全球最火的R工具包一網(wǎng)打盡，超過300+工具，立馬收藏！

---

雖然很早就知道R被微軟收購，也很早知道R在統(tǒng)計(jì)分析處理方面很強(qiáng)大，開始一直沒有行動(dòng)過。。。直到

直到12月初在微軟技術(shù)大會(huì)，看到我軟的工程師演示R的使用，我就震驚了，然后最近在網(wǎng)上到處了解和爬一些R的資料，看著看著就入迷了，這就是個(gè)大寶庫了，以前怎么沒發(fā)現(xiàn)，看來還是太狹隘了。直到前幾天我看到這個(gè)Awesome R文檔，我就靜不下來了，對(duì)比了目前自己的工作和以后的方向，非常適合我。所以毫不猶豫的把這個(gè)文檔漢化了，所以大家一起享受吧。

這里有很多非常不錯(cuò)的R包和工具. 該想法來自于awesome-machine-learning.

這里是包的導(dǎo)航清單，看起來更方便 >>>導(dǎo)航清單

通過這些翻譯了解這些工具包，以后干活也就方便多了。不過翻譯這個(gè)東西的確要靠耐心，翻譯，編輯花費(fèi)了至少一周的空余時(shí)間。

在編輯本文的過程中，驚喜的發(fā)現(xiàn)Awesome系列的其他資源：地址在github：

1.DotNet 資源大全中文版

2.Java資源大全中文版

3.JavaScript 資源大全中文版

 

RStudio – 一個(gè)非常強(qiáng)大高效的圖形界面開發(fā)環(huán)境，可以在Windows, Mac, 和Linux運(yùn)行.>>>官網(wǎng)

Emacs + ESS – ESS是一個(gè)emacs文本編輯器的一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析的插件. >>>官網(wǎng)

Sublime Text + R-Box – 一個(gè)在Sublime 2/3中使用R語言編程的插件. >>>官網(wǎng)

TextMate + r.tmblundle – TextMate 1/2的插件. >>>官網(wǎng)

StatET – 一個(gè)基于Eclipse的R語言IDE. >>>官網(wǎng)

Revolution R Enterprise – 專注于大數(shù)據(jù),大規(guī)模多處理器的功能,可以對(duì)學(xué)術(shù)用戶免費(fèi)提供和商業(yè)使用. >>>官網(wǎng)

R Commander – 一個(gè)包括基本圖形用戶界面的R包. >>>官網(wǎng)

IRkernel – Jupyter的R語言內(nèi)核. >>>官網(wǎng)

Deducer – 一個(gè)菜單驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析的GUI工具,類似電子表格數(shù)據(jù)編輯器. >>>官網(wǎng)

Radiant – 一個(gè)使用R語言，獨(dú)立的基于瀏覽器接口的業(yè)務(wù)分析平臺(tái),基于Shiny. >>>官網(wǎng)

Vim-R – Vim中R語言插件. >>>官網(wǎng)

Nvim-R – Neovim中R語言插件. >>>官網(wǎng)

JASP – 一個(gè)完整的貝葉斯和概念論相關(guān)方法的R包,和使用SPSS非常相似。 >>>官網(wǎng)

Bio7 – 一個(gè)包括創(chuàng)建,科學(xué)圖像分析和統(tǒng)計(jì)分析的IDE. >>>官網(wǎng)

RTVS – Visual Studio中R開發(fā)工具. >>>官網(wǎng)

 

magrittr – 一個(gè)R語言高效的管道操作包. >>>官網(wǎng)

pipeR – 多泛型管道的實(shí)現(xiàn). >>>官網(wǎng)

lambda.r – R語言中函數(shù)式編程和簡單的模式匹配. >>>官網(wǎng)

purrr – 一個(gè)高級(jí)函數(shù)編程語言包. >>>官網(wǎng)

 

dplyr – 快速數(shù)據(jù)操作和數(shù)據(jù)庫查詢. >>>官網(wǎng)

data.table – 使用短小靈活的語法操作數(shù)據(jù). >>>官網(wǎng)

reshape2 – 靈活的數(shù)據(jù)排列,聚合處理. >>>官網(wǎng)

readr – 一個(gè)快速簡單的讀取表格數(shù)據(jù)到R中的包. >>>官網(wǎng)

haven – 對(duì)導(dǎo)入SPSS,STATA和SAS的文件進(jìn)行改進(jìn). >>>官網(wǎng)

tidyr – 方便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、傳播和收集. >>>官網(wǎng)

broom – 將統(tǒng)計(jì)分析對(duì)象轉(zhuǎn)換成整齊的數(shù)據(jù)框(一種數(shù)據(jù)組織和呈現(xiàn)的方式). >>>官網(wǎng)

rlist – 一個(gè)操作非規(guī)范化數(shù)據(jù)的工具箱. >>>官網(wǎng)

jsonlite – 一個(gè)快速解析JSON文件的包. >>>官網(wǎng)

