r数据分析-qpcr数据分析

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于r数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍r数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. rstudio中如何分析导入的数据？
2. r语言和sas哪个更适合制造行业的数据分析？
3. matlab和r语言做统计分析哪个更好？
4. 相关性0.3-0.8 之间的数据，一般称为？
5. R和Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？

rstudio中如何分析导入的数据？

rstudio中分析导入的数据方法：

1.

键盘输入 方法:step1> mydata <- data.frame() %创建一个名为mydata的空的数据框 step2> fix(mydata) %手动改变量名、数据类型及输入数据

2.

直接导入 步骤:File->Import Dataset->选择导数的数据格式,按照系统提示进行即可。

r语言和sas哪个更适合制造行业的数据分析？

1. R语言上手比较容易，SAS语言较为晦涩 2. R针对行与行之间的运算比SAS容易 3. SAS比R要成熟，很多分析都可以直接用，而不用自己写函数 4. SAS处理大数据更有优势 你可以根据自己的情况选择

matlab和r语言做统计分析哪个更好？

SAS和R是统计软件，更偏向于统计分析，MATLAB是数学软件，应用区域更广，但在统计方面没有那么专业。

R语言和SAS语言在统计方面的比较：

1.R语言上手比较容易，SAS语言较为晦涩

2.R针对行与行之间的运算比SAS容易

3.SAS比R要成熟，很多分析都可以直接用，而不用自己写函数

4.SAS处理大数据更有优势

你可以根据自己的情况选择

相关性0.3-0.8 之间的数据，一般称为？

相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关程度的量，一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同，相关系数有多种定义方式，较为常用的是皮尔逊相关系数。

相关系数r的绝对值一般在0.8以上，认为A和B有强的相关性。0.3到0.8之间，可以认为有弱的相关性。0.3以下，认为没有相关性。

R和Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？

谢谢邀请，R语言可以说是专用语言，应用领域只是数据分析，而Python是一种通用编程语言，相比来说Python的应用更为广泛，如果你的工作局限于统计分析的话可以选择R语言，如果未来可能往AI、数据科学等其他方向发展的话建议还是学习Python！

1.Python应用方向很广泛

不过Python仅仅是编程语言，你应该首先还要选择一个发展方向，学习特定方向的Python模块，比如数据分析与挖掘、爬虫工程师、Web开发、自动化运维、自动化测试，甚至人工智能。Web开发小型是PHP居多，中大型Web应用J***a独霸天下Python很难抗衡。自动化测试与运维已经脱离了软件开发主方向，工资与发展的话相比来说没有开发与数据分析好。总体来讲用Python做数据分析甚至人工智能是最好得方向，不过人工智能难度要高，对学历与学校也有要求，建议从数据分析入行，未来向大数据甚至人工智能方向发展是不错的选择，这也是Python语言最有优势的领域。

2.要有数学与统计基础，尤其是统计

不过不是科班出身，走人工智能方向要费劲得多，数学与统计要好，计算机相关专业的话应该也学过高数、线性代数、概率统计吧，就看学的怎么样了！

3.IT技术发展到现在，编程语言Python是较好的选择。

4.Python在数据科学领域是霸主

数据岗位发展方向，都是比较新型的职位，数据分析员、数据分析师、数据产品经理、数据总监、首席数据官等等，从数据分析员、初级数据分析师（就是表哥表姐哦）入行，逐步发展！

我们选择发展方向要顺势而为，目前人工智能、大数据、数据分析与挖掘无疑是发展方向，选准了深耕下去就行了，不管怎么样Python是非常值得投资的方向，希望能够坚定你的信心，需要更多相关***可以关注头条号“语凡提”，里面有大量我上课录制的相关***，涵盖Python/机器学习入门/深度学习入门/PySpark大数据开发/人脸识别项目实战等等。

到此，以上就是小编对于r数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于r数据分析的5点解答对大家有用。