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r语言在数据分析,用r语言做数据分析

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用r 语言 do 数据分析来学习？用R 语言对SSR数据做主成分分析(PCA样本数据来自R 语言 poppr，数据分析excel，spss，R 语言等软件的功能是什么？网络数据统计分析-R 语言实战数据:用r语言rCommon网络分析包对网络数据进行统计分析:网络分析和研究多为描述性工作 。

1、 数据分析中excel、spss、R 语言等软件各有什么作用给我 。SPSS主要用于数据的统计分析，EXCEL主要用于数据的整理和简单的统计分析，SQL主要是数据集的查询机制 。SPSS界面友好，使用简单 ， 但功能强大，可以编程 ， 可以解决大部分统计问题，适合初学者 。EXCEL可以做一些简单直观的统计分析，如果已经安装了宏也可以做一些数值分析，也很实用 。个人认为有一部分是数据处理应用 ， 其中excel的界面最为友好，但是功能过于简单，只适合日常简单的数据处理，不适合更复杂的模型分析，所以在科研中应用并不广泛 。Spss是专业的，也是用图形界面 ， 但是spss的主要缺点是数据输出，不能用文字处理工具直接打开 。

2、使用R 语言对SSR数据做主成分分析(PCA样本数据来自R 语言 package poppr和CSV文件存储 。数据格式如下 。使用R 语言的poppr包中的read.genalex()函数 。第一次使用poppr需要安装读入数据，直接就是gencloneobject 。用函数genclone2genind()转换成genindobject，然后用ade4包中的dudi.pca()函数作为主成分 ， 分析主成分的结果是存储在li还是分组 ， 然后做散点图，明天继续这部分 。

3、用R 语言对vcf文件进行数据挖掘.11CNV分析 Directory在上一篇文章中，我们介绍了如何通过直方图可视化等位基因杂合碱基的比例来判断一个物种的染色体倍性 。在本文中 ， 我们将继续挖掘并介绍如何可视化染色体上的拷贝数变化(CNVs) 。使用包中附带的数据，执行与前面相同的操作 。我们需要删除深度过高和过低的数据 。与前面的操作一样，从vcf文件中提取深度数据AD 。然后过滤掉10%~90%的数据，当然这里可以根据实际情况进行微调 。

(一般一个站点会有两个基地，详见上一篇文章 。)同样的操作也可以在第二高频率的底座上进行，这里就不赘述了 。为了避免基于AD比例的复杂模型假设，设计了一种非参数估计方法来计算峰值 。计算完后，可以直接把染色体拆分 ， 然后目测 。根据大小将染色体分成合适的大小，然后用freq_peak函数计算峰值 。

4、网络数据的统计分析-R 语言实战 Information:统计分析网络Datawithr语言rCommon网络分析包:网络分析研究多为描述性工作 。网络可视化是一门艺术，也是一门科学 。三元闭包体现了社会网络的“传递性”，通过枚举所有节点三元组中三角形的比率来表示 。网络的可视化和数值表征是网络分析的首要步骤之一 。
5、 数据分析之美决策树R 语言实现【r语言在数据分析,用r语言做数据分析】 数据分析 Beauty:决策树R 语言实现R 语言决策树1的实现 。准备数据分析数据，好学知识的真实性只有在实践中检验 ， 理论正确与否才能发展，从感性认识到理性认识没有第一次飞跃 。只有把获得的理论运用到实践中，正确的理论才能得到实践的验证，错误的理论才能被发现、纠正或推翻，并在指导实践和实现自身的过程中得到完善和发展，这是检验理论和发展理论的过程，是整个认知过程的延续 。

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