ff – 設(shè)計(jì)用來存儲(chǔ)大型數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu). >>>官網(wǎng)

lubridate – 一組日期和時(shí)間函數(shù). >>>官網(wǎng)

stringi – 基于ICU的字符串處理方案. >>>官網(wǎng)

stringr – 基于stringi之上的對(duì)字符串處理API. >>>官網(wǎng)

bigmemory – 提供共享內(nèi)存和內(nèi)存映射矩陣,同時(shí)也包提供額外的工具,包括線性模型.(biglm) 和隨機(jī)森林 (bigrf). >>>官網(wǎng)

fuzzyjoin – 使用不精確匹配的方式連接表數(shù)據(jù). >>>官網(wǎng)

tidyverse – 簡單從tidyverse下載和安裝包. >>>官網(wǎng)

 

ggplot2 – 強(qiáng)大的繪圖統(tǒng)計(jì)和計(jì)算圖形系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn).強(qiáng)烈推薦. >>>官網(wǎng)

ggfortify -一個(gè)ggplot2(流行的統(tǒng)計(jì)軟件包)統(tǒng)一的接口(使用一行代碼即可). >>>官網(wǎng)

ggrepel – 排除重疊的文本標(biāo)簽. >>>官網(wǎng)

ggalt – ggplot2額外的坐標(biāo)系統(tǒng),幾何和統(tǒng)計(jì). >>>官網(wǎng)

ggtree – 可視化和注釋的系統(tǒng)樹. >>>官網(wǎng)

ggplot2 Extensions – ggplot2擴(kuò)展顯示例子. >>>官網(wǎng)

lattice – 一個(gè)強(qiáng)大優(yōu)雅的高級(jí)數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng). >>>官網(wǎng)

corrplot – 圖形顯示相關(guān)矩陣或一般矩陣。它還包含一些矩陣重新排序算法. >>>官網(wǎng)

rgl – R中3D可視化系統(tǒng). >>>官網(wǎng)

Cairo – 一個(gè)使用cairo組件創(chuàng)建高質(zhì)量顯示輸出的R圖形包. >>>官網(wǎng)

extrafont – 在R中圖像中使用字體的工具. >>>官網(wǎng)

showtext – 讓R圖形設(shè)備顯示文本的時(shí)候使用系統(tǒng)字體. >>>官網(wǎng)

animation – 一個(gè)使用 ImageMagick在R中產(chǎn)生動(dòng)畫圖形的工具. >>>官網(wǎng)

gganimate – 用ggplot2創(chuàng)建簡單的動(dòng)畫. >>>官網(wǎng)

misc3d – 強(qiáng)大的3D繪圖工具. >>>官網(wǎng)

xkcd – 在圖表中使用xkcd風(fēng)格. >>>官網(wǎng)

imager – 一個(gè)基于CImg庫的圖像處理包. >>>官網(wǎng)

 

d3heatmap – 使用D3繪制互動(dòng)的熱圖. >>>官網(wǎng)

DataTables – 將R矩陣或數(shù)據(jù)框作為交互的HTML表. >>>官網(wǎng)

DiagrammeR – 在R中創(chuàng)建JS圖表和流程圖. >>>官網(wǎng)

dygraphs – 在R中繪制時(shí)間序列數(shù)據(jù)圖形. >>>官網(wǎng)

formattable – 可格式化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu). >>>官網(wǎng)

ggvis – R中交互式的圖形處理語法. >>>官網(wǎng)

Leaflet – 一個(gè)非常流行的交互式地圖JavaScript組件. >>>官網(wǎng)

MetricsGraphics – 可以輕松創(chuàng)建D3散點(diǎn)圖、折線圖和直方圖. >>>官網(wǎng)

networkD3 – D3 JavaScriptR網(wǎng)絡(luò)圖. >>>官網(wǎng)

scatterD3 – D3 互動(dòng)散點(diǎn)圖. >>>官網(wǎng)

plotly – 使用plot.ly進(jìn)行交互式ggplot2和Shiny繪圖. >>>官網(wǎng)

rCharts – 交互式JS繪圖. >>>官網(wǎng)

rbokeh – Bokeh的R接口. >>>官網(wǎng)

threejs – 交互式3D散點(diǎn)圖和地球儀. >>>官網(wǎng)

timevis – 創(chuàng)建完全交互式的時(shí)間軸可視化圖形. >>>官網(wǎng)

visNetwork – 使用vis.js類庫進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可視化. >>>官網(wǎng)

 

knitr – R中簡單的動(dòng)態(tài)報(bào)表生成工具. >>>官網(wǎng)

xtable – 將表格導(dǎo)出到LaTeX或者HTML. >>>官網(wǎng)

rapport – 一個(gè)R模版系統(tǒng). >>>官網(wǎng)

rmarkdown – R動(dòng)態(tài)文檔工具. >>>官網(wǎng)

slidify – 創(chuàng)建和發(fā)布漂亮的html5展示效果. >>>官網(wǎng)

