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你要分析什么数据都没说，让人怎么回答问题呢？如果是从来没用过Excel，那还是找个入门的课程先学习一下。如果是简单的Excel操作会用，在数据分析过程中遇到了困难，那就要把excel表格截图发出来，然后描述清楚具体遇到什么难题，这样其他人才有可能帮助你的。
本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上，建立模型并预测哪些员工更易离职。
一般而言，数据分析分为三个步骤：数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据 ，数据十分完整，无需清洗。因此，本文主要分为三个部分：
通过对IBM离职员工数据实践，本文希望发掘出影响员工流失的因素，并对利用R语言进行数据分析过程进行复习，深化对数据分析工作意义的理解。
IBM离职员工数据集共有35个变量，1470个观测个案。部分需要重点关注的变量如下：
上述变量可以分为三个部分：
载入分析包和数据集
通过描述性统计可以初步观测到：
分析结果：
基于对数据的探索性分析，员工离职有多方面因素的影响，主要有：
1.工作与生活的不平衡——加班、离家远和出差等； 2.工作投入如果不能获得相匹配的回报，员工更倾向离职； 3.优先股认购等福利是员工较为关注的回报形式； 4.年龄、任职过的公司数量的因素也会影响员工离职率；
删除需要的变量：EmployeeCount, EmployeeNumber, Over18, StandardHours 变量重新编码：JobRole, EducationFiled
分析结果表明：
随机森林所得的AUC值为，小于决策树模型。
GBM模型得到的AUC值为
对于对于随机森林和GBM的方法，AUC值小于单一决策树模型的AUC值的情况较少见，这显然说明单一的树拟合得更好或者更稳定的情况。（一般需要得到AUC值大于的模型）
当结果分类变量之间的比列是1：10或者更高的时候，通常需要考虑优化模型。本例中，离职变量的比列是1：5左右，但仍然可能是合理的，因为在决策树中看到的主要问题是预测那些实际离开的人（敏感度）。
加权旨在降低少数群体中的错误，这里是离职群体。
向上采样（up-sampling）指从多数类中随机删除实例。
向下采样（down-sampling）指从少数类中复制实例。
分析结果表明： 加权调整的模型表现最好，相比较于单纯的随机森林和GBM模型，AUC值从上升至，灵敏度也达到了。据此，后续将采用加权调整后的模型进行预测。
已经训练出一个表现较好的模型。将其应用于实践时，需要注意以下几个方面：
可以观察到影响员工流失的前5个因素是：
因此，在实践中就需要注意：
本例中对工作投入高、收入低的员工进行预测。
本例分析仍有需要足够完善的地方，还可以往更多更有意义的地方探索：
资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》
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。 网络可视化视图将数据的多个重要反面整合在一个图表中。
该节点在多大程度上会与同类型或者不同类型的其他节点进行匹配，可以通过一种相关性统计量（所谓的同配系数）进行量化。
将复杂系统中感兴趣的问题与合适的网络概括性度量匹配起来，是网络特征化方法起作用的关键所在。
网络中的频繁子图模式
网络聚类系数的分布,用来检验社会网路的聚集性上
sand安装包 网络数据统计分析 statistical analysis of network data 在CRAN上
G=（V,E） 节点 ：vertices 或者 nodes 边：edges 或者 links 节点数量：图的阶数 order 边的数量：图的规模 size
同构图 isomorphic
无向 undirected 有向 directed graph 或者 digraph 边：有向边 directed edges 或 弧 arcs 双向 mutual
小的图形用 formulate来创建
把mg转化为wg2
Zachary 空手道俱乐部网络 （karate club network） 数据集合实际上只存在两个社团，分别以教练为中心和以主管为中心。
Lazega律师网络可视化
srt() 不能用使用 upgrade_graph()d代替
DrL算法，针对大型网络可视化设计的布局算法。
节点的节点，即社区节点（主题节点）
即一个中心节点，一其直接相连的邻居，以及这些节点至今的边。
度值不同的节点以何种方式彼此连接
图的密度
全局聚类系数
局部聚类系数
互惠性 reciprocity 二元组普查
1：excel虽然内置有数据分析模块，但是毕竟不是专业的数据统计分析软件，功能上受限很多。2：当然我们平时的大部分数据分析工作，无论是课程、毕业论文需要的，大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab，甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。3：今天给大家推荐的两款excel数据分析插件内存小，内置于excel工具栏随点随用，仅仅包含常用功能，界面简洁。4：第一款6SQ统计是国内一家叫做六西格玛网的公司开发的，主要用于品质管理，不过常用的统计功能和数据分析模块都具备。一共有两个版本：开发版（收费）和个人版（免费），经过试用，两个版本功能差别不大。
