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為什么R語(yǔ)言是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的第一選擇?
2017-08-07
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剛開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的人都會(huì)面對(duì)同一個(gè)問(wèn)題：

不知道該先學(xué)習(xí)哪種編程語(yǔ)言。

我給你的建議就是：先學(xué)習(xí)R語(yǔ)言


一、專(zhuān)注于一種語(yǔ)言
在說(shuō)明為什么你應(yīng)該學(xué)習(xí)R語(yǔ)言之前，我想強(qiáng)調(diào)的是，在開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)時(shí)，你應(yīng)該學(xué)習(xí)一種語(yǔ)言。
有些人問(wèn)我是否應(yīng)該學(xué)習(xí)在學(xué)R語(yǔ)言的同時(shí)學(xué)習(xí)Python。我的答案基本上是否定的，除非你需要使用一種以上的語(yǔ)言，否則你應(yīng)該選擇一種語(yǔ)言進(jìn)行學(xué)習(xí)。
專(zhuān)注于一種編程語(yǔ)言的原因是，你需要更多地關(guān)注過(guò)程和技術(shù)，而不是語(yǔ)法。你需要掌握如何通過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)工具來(lái)分析數(shù)據(jù)，以及如何解決問(wèn)題。事實(shí)證明，R語(yǔ)言是最佳的選擇。

二、最常用的編程語(yǔ)言之一
我建議你將R語(yǔ)言作為你的第一個(gè)“數(shù)據(jù)科學(xué)編程語(yǔ)言”。雖然也有例外，比如特定的項(xiàng)目需要。
因?yàn)?a href='/map/r/' style='color:#000;font-size:inherit;'>R語(yǔ)言正在成為數(shù)據(jù)科學(xué)的“通用語(yǔ)言”
這并不是說(shuō)R語(yǔ)言是唯一的語(yǔ)言，也不是說(shuō)它是每個(gè)工作的最佳工具。然而，它是使用最廣泛的，而且越來(lái)越受歡迎。
O' reilly media在過(guò)去幾年中進(jìn)行了一系列數(shù)據(jù)科學(xué)調(diào)查，分析了數(shù)據(jù)科學(xué)趨勢(shì)。在2016年的調(diào)查報(bào)告中，R語(yǔ)言是最常用的編程語(yǔ)言(如果排除SQL的話，在本文中它不能稱(chēng)為編程語(yǔ)言)。57%的調(diào)查人群使用R語(yǔ)言(使用Python的比例為54%)。
另一個(gè)常見(jiàn)的語(yǔ)言排名系統(tǒng)是Redmonk編程語(yǔ)言排名，它由GitHub(代碼行)和Stack Overflow(標(biāo)簽數(shù))的流行指數(shù)派生而來(lái)。截至2016年11月，R語(yǔ)言在所有編程語(yǔ)言中排名第13。此外，R語(yǔ)言多年來(lái)一直呈持續(xù)上升趨勢(shì):

此外還有TIOBE指數(shù)（按搜索引擎搜索次數(shù)對(duì)編程語(yǔ)言進(jìn)行排名）。在TIOBE指數(shù)上，R語(yǔ)言十年來(lái)呈現(xiàn)出穩(wěn)定上升趨勢(shì)。


三、使用R語(yǔ)言的公司
在招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家的幾家頂級(jí)公司中，R語(yǔ)言使用程度非常高。在我認(rèn)為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中最優(yōu)秀的兩家公司——Google和Facebook 都有使用R語(yǔ)言數(shù)據(jù)科學(xué)家。
除了像Google，F(xiàn)acebook和微軟這樣的科技巨頭，R語(yǔ)言在美國(guó)銀行，福特，TechCrunch，Uber和Trulia等眾多公司都有廣泛的應(yīng)用。