Sweave – 使用R創(chuàng)建LaTeX報(bào)表的R包. >>>官網(wǎng)

texreg – 在LaTex和HTML中格式化統(tǒng)計(jì)模型. >>>官網(wǎng)

checkpoint – 從檢查點(diǎn)快照服務(wù)器安裝包. >>>官網(wǎng)

brew – 報(bào)告模板的生成框架.可以和knitr合并. >>>官網(wǎng)

ReporteRs – 一個(gè)生成微軟Word, PowerPoint和HTML報(bào)表的R包. >>>官網(wǎng)

bookdown – 使用R Markdown編寫書籍. >>>官網(wǎng)

ezknitr – 避免使用’knitr’帶來的工作目錄的痛苦. >>>官網(wǎng)

 

Web Technologies List – 關(guān)于如何使用R和網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)信息. >>>官網(wǎng)

shiny – 使用R創(chuàng)建簡單的Web交互應(yīng)用. >>>官網(wǎng)

RCurl – 常規(guī)的網(wǎng)絡(luò)客戶端接口 (HTTP/FTP/…) . >>>官網(wǎng)

httr – 使用更加友好的RCurl封裝. >>>官網(wǎng)

httpuv – HTTP和WebSocket服務(wù)程序. >>>官網(wǎng)

XML – R中生成和解析XML的工具. >>>官網(wǎng)

rvest – 簡單的web信息抓取,使用CSSSelect 和 XPath 語法. >>>官網(wǎng)

OpenCPU – HTTP API. 官網(wǎng)>>>

Rfacebook – Facebook API. 官網(wǎng)>>>

RSiteCatalyst – Adobe 分析服務(wù)的R語言客戶端. >>>官網(wǎng)

plumber – 一個(gè)將現(xiàn)有的R代碼轉(zhuǎn)換為API的包. >>>官網(wǎng)

 

parallel – R語言高性能的并行計(jì)算平臺(tái). multicore and snow. >>>官網(wǎng)

Rmpi – Rmpi對(duì)MPI APIS提供了一個(gè)包裝過的接口,它也提供一個(gè)交互式的R環(huán)境. >>>官網(wǎng)

foreach – 使用并行來執(zhí)行循環(huán). >>>官網(wǎng)

SparkR – R for Spark. >>>官網(wǎng)

DistributedR – 一個(gè)來自惠普Vertica Analytics團(tuán)隊(duì)的可伸縮的高性能平臺(tái). >>>官網(wǎng)

ddR – 提供分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),簡化了R中的分布式計(jì)算. >>>官網(wǎng)

sparklyr – 來自RStudio的Spark接口. >>>官網(wǎng)

 

Rcpp – Rcpp在R中提供了一個(gè)高效的API,使得函數(shù)更快執(zhí)行. >>>官網(wǎng)

Rcpp11 – Rcpp11完全重新設(shè)計(jì),以C++11為目標(biāo). >>>官網(wǎng)

compiler – 使用JIT提高R代碼的速度. >>>官網(wǎng)

 

APIrJava – R語言對(duì)JAVE接口. >>>官網(wǎng)

jvmr – 集成了R, Java, and Scala. >>>官網(wǎng)

rJython – R語言對(duì)Python/Jython的接口. >>>官網(wǎng)

rPython – 允許R調(diào)用Python. >>>官網(wǎng)

runr – 在R中運(yùn)行Julia和Bash. >>>官網(wǎng)

RJulia – R中調(diào)用Julia. >>>官網(wǎng)

RinRuby – 一個(gè)Ruby庫,整合了R用Ruby解釋器. >>>官網(wǎng)

R.matlab – 讀寫mat文件,將R和Matlab連接到一起. >>>官網(wǎng)

RcppOctave -Octave and Matlab的接口. >>>官網(wǎng)

RSPerl – 雙向接口,R中調(diào)用Perl和在Perl中調(diào)用R. >>>官網(wǎng)

V8 – 嵌入JavaScript引擎. >>>官網(wǎng)

htmlwidgets – R中把JavaScript數(shù)據(jù)可視化的最好方法. >>>官網(wǎng)

rpy2 – Python對(duì)R的接口. >>>官網(wǎng)

 

RODBC – R中ODBC數(shù)據(jù)庫范圍. >>>官網(wǎng)

DBI – 在R和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)之間定義一個(gè)公共的接口. >>>官網(wǎng)

elastic – Elasticsearch HTTP API的包裝器. >>>官網(wǎng)

mongolite – R中Mongo客戶端. >>>官網(wǎng)

RMySQL – R語言的MySQL數(shù)據(jù)庫接口. >>>官網(wǎng)

ROracle – R中Oracle數(shù)據(jù)庫的接口. >>>官網(wǎng)

RPostgreSQL – R語言的PostgreSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)接口. >>>官網(wǎng)

RSQLite – R語言SQLite數(shù)據(jù)庫接口. >>>官網(wǎng)