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。1. 基本作图（盒图，qq图） #basic plot boxplot(x) qqplot(x,y)2. 线性拟合 #linear regression n = 10 x1 = rnorm(n)#variable 1 x2 = rnorm(n)#variable 2 y = rnorm(n)*3 mod = lm(y~x1+x2) (mod) #erect the matrix of mod plot(mod) #plot residual and fitted of the solution, Q-Q plot and cook distance summary(mod) #get the statistic information of the model hatvalues(mod) #very important, for abnormal sample detection3. 逻辑回归 #logistic regression x <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5) y <- c(0, 9, 21, 47, 60, 63) # the number of successes n <- 70 #the number of trails z <- n - y #the number of failures b <- cbind(y, z) # column bind fitx <- glm(b~x,family = binomial) # a particular type of generalized linear model print(fitx) plot(x,y,xlim=c(0,5),ylim=c(0,65)) #plot the points (x,y) beta0 <- fitx$coef[1] beta1 <- fitx$coef[2] fn <- function(x) n*exp(beta0+beta1*x)/(1+exp(beta0+beta1*x)) par(new=T) curve(fn,0,5,ylim=c(0,60)) # plot the logistic regression curve3. Bootstrap采样 # bootstrap # Application: 随机采样，获取最大eigenvalue占所有eigenvalue和之比，并画图显示distribution dat = matrix(rnorm(100*5),100,5) = 200 #sample 200 times # theta = matrix(rep(0,*5),) theta =rep(0,*5); for (i in 1:) { j = sample(1:100,100,replace = TRUE)#get 100 samples each time datrnd = dat[j,]; #select one row each time lambda = princomp(datrnd)$sdev^2; #get eigenvalues # theta[i,] = lambda; theta[i] = lambda[1]/sum(lambda); #plot the ratio of the biggest eigenvalue } # hist(theta[1,]) #plot the histogram of the first(biggest) eigenvalue hist(theta); #plot the percentage distribution of the biggest eigenvalue sd(theta)#standard deviation of theta #上面注释掉的语句，可以全部去掉注释并将其下一条语句注释掉，完成画最大eigenvalue分布的功能4. ANOVA方差分析 #Application：判断一个自变量是否有影响 (假设我们喂3种维他命给3头猪，想看喂维他命有没有用) # y = rnorm(9); #weight gain by pig(Yij, i is the treatment, j is the pig_id), 一般由用户自行输入 #y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1) Treatment <- factor(c(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) #each {1,2,3} is a group mod = lm(y~Treatment) #linear regression print(anova(mod)) #解释：Df（degree of freedom） #Sum Sq: deviance (within groups, and residuals) 总偏差和 # Mean Sq: variance (within groups, and residuals) 平均方差和 # compare the contribution given by Treatment and Residual #F value: Mean Sq(Treatment)/Mean Sq(Residuals) #Pr(>F): p-value. 