你的踏板车要滑向哪里

摘要： 1. R语言 数据基础 - 观测（pbservation）、变量（variable）、数据矩阵（data matrix） - 变量的类型 1. 数值（quantitative）：可以进行加减乘除求平均等运算 - 连续：可在给定区间取任意数值（无限） - 离散：在给定数值集合内取值（有限） 2. 分类 阅读全文

摘要： 1. 数据科学家需要具备的知识和技能 - Drew Conway: http://drewconway.com/the-lab/（substantive expertise：实质性的知识） - O'Reilly Strata Survey：http://radar.oreilly.com/ - ht 阅读全文

摘要： A. 处理循环 - R不仅有for/while循环语句，还有更强大的实现循环的"一句话"函数 B. 排序 C. 总结数据信息 1. lapply：可以循环处理列表中的每一个元素，总是返回一个列表 - lapply（列表，函数/函数名，其他参数） - sapply：简化结果 a. 结果列表元素长度均为 阅读全文

摘要： 操纵数据：构建子集（subsetting） 原始数据（raw dataset） => 预处理后的数据（clean dataset） 1. 基本方法 - [ ]：提取一个或多个类型相同的元素 - [[ ]]：从列表或数据框中提取元素 - $：按名字从列表或数据框中提取元素 2. 矩阵的子集 3. 数据 阅读全文

摘要： 1. 对象的五种基本类型（classes of objects） - 字符（character） - 数值（numeric：real numbers） - 整数（integer） - 复数（complex）：1+2i - 逻辑（logical：True / False） 2. 属性（attribut 阅读全文

摘要： 1. R 与 Rstudio 的获取与安装 - R 的获取与安装 a. https://cran.r-project.org/ => R for windows => base => Download R 3.3.2 for Windows - RStudio 的获取与安装 a. 集成开发环境(ID 阅读全文

摘要： 数据分析 => 结果报告 => 发布结果 1. 数据分析 1-1. 探索性数据分析 - 数据分析中的必要步骤 - 了解数据 - 作图 1-2. 统计推断 - 基于数据得出正式结论的过程 （不确定性） - 候选人A与候选人B谁会胜出 a. 结论+结论是错误的概率（小于等于5%则是成立的） - 药物A和 阅读全文

摘要： gutenberg地址：http://www.gutenberg.org/ 前记：对象的作业是翻译还没有被翻译过的英文科幻小说。百度搜索无望，借助了伟大的python和伟大的gutenberg下载了1000多篇英文科幻小说。下一步希望能通过程序判断这些文章是否被翻译过。 学习到的内容： 1. 在寻找 阅读全文

摘要： 1. list 的复制： 1.1 直接复制： y = x ==> 复制的 list 的元素更改，原 list 中的元素也更改 1.2 列表赋值： y = list(x) ==> 赋值的 list 的元素更改，原 list 中的元素不更改 2. round() 函数：把一个数截取为小数点后的第n位 3 阅读全文

摘要： 爬取百度百科1000个页面的数据 1. 准备工作： 确定目标 => 分析目标（URL格式, 数据格式, 网页编码） => 编写代码 => 执行爬虫 1.1 链接分析： 进入百度百科“Python”词条页面：http://baike.baidu.com/view/21087.htm => 在链接位置右 阅读全文