RJDBC – 通過JDBC接口訪問數(shù)據(jù)庫. >>>官網(wǎng)

rmongodb – R中MongoDB驅(qū)動(dòng). >>>官網(wǎng)

rredis – R中Redis驅(qū)動(dòng). >>>官網(wǎng)

RCassandra -Apache Cassanda直接接口(不是JAVA)，提供了最多的基本功能. >>>官網(wǎng)

RHive – 通過Apache Hive的R擴(kuò)展促進(jìn)分布式計(jì)算. >>>官網(wǎng)

RNeo4j – Neo4j圖形數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng). >>>官網(wǎng)

 

AnomalyDetection – 來自Twitter的AnomalyDetection R包. >>>官網(wǎng)

ahaz – 半?yún)?shù)添加風(fēng)險(xiǎn)回歸的正則化. >>>官網(wǎng)

arules – 挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則和頻繁項(xiàng)集. >>>官網(wǎng)

bigrf – 大隨機(jī)森林:大型數(shù)據(jù)集的分類和回歸森林. >>>官網(wǎng)

bigRR – 廣義回歸(特殊是在p >> n情況下). >>>官網(wǎng)

bmrm – 風(fēng)險(xiǎn)最小化方案的正規(guī)化方法. >>>官網(wǎng)

Boruta – 所有相關(guān)的特征選擇算法的一個(gè)封裝 . >>>官網(wǎng)

BreakoutDetection – Breakout Detection via Robust E-Statistics from Twitter.>>> 官網(wǎng)

bst – 梯度增加. >>>官網(wǎng)

CausalImpact – 利用貝葉斯時(shí)間序列結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行因果推斷. >>>官網(wǎng)

C50 – C5.0決策樹和基于規(guī)則的模型. >>>官網(wǎng)

caret – 分類和回歸訓(xùn)練. >>>官網(wǎng)

CORElearn – 分類、回歸、特征評(píng)價(jià)和排序. >>>官網(wǎng)

CoxBoost – Cox models by likelihood based boosting for a single survival endpoint or competing risks. >>>官網(wǎng)

Cubist – 規(guī)則和基于實(shí)例的回歸建模. >>>官網(wǎng)

e1071 – Misc統(tǒng)計(jì)函數(shù) (e1071),主要功能有類別分析、傅里葉變換,模糊聚類,支持向量機(jī),最短路徑計(jì)算,樸素貝葉斯分類器等等. >>>官網(wǎng)

earth – 多元自適應(yīng)回歸模型. >>>官網(wǎng)

elasticnet – 稀疏估計(jì)和稀疏主成分分析. >>>官網(wǎng)

ElemStatLearn – 書籍”The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction”中的數(shù)據(jù)集,函數(shù)和例子. >>>官網(wǎng)

evtree – 全局最優(yōu)樹的進(jìn)化學(xué)習(xí). >>>官網(wǎng)

forecast – 使用ARIMA, ETS, STLM, TBATS,和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè). >>>官網(wǎng)

forecastHybrid – 使用”forecast”包對(duì)ARIMA, ETS, STLM, TBATS,和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行交叉檢驗(yàn). >>>官網(wǎng)

FSelector – 一個(gè)基于subset-search或特性排名方法的特征選擇框架. >>>官網(wǎng)

frbs – 使用模糊規(guī)則系統(tǒng)處理分類和回歸的任務(wù). >>>官網(wǎng)

GAMBoost -　　基于廣義線性和加法模型. >>>官網(wǎng)

gamboostLSS – GAMLSS方法的改善. >>>官網(wǎng)

gbm – 改善廣義線性模型. >>>官網(wǎng)

glmnet – Lasso 和 elastic-net正規(guī)化廣義線性模型. >>>官網(wǎng)

glmpath – L1 Regularization Path for Generalized Linear Models and Cox Proportional Hazards Model. >>>官網(wǎng)

GMMBoost – 廣義混合模型. 官網(wǎng)>>>

grplasso – Fitting user specified models with Group Lasso penalty. >>>官網(wǎng)

grpreg – Regularization paths for regression models with grouped covariates.>>>官網(wǎng)

h2o – Deeplearning, Random forests, GBM, KMeans, PCA, GLM. >>>官網(wǎng)

hda – 異方差判別分析. >>>官網(wǎng)

ipred – 預(yù)測(cè)器改進(jìn). >>>官網(wǎng)

kernlab – kernlab: 基于內(nèi)核學(xué)習(xí)的機(jī)器實(shí)驗(yàn)室. >>>官網(wǎng)

klaR – 分類和可視化. >>>官網(wǎng)

kohonen – 監(jiān)督和非監(jiān)督自組織映射. >>>官網(wǎng)

lars – Least Angle Regression, Lasso and Forward Stagewise. >>>官網(wǎng)

lasso2 – L1 constrained estimation aka ‘lasso’. >>>官網(wǎng)