根据p-value决定是否接受Hypothesis H0：多个样本总体均数相等(检验水准为) qqnorm(mod$residual) #plot the residual approximated by mod #如果qqnorm of residual像一条直线，说明residual符合正态分布，也就是说Treatment带来的contribution很小，也就是说Treatment无法带来收益（多喂维他命少喂维他命没区别）如下面两图分别是 （左）用 y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)和（右）y = rnorm(9);的结果。可见如果给定猪吃维他命2后体重特别突出的数据结果后，qq图种residual不在是一条直线，换句话说residual不再符合正态分布，., 维他命对猪的体重有影响。
本文分析利用IBM离职员工数据进行分析。在对离职率的影响因素进行观察的基础至上，建立模型并预测哪些员工更易离职。
一般而言，数据分析分为三个步骤：数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的 模拟数据 ，数据十分完整，无需清洗。因此，本文主要分为三个部分：
通过对IBM离职员工数据实践，本文希望发掘出影响员工流失的因素，并对利用R语言进行数据分析过程进行复习，深化对数据分析工作意义的理解。
IBM离职员工数据集共有35个变量，1470个观测个案。部分需要重点关注的变量如下：
上述变量可以分为三个部分：
载入分析包和数据集
通过描述性统计可以初步观测到：
分析结果：
基于对数据的探索性分析，员工离职有多方面因素的影响，主要有：
1.工作与生活的不平衡——加班、离家远和出差等； 2.工作投入如果不能获得相匹配的回报，员工更倾向离职； 3.优先股认购等福利是员工较为关注的回报形式； 4.年龄、任职过的公司数量的因素也会影响员工离职率；
删除需要的变量：EmployeeCount, EmployeeNumber, Over18, StandardHours 变量重新编码：JobRole, EducationFiled
分析结果表明：
随机森林所得的AUC值为，小于决策树模型。
GBM模型得到的AUC值为
对于对于随机森林和GBM的方法，AUC值小于单一决策树模型的AUC值的情况较少见，这显然说明单一的树拟合得更好或者更稳定的情况。（一般需要得到AUC值大于的模型）
当结果分类变量之间的比列是1：10或者更高的时候，通常需要考虑优化模型。本例中，离职变量的比列是1：5左右，但仍然可能是合理的，因为在决策树中看到的主要问题是预测那些实际离开的人（敏感度）。
加权旨在降低少数群体中的错误，这里是离职群体。
向上采样（up-sampling）指从多数类中随机删除实例。
向下采样（down-sampling）指从少数类中复制实例。
分析结果表明： 加权调整的模型表现最好，相比较于单纯的随机森林和GBM模型，AUC值从上升至，灵敏度也达到了。据此，后续将采用加权调整后的模型进行预测。
已经训练出一个表现较好的模型。将其应用于实践时，需要注意以下几个方面：
可以观察到影响员工流失的前5个因素是：
因此，在实践中就需要注意：
本例中对工作投入高、收入低的员工进行预测。
本例分析仍有需要足够完善的地方，还可以往更多更有意义的地方探索：
刚接触R语言一周，和matab不同R作用于数据挖掘的库很多,详解见 R语言数据挖掘包 ，下面简介文本分析经常使用到的三个包 tm 为文本挖掘提供综合性处理 Rwordmsg 进行中文分词 wordcloud 统计词云 以第三届泰迪杯A题提供的数据集国美-Sheet1进行文本分析 : 第三届泰迪杯 转化为txt的数据集如下图所示:
生成词云:
目录 一般的VCF文件都很大，用手动提取里面的信息肯定不大现实。用 vcfR 就可以轻松实现。 vcfR 自带测试文件 vcfR_test 。就用这个文件来操作一下吧。 在分区 Genotype 里，通过观察 FORMAT 列可以看到一共有四种类型的数据 GT:GQ:DP:HQ ，至于这四种类型的数据个各自代表什么意思大家可以查阅知乎百度谷歌。我们可以提取出我们想要的数据类型。比方说最重要的 GT (genotype)。 同样，我们也可以提取例如 DP (测序深度Read Depth)的数字矩阵。 值的注意的是这里用到了参数 = TRUE 使得数据自动转换成了数字。但是并不是对所有类型的数据都有效，比方说我们重复一下提取 gt 。 在没有任何报错的情况下 gt 变成了一堆毫无意义的数字，很明显不合理，不要用这些经过错误转换的数据进行下一步分析，比方说喜闻乐见的主成分分析。 在一些类型的数据里可能会出现一个以上的结果，比方说上面的 HQ 数据。 一般情况下我们只需要每一列的第一个数字 不需要samtools之类的软件我们也可以实现vcf数据读取自由，关键是可以直接写入内存进行下一步的统计分析和数据可视化，个人感觉是很有效的提高了生产力。值得花时间学习一下这个工具。