四、R語(yǔ)言在學(xué)術(shù)界和商界都很受歡迎
R語(yǔ)言不僅僅是一個(gè)行業(yè)工具。它在學(xué)術(shù)科學(xué)家和研究人員中也非常受歡迎，最近著名《自然》雜志上發(fā)表的R語(yǔ)言概況也證實(shí)了這一點(diǎn)。
R語(yǔ)言在學(xué)術(shù)界的備受歡迎，因?yàn)樗鼊?chuàng)造了供應(yīng)行業(yè)的人才庫(kù)。
換句話說(shuō)，如果最優(yōu)秀、最聰明的人群在大學(xué)學(xué)習(xí)了R語(yǔ)言，這將加大R語(yǔ)言在行業(yè)中的重要性。當(dāng)學(xué)者、博士和研究人員離開(kāi)學(xué)術(shù)界從事商業(yè)活動(dòng)時(shí)，他們又將產(chǎn)生對(duì)R語(yǔ)言人才的需求。
此外，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的成熟，商業(yè)屆的數(shù)據(jù)科學(xué)家將需要與學(xué)術(shù)屆的科學(xué)家進(jìn)行更多的溝通。我們需要借鑒技術(shù)和交流觀點(diǎn)。隨著世界轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)流時(shí)，學(xué)術(shù)科學(xué)與面向商業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)之間的界線會(huì)變得模糊。

四、一點(diǎn)小建議
如果你是初學(xué)者，R語(yǔ)言是很好的選擇。同時(shí)需要專(zhuān)注于學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的技能。
在學(xué)習(xí)過(guò)程中，你可能會(huì)看到很多新技術(shù)和新工具，或者一些令人眼花繚亂的數(shù)據(jù)可視化。
看到其他人的成果（并發(fā)現(xiàn)他們正在使用不同的工具）可能會(huì)導(dǎo)致你想嘗試其他的東西。相信我：你需要集中注意力。你需要花上幾個(gè)月（或更長(zhǎng)時(shí)間）才能真正投入到一個(gè)工具中。
如上所述，如果你確實(shí)希望在數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程中提高技能。至少在數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)處理方面，你得具備扎實(shí)的技能。

在R語(yǔ)言上花費(fèi)100個(gè)小時(shí)，將比在10個(gè)不同工具上各花費(fèi)10個(gè)小時(shí)得到更高的回報(bào)。最后，通過(guò)集中精力，你的時(shí)間回報(bào)率將更高。不要因?yàn)椤白钚拢铎诺氖挛铩倍中摹?

R語(yǔ)言最近開(kāi)課：
 (CDA LEVEL I R 數(shù)據(jù)分析)
一、課程信息
北京 & 遠(yuǎn)程：2017年8月12日~9月03日（周末8天）
授課安排：現(xiàn)場(chǎng)班6900元，遠(yuǎn)程班4900元
(1) 授課方式：面授直播兩種形式，中文多媒體互動(dòng)式授課方式
(2)授課時(shí)間：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)
(3)學(xué)習(xí)期限：現(xiàn)場(chǎng)與視頻結(jié)合，長(zhǎng)期學(xué)習(xí)加練習(xí)答疑。
 
二、報(bào)名流程
1. 在線填寫(xiě)報(bào)名信息
官網(wǎng)端：
 （北京&遠(yuǎn)程）
微信端：

2. 給予反饋，確認(rèn)報(bào)名信息
3. 網(wǎng)上繳費(fèi)
4. 開(kāi)課前一周發(fā)送電子版課件和教室路線圖
 
三、課程大綱
第一階段：數(shù)據(jù)分析概念與R編程
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)
2.R介紹、R與RStudio安裝
3.R語(yǔ)言編程與數(shù)據(jù)整合
4.R基本數(shù)據(jù)類(lèi)型
5.R基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
6.R程序控制
7.函數(shù)與包
8.數(shù)據(jù)合并與規(guī)整
 
第二階段：數(shù)理統(tǒng)計(jì)與SQL數(shù)據(jù)庫(kù)
1.R語(yǔ)言編程與數(shù)據(jù)整合
3.SQL語(yǔ)言與RSQL實(shí)現(xiàn)
4.描述性統(tǒng)計(jì)分析和特征選取
5.描述統(tǒng)計(jì)與探索數(shù)據(jù)分析
6.APPLY函數(shù)族
7.R基礎(chǔ)繪圖包
a.案例：暢銷(xiāo)品分析
b.案例：產(chǎn)品銷(xiāo)售情況指標(biāo)分析
 
第三階段：數(shù)理統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)可視化
1.描述性統(tǒng)計(jì)分析和特征選取
2.GGplot2繪圖介紹
3.使用SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總
4.統(tǒng)計(jì)推斷基礎(chǔ)
5.假設(shè)檢驗(yàn)與單樣本T檢驗(yàn)
6.兩樣本T檢驗(yàn)
a.案例：產(chǎn)品銷(xiāo)售情況指標(biāo)展現(xiàn)
b.案例：房?jī)r(jià)影響因素分析
 