LiblineaR – 基于C/C++庫的線性預(yù)測(cè)模型. >>>官網(wǎng)

lme4 – Mixed-effects models. >>>官網(wǎng)

LogicReg – 邏輯回歸模型. >>>官網(wǎng)

maptree – 映射、修剪和圖形樹模型. >>>官網(wǎng)

mboost – Model-Based Boosting. >>>官網(wǎng)

Machine Learning For Hackers

mvpart – Multivariate partitioning. >>>官網(wǎng)

MXNet – MXNet brings flexible and efficient GPU computing and state-of-art deep learning to R. >>>官網(wǎng)

ncvreg – Regularization paths for SCAD- and MCP-penalized regression models.>>>官網(wǎng)

nnet – eed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models. >>>官網(wǎng)

oblique.tree – Oblique Trees for Classification Data. >>>官網(wǎng)

pamr – Pam: 小矩陣預(yù)測(cè)分析. >>>官網(wǎng)

party – A Laboratory for Recursive Partytioning. >>>官網(wǎng)

partykit – A Toolkit for Recursive Partytioning. >>>官網(wǎng)

penalized – L1 (lasso and fused lasso) and L2 (ridge) penalized estimation in GLMs and in the Cox model. >>>官網(wǎng)

penalizedLDA – Penalized classification using Fisher’s linear discriminant. >>>官網(wǎng)

penalizedSVM – 使用懲罰函數(shù)的特征選擇支持向量機(jī). >>>官網(wǎng)

quantregForest – quantregForest: Quantile Regression Forests. >>>官網(wǎng)

randomForest – 隨機(jī)森林: Breiman and Cutler’s random forests for classification and regression. >>>官網(wǎng)

randomForestSRC – randomForestSRC: Random Forests for Survival, Regression and Classification (RF-SRC). >>>官網(wǎng)

rattle – 圖形界面式的數(shù)據(jù)挖掘工具. >>>官網(wǎng)

rda – Shrunken Centroids Regularized Discriminant Analysis. >>>官網(wǎng)

rdetools – Relevant Dimension Estimation (RDE) in Feature Spaces. >>>官網(wǎng)

REEMtree – Regression Trees with Random Effects for Longitudinal (Panel) Data.>>>官網(wǎng)

relaxo – Relaxed Lasso. >>>官網(wǎng)

rgenoud – R version of GENetic Optimization Using Derivatives. >>>官網(wǎng)

rgp – R基因編程框架. >>>官網(wǎng)

Rmalschains – 使用本地文化基因算法進(jìn)行連續(xù)問題優(yōu)化.[這里翻譯不準(zhǔn)]. Search Chains (MA-LS-Chains) in R. >>>官網(wǎng)

rminer – 在分類和回歸問題中簡單的使用數(shù)據(jù)挖掘方法(如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)).>>>官網(wǎng)

ROCR – 可視化評(píng)分分類器的性能. >>>官網(wǎng)

RoughSets – 使用粗糙集和模糊粗糙集理論進(jìn)行數(shù)據(jù)分析. >>>官網(wǎng)

rpart – Recursive Partitioning and Regression Trees. >>>官網(wǎng)

RPMM – Recursively Partitioned Mixture Model. >>>官網(wǎng)

RSNNS – Neural Networks in R using the Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS). >>>官網(wǎng)

Rsomoclu – Parallel implementation of self-organizing maps. >>>官網(wǎng)

RWeka – Weka的R接口(Weka是基于JAVA環(huán)境下開源的機(jī)器學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)挖掘軟件).>>>官網(wǎng)

RXshrink – RXshrink: Maximum Likelihood Shrinkage via Generalized Ridge or Least Angle Regression. >>>官網(wǎng)

sda – Shrinkage Discriminant Analysis and CAT Score Variable Selection. 官網(wǎng)>>>

SDDA – Stepwise Diagonal Discriminant Analysis. >>>官網(wǎng)

SuperLearner and subsemble – Multi-algorithm ensemble learning packages.>>>官網(wǎng)

svmpath – svmpath: the SVM Path algorithm. >>>官網(wǎng)

tgp – Bayesian treed Gaussian process models. >>>官網(wǎng)

tree – 分類和回歸樹. >>>官網(wǎng)

varSelRF – 使用隨機(jī)森林進(jìn)行變量選擇. >>>官網(wǎng)

xgboost – eXtreme Gradient Boosting Tree model, well known for its speed and performance. >>>官網(wǎng)

 

text2vec – 一個(gè)快速文本挖掘框架。 Fast Text Mining Framework for Vectorization and Word Embeddings. >>>官網(wǎng)

tm – 一個(gè)全面的文本挖掘框架. >>>官網(wǎng)

openNLP – Apache OpenNLP工具接口. >>>官網(wǎng)

koRpus – 一個(gè)文本分析的R包. >>>官網(wǎng)

zipfR – 詞頻分布統(tǒng)計(jì)模型. >>>官網(wǎng)