目录 vcfR 可以直接读取vcf格式的数据。如果同时读取参照序列fasta格式的序列文件和gff格式文件的注释文件还可以获取更完整的信息(此步骤并非必须，可以只读取vcf数据)。在此处便于重复用到了 pinfsc50 包。这个包里是植物致病微生物的基因序列测序结果。包含了一个vcf文件，一个fasta文件和一个gff文件。 这里用到参照序列的数据。 当这些数据被读取到内存的时候就可以开始对染色体名字或者其它一些东西进行修改了。由于 vcfR 更擅长对的单独染色体进行分析，所以当你的基因过大或者有很多样本的时候，建议对数据进行拆分。 读取完数据以后就可以建立 chromR ，来对数据进行详细的分析。 首先对数据进行初步的可视化, 我们在上面的图里得到很多信息，比方说测序深度(DP)的峰在500，但是拖着尾巴，这个尾巴表示数据里包含着CNV信息。然后比对质量(MQ)的峰值在60,于是我们可以以60为中心对数据进行过滤。 使用 masker 可以对数据进行过滤标记。然后可视化过滤以后的数据。 是不是顺眼多了。当然我们也可以看一下SNP的分布情况。注意右下角的图。 用 chromoqc() 可以对数据进行更完整的可视化。包括外显子内含子的分布，GC含量的分布等等。 最后可以用函数 () 把数据输出成新的vcf文件。
目录 在之前的文章里介绍了如何通过直方图来可视化等位杂合碱基的比例来判断物种的染色体倍数性。在本文里会继续向下挖掘，介绍如何可视化染色体上的拷贝数变化(CNVs)。 和前文一样的操作，使用包自带的数据。 我们需要去除过高和过低深度的数据。和前文的操作一样，提取vcf文件里的深度数据"AD"。 然后过滤出10%~90%的数据，当然此处可以根据实际情况进行微调。然后对第一种出现频率最高的碱基进行可视化。(一般情况下一个位点上会有两种碱基，具体参考前文。) 同样也可以对出现频率第二高的碱基进行同样的操作，这里节约篇幅就省略了。 为了避免复杂的基于AD比例的模型假设，程序里设计了非参数估计法来计算峰值。计算完了以后可以直接对染色体进行拆分以后可视化进行校验。 根据尺寸把染色体分割成合适的大小 然后用 freq_peak 函数计算峰值。并对数据进行处理，去掉负数和Na值。 计算到此为止，可以可视化实际数据来验证计算的正确性。 仔细想一下，峰值计算的结果其实就是CNV的结果。这里根据窗口大小把染色体分成了若干段。(那么是不是可以给每一段 CDS进行细分然后计算出每一个CDS的具体数字呢????) 当然也可以把所有样本组合到一起。
《基于R语言数据挖掘的统计与分析》百度网盘pdf最新全集下载:链接：
关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
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#PCoA 分析在R语言中进行主要依赖于以下得包，进行这个分析得主要可以应用于形态学数据得相似与差异性分析。library(ade4)library(ggplot2)library(RColorBrewer)library(vegan)这里我们使用R自带得数据irisdata(iris)在R语言中通常都会使用这个数据进行案例分析#irisdata(iris)irisdata01<-iris[,-5]#数据预处理，去掉最后一列得数据标签data01dis01<-vegdist(data01,method = "euclidean")#这里是为了算矩阵距离，方法根据数据选择合适得方法dis01pcoa1<- (dis01, scan = FALSE,nf=3)#进行PCoA分析pcoa1pcoa1_eig<-pcoa1$eig[1:2]/sum(pcoa1$eig)#算一下前两列对整个数据得解释比例pcoa1_eigsamplesite1<({pcoa1$li})[1:2]#将前两列的数据分析结果放到sample_site1里面sample_site1sample_site1$names<-rownames(sample_site1)#设置名称sample_site1$namesiris$Speciessample_site1$level<-factor(iris$Species,levels = c("setosa","versicolor","virginica"))#设置level的标签sample_site1$levelnames(sample_site1)[1:2]<-c("PCoA1","PCoA2")p<-ggplot(sample_site1, mapping=aes(PCoA1, PCoA2,color=level))+theme_classic()p<-p+geom_point()#绘制散点图p