lattice绘图系统扩展包
sp：空间数据工具
asci是什么意思数据转换
以下R包用于将数据转换为新的数据类型dplyr：一个用于高效数据清理的R包。视频学习课程
magrittr：一个高效的管道操作工具包。
tibble：高效的显示表格数据的结构
stringr：一个字符串处理工具集
lubridate：用于处理日期时间数据
xts：xts是对时间序列数据(zoo)的一种扩展实现，提供了时间序列的操作接口。
data.table：用于快速处理大数据集
vtreat：一个对预测模型进行变量预处理的工具
stringi：一个快速字符串处理工具
Matrix：著名的稀疏矩阵包
统计建模与推断
下述R包是统计建模最常用的几个R包，其中的一些R包适用于多个主题。
car：提供了大量的增强版的拟合和评价回归模型的函数。
Hmisc：提供各种用于数据分析的函数
multcomp：参数模型中的常见线性假设的同时检验和置信区间计算，包括线性、广义线性、线性混合效应和生存模型。
pbkrtest用于线性混合效应模型的参数Bootstrap检验
MatrixModels：用于稠密矩阵和稀疏矩阵建模
mvtnorm：用于计算多元正态分布和t分布的概率，分位数，随机偏差等
SparseM：用于稀疏矩阵的基本线性代数运算
lme4：利用C++矩阵库 Eigen进行线性混合效应模型的计算。

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