NLP – 基本自然語言處理功能. >>>官網(wǎng)

LDAvis – 主題模型的交互式可視化. >>>官網(wǎng)

topicmodels – Topic modeling interface to the C code developed by by David M. Blei for Topic Modeling (Latent Dirichlet Allocation (LDA), and Correlated Topics Models (CTM)). >>>官網(wǎng)

syuzhet – Extracts sentiment from text using three different sentiment dictionaries.>>>官網(wǎng)

SnowballC – Snowball stemmers based on the C libstemmer UTF-8 library. >>>官網(wǎng)

quanteda – 文本數(shù)據(jù)的定量分析. >>>官網(wǎng)

Topic Models Resources – 主題模型的學(xué)習(xí)和R相關(guān)資源. >>>官網(wǎng)

NLP for – NLP related resources in R. @Chinese. >>>官網(wǎng)

 

coda – 輸出MCMC(馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論)的分析和診斷信息. >>>官網(wǎng)

mcmc – 馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論(MCMC). >>>官網(wǎng)

MCMCpack – 馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (MCMC). >>>官網(wǎng)

R2WinBUGS – 在在R/S-PLUS中打開WinBUGS 和 OpenBUGS. >>>官網(wǎng)

BRugs – OpenBUGS MCMC 軟件的R接口.>>>官網(wǎng)

rjags – JAGS MCMC組件的R接口. >>>官網(wǎng)

rstan – Stan MCMC軟件的R接口. >>>官網(wǎng)

 

minqa – Derivative-free optimization algorithms by quadratic approximation.>>>官網(wǎng)

nloptr – 一個(gè)免費(fèi)開源的非線性最優(yōu)化程序包. >>>官網(wǎng)

lpSolve – Lp_solve解決線性和整形問題的R接口. >>>官網(wǎng)

 

quantmod – 定量金融模型和交易框架. >>>官網(wǎng)

TTR – 技術(shù)交易規(guī)相關(guān)的數(shù)據(jù)和功能函數(shù). >>>官網(wǎng)

PerformanceAnalytics – 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)性能和風(fēng)險(xiǎn)分析工具. >>>官網(wǎng)

zoo – S3 Infrastructure for Regular and Irregular Time Series. >>>官網(wǎng)

xts – 可擴(kuò)展的時(shí)間序列. >>>官網(wǎng)

tseries – 金融時(shí)間序列分析和計(jì)算. >>>官網(wǎng)

fAssets – 金融資產(chǎn)分析和建模. >>>官網(wǎng)

 

Bioconductor – 用于分析和理解高通量基因組數(shù)據(jù)的工具. >>>官網(wǎng)

genetics – 處理基因數(shù)據(jù)的R包. >>>官網(wǎng)

gap – 一個(gè)人口家庭遺傳數(shù)據(jù)分析的綜合工具. >>>官網(wǎng)

ape – 分子系統(tǒng)學(xué)和進(jìn)化分析. >>>官網(wǎng)

pheatmap – 一個(gè)使用簡單的熱圖工具. >>>官網(wǎng)

ddpcr – Analysis and visualization of Droplet Digital PCR data. >>>官網(wǎng)

 

Network Analysis List – 網(wǎng)絡(luò)分析相關(guān)資源. >>>官網(wǎng)

igraph – 一個(gè)網(wǎng)絡(luò)分析工具集合. >>>官網(wǎng)

network – 一個(gè)操作數(shù)據(jù)關(guān)系的基本工具. >>>官網(wǎng)

sna – 基本的網(wǎng)絡(luò)測(cè)量和可視化工具. >>>官網(wǎng)

netdiffuseR – 網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散的分析工具. >>>官網(wǎng)

networkDynamic – 支持動(dòng)態(tài)和時(shí)序網(wǎng)絡(luò). >>>官網(wǎng)

ndtv – 構(gòu)建動(dòng)畫的可視化動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)工具,支持多種數(shù)據(jù)格式. >>>官網(wǎng)

statnet – 大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析,仿真和可視化工具. >>>官網(wǎng)

ergm – 指數(shù)隨機(jī)圖模型. >>>官網(wǎng)

latentnet – Latent position and cluster models for network objects. >>>官網(wǎng)

tnet – Network measures for weighted, two-mode and longitudinal networks.>>>官網(wǎng)

rgexf – 從R導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)對(duì)象到GEXF, for manipulation with network software like Gephi or Sigma. >>>官網(wǎng)

visNetwork – 使用vis.js類庫進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)可視化. >>>官網(wǎng)

 

Package Development List – 提高整體開發(fā)能力的包. >>>官網(wǎng)

devtools – 然R開發(fā)人員的生活變得更簡單的工具. >>>官網(wǎng)

testthat – 一個(gè)R包測(cè)試工具. >>>官網(wǎng)