第四階段：統(tǒng)計(jì)推斷與精益管理
1.統(tǒng)計(jì)推斷基礎(chǔ)
2.相關(guān)分析、卡方檢驗(yàn)
3.簡(jiǎn)單線性回歸
4.精益化管理
5.Dashboard設(shè)計(jì)與應(yīng)用
6.特設(shè)分析(AdHoc Analysis)
7.對(duì)比測(cè)試(A/Btesting)
a.案例：基于宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的產(chǎn)品產(chǎn)量預(yù)測(cè)模型
b.案例：注冊(cè)方式對(duì)客戶(hù)轉(zhuǎn)化率的影響
 
第五階段：市場(chǎng)分析方法與模式識(shí)別模型
1.市場(chǎng)調(diào)研與數(shù)據(jù)采集方法
2.連續(xù)變量間關(guān)系探索與壓縮
3.聚類(lèi)分析(客戶(hù)分群)
4.對(duì)應(yīng)分析與多維尺度
a.案例：信貸綜合打分
b.案例：各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)分析
 
第六階段：客戶(hù)分析方法與分類(lèi)模型
1.線性回歸介紹
2.線性回歸診斷
3.分類(lèi)變量分析
a.案例：信用卡客戶(hù)價(jià)值預(yù)測(cè)
b.案例：電信客戶(hù)流失預(yù)測(cè)
 
第七階段：時(shí)間序列與綜合案例
1.時(shí)間序列的定義
2.指數(shù)平滑法
3.時(shí)間序列模型ARIMA方法
4.信用卡產(chǎn)能預(yù)測(cè)案例
5.營(yíng)銷(xiāo)效果評(píng)估
6.某品牌香煙市場(chǎng)調(diào)研案例
7.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師課程總結(jié)
a.案例：人口數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)
b.案例：航空公司客運(yùn)量預(yù)測(cè)
 
如果你有R語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)分析和業(yè)務(wù)分析的基礎(chǔ)，對(duì)R數(shù)據(jù)挖掘和模型的知識(shí)有興趣，也歡迎報(bào)名參加R數(shù)據(jù)挖掘的課程：
http://www.3lll3.cn/kecheng/31.html
1級(jí)2級(jí)連報(bào)更有8折優(yōu)惠！
 
四、課程講師
楊柳
CDA數(shù)據(jù)分析研究院講師/經(jīng)濟(jì)學(xué)博士

2014年8月畢業(yè)于美國(guó)紐約州立大學(xué)，現(xiàn)任教于南京大學(xué)商學(xué)院產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)系。研究方向?yàn)橛?jì)量經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)。長(zhǎng)期從事R語(yǔ)言開(kāi)發(fā)及其在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的應(yīng)用研究，積累了豐富的編程經(jīng)驗(yàn)。主持并參與多項(xiàng)金融和宏觀經(jīng)濟(jì)的課題項(xiàng)目，對(duì)如何應(yīng)用R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘有深刻的認(rèn)識(shí)和獨(dú)到的見(jiàn)解。


瞿輝
美庫(kù)爾公司分析經(jīng)理/中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士畢業(yè)
多年數(shù)據(jù)分析和挖掘的工作經(jīng)歷，精通SAS和R，對(duì)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)模型都有深入研究，負(fù)責(zé)過(guò)保險(xiǎn)、醫(yī)藥、零售以及電商等多個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目，在客戶(hù)畫(huà)像、用戶(hù)分群、精確營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售預(yù)測(cè)、營(yíng)銷(xiāo)組合優(yōu)化等領(lǐng)域有豐富經(jīng)驗(yàn)。
 
五、課程優(yōu)惠
1. 全日制在讀學(xué)生8折優(yōu)惠（需提供學(xué)生證件證明）；
2. 參加過(guò)論壇其他現(xiàn)場(chǎng)班老學(xué)員9折優(yōu)惠；
3. 三人及以上9折優(yōu)惠，五人及以上8折優(yōu)惠；
4. 同時(shí)報(bào)名參加LEVELⅠ和LEVEL Ⅱ享受8折優(yōu)惠。
 
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