R6 – simpler, faster, lighter-weight alternative to R’s built-in classes. >>>官網(wǎng)

pryr – Make it easier to understand what’s going on in R. >>>官網(wǎng)

roxygen – 在函數(shù)定義中描述說明. >>>官網(wǎng)

lineprof – R中在線分析結(jié)果可視化. >>>官網(wǎng)

packrat – 讓R項(xiàng)目更加簡單,便攜和可重構(gòu)的工具. >>>官網(wǎng)

installr – R中按照軟件的相關(guān)函數(shù)(Windows平臺(tái)). >>>官網(wǎng)

import – R的導(dǎo)入機(jī)制. >>>官網(wǎng)

modules – 另外一個(gè)R模塊系統(tǒng)(Python風(fēng)格). >>>官網(wǎng)

Rocker – R configurations for Docker. >>>官網(wǎng)

RStudio Addins – RStudio插件列表. >>>官網(wǎng)

drat – Creation and use of R repositories on 使用R在GitHub或其他平臺(tái)創(chuàng)建和使用倉儲(chǔ). >>>官網(wǎng)

covr – Test coverage for your R package and (optionally) upload the results to coveralls or codecov. >>>官網(wǎng)

lintr – R靜態(tài)代碼分析. >>>官網(wǎng)

staticdocs – 為一個(gè)R包生成靜態(tài)html文檔. >>>官網(wǎng)

 

futile.logger – R中類似log4j的日志記錄包. >>>官網(wǎng)

log4r – R中的log4j接口. >>>官網(wǎng)

logging – 一個(gè)在R中實(shí)現(xiàn)log4j的日志處理包. >>>官網(wǎng)

 

engsoccerdata – 英國和歐洲聯(lián)賽結(jié)果數(shù)據(jù)(1871-2016年). >>>官網(wǎng)

gapminder – 從Gapminder摘錄的數(shù)據(jù)集. >>>官網(wǎng)

 

git2r – 在R中使用git. >>>官網(wǎng)

 

CXXR – Refactorising R into C++. >>>官網(wǎng)

fastR – FastR is an implementation of the R Language in Java atop Truffle and Graal. >>>官網(wǎng)

incanter – Clojure-based, R-like statistical computing and graphics environment for the JVM with Lisp spirit. >>>官網(wǎng)

pqR – 一個(gè)更快的R實(shí)現(xiàn). >>>官網(wǎng)

renjin – 一個(gè)基于JVM的R編譯器. >>>官網(wǎng)

rho – Refactor the interpreter of the R language into a fully-compatible, efficient, VM for R. >>>官網(wǎng)

riposte – 一個(gè)R快速編譯和JIT工具. >>>官網(wǎng)

RRO – R革命性開放平臺(tái)(Microsoft R Open). >>>官網(wǎng)

TERR – R的TIBCO企業(yè)運(yùn)行環(huán)境. >>>官網(wǎng)

 

swirl – 一個(gè)在R控制臺(tái)中交互式學(xué)習(xí)指南. >>>官網(wǎng)

DataScienceR – 一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),和機(jī)器學(xué)習(xí)的指南. >>>官網(wǎng)

 

25.1 網(wǎng)站

R-project – R 項(xiàng)目的官方網(wǎng)站. >>>官網(wǎng)

R Bloggers – R語言的一個(gè)綜合性博客網(wǎng)站. >>>官網(wǎng)

DataCamp – 在線學(xué)習(xí)R數(shù)據(jù)分析. >>>官網(wǎng)

Quick-R – 一個(gè)非常好的快速參考手冊(cè). >>>官網(wǎng)

Advanced R – 書籍高級(jí)R編程的在線版. >>>官網(wǎng)

Efficient R Programming – 書籍”Efficient R Programming”的在線主頁. >>>官網(wǎng)

CRAN Task Views – CRAN包的任務(wù)列表. >>>官網(wǎng)

The R Programming Wikibook – 一個(gè)R協(xié)作手冊(cè) >>>官網(wǎng)

R-users – R語言的求職板塊. >>>官網(wǎng)

R Cookbook – 一個(gè)R問答網(wǎng)站,由[R Graphics Cookbook]進(jìn)行支持(http://shop.oreilly.com/product/0636920023135.do). >>>官網(wǎng)

tryR – 快速開始使用R. >>>官網(wǎng)

RDocumentation – 使用RDocumentation搜索所有的CRAN, Bioconductor, Github包和文檔. >>>官網(wǎng)

 

25.2 書籍

R Books List – R相關(guān)書籍清單. >>>官網(wǎng)

The Art of R Programming – 一個(gè)很好的資源,可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí)基礎(chǔ)類型的對(duì)象,控制語句,變量的范圍,以及調(diào)試等. >>>官網(wǎng)

Free Books – CRAN貢獻(xiàn)的多種語言文檔. Contributed Documentation in many languages. >>>官網(wǎng)

R Cookbook – 快速簡單的介紹R及相關(guān)常見的統(tǒng)計(jì)任務(wù). >>>官網(wǎng)

Johns Hopkins編寫的數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)的一部分教程:

Exploratory Data Analysis with R – 基本的各種數(shù)據(jù)分析技能. * R Programming for Data Science – 依賴于R的一些高級(jí)數(shù)據(jù)分析. * Report Writing for Data Science in R – R語言的報(bào)表生成和可重用組件研究. >>>官網(wǎng)

R Packages – 一個(gè)用R包編寫的書籍 (有論文和網(wǎng)站2鐘格式). >>>官網(wǎng)

R in Action – 一本旨在幫助所有級(jí)別R用戶的書籍. >>>官網(wǎng)

Use R! – This series of inexpensive and focused books from Springer publish shorter books aimed at practitioners. Books can discuss the use of R in a particular subject area, such as Bayesian networks, ggplot2 and Rcpp. >>>官網(wǎng)

R for SAS and SPSS users – 一個(gè)對(duì)已經(jīng)熟悉SAS和SPASS用戶的資源庫. >>>官網(wǎng)

An Introduction to R – 一個(gè)很好的介紹R的文章,也涵蓋了一些高級(jí)主題. >>>https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf官網(wǎng)

Introduction to Statistical Learning with Application in R – A simplified and “operational” version of The Elements of Statistical Learning. Free softcopy provided by its authors. >>>官網(wǎng)

The R Inferno – Patrick Burns gives insight into R’s ins and outs along with its quirks! >>>官網(wǎng)

R for Data Science – Free book from RStudio developers with emphasis on data science workflow. >>>官網(wǎng)

25.3 博客

• Not So Standard Deviations – 數(shù)據(jù)科學(xué)博客  @Roger Peng and @Hilary Parker.

• R World News – R行業(yè)的社區(qū)新聞,可以讓你與時(shí)俱進(jìn).  @Bob Rudis and @Jay Jacobs.

• The R-Podcast – 使用R的一些實(shí)踐建議.   @Eric Nantz.

• R Talk – 關(guān)于R語言和統(tǒng)計(jì)軟件的新聞和討論.   @Oliver Keyes, @Jasmine Dumas, @Ted Hart and @Mikhail Popov.

25.4 參考文獻(xiàn)

R Reference Card 2.0 – Material from R for Beginners by permission of Emmanuel Paradis (Version 2 by Matt Baggott). >>>官網(wǎng)

Regression Analysis Refcard – R Reference Card for Regression Analysis. >>>官網(wǎng)

Reference Card for ESS – Reference Card for ESS. >>>官網(wǎng)

R Markdown Cheat sheet – Quick reference guide for writing reports with R Markdown. >>>官網(wǎng)

Shiny Cheat sheet – Quick reference guide for building Shiny apps. >>>官網(wǎng)

ggplot2 Cheat sheet – Quick reference guide for data visualisation with ggplot2.>>>官網(wǎng)

devtools Cheat sheet – Quick reference guide to package development in R.>>>官網(wǎng)

25.5 網(wǎng)絡(luò)課程

The Analytics Edge – Hands-on introduction to data analysis with R from MITx.>>>官網(wǎng)

Johns Hopkins University Data Science Specialization – 9 courses including: Introduction to R, literate analysis tools, Shiny and some more. >>>官網(wǎng)

HarvardX Biomedical Data Science – Introduction to R for the Life Sciences.>>>官網(wǎng)

Explore Statistics with R – Covers introduction, data handling and statistical analysis in R. >>>官網(wǎng)

25.6 列表

Books – R書籍清單. >>>官網(wǎng)

DataScienceR – R數(shù)據(jù)科學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)的指南清單. >>>官網(wǎng)

ggplot2 Extensions – ggplot2擴(kuò)展案例. >>>官網(wǎng)

Natural Language Processing – R. @Chinese中NLP 相關(guān)資源. >>>官網(wǎng)

Network Analysis – 網(wǎng)絡(luò)分析相關(guān)資源. >>>官網(wǎng)

Open Data – 使用R獲取,轉(zhuǎn)換,操作,創(chuàng)建和貢獻(xiàn)數(shù)據(jù). >>>官網(wǎng)

Posts – 創(chuàng)建R博客或者文章. >>>官網(wǎng)

Package Development – 提高包開發(fā)的資源工具. >>>官網(wǎng)

R Project Conferences – 使用R的相關(guān)信息,DSC會(huì)議. >>>官網(wǎng)

RStartHere – 一些非常有用的R包指南. >>>官網(wǎng)

RStudio Addins – RStudio插件清單. >>>官網(wǎng)

Topic Models – 主題模型的學(xué)習(xí)和R相關(guān)資源. >>>官網(wǎng)

Web Technologies – 如何使用R和萬維網(wǎng)的信息. >>>官網(wǎng)

End.

更多大數(shù)據(jù)與分析相關(guān)行業(yè)資訊、解決方案、案例、教程等請(qǐng)點(diǎn)擊查看>>>

詳情請(qǐng)咨詢在線客服！

客服熱線：023-66090381