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用r语言做数据分析好学吗?

python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。

没有，稍微有一点编程基础就能很快上手，再做上几个例程，基本就可以了。关键是对每个具体的任务，从整体上想清楚怎么弄，具体的函数有很多都在包（package）里，直接调用就行。

很好上手，很快见效。接着再学Stata和Eviews，都不难的。如果你想申请金融工程类专业，或其他理工科专业，加油吧骚年，R必须拿下啊，全世界各个专业研究者都喜欢它。它开源又小巧，强大又优美，有什么理由不爱呢。

R语言的优势： R在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。在R中进行大量的统计建模研究，有更广泛的模型类可供选择，如果你对建模有疑问，R是最合适的。

Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。任务不同 在进行探索性统计分析时，R胜出。

R语言环境 R是一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。

如何从众多go生物学分析中选取出需要的生物过程

1、GO分析有三个过程，GO_CC细胞组分，GO_BP生物过程， GO_MP分析功能，首先转换成 ENTREZID ，然后利用 clusterProfiler 函数。

2、）三个部分。蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号，而GO号可对于到Term，即功能类别或者细胞定位。

3、很明显，这些差异的基因必然与功能改变密切相关，例如，比较患病个体与正常个体的组织表达谱，不难想到这些表达显著改变的基因参与了疾病或免疫相关的生物学过程、信号通路等，基因表达水平的失调与疾病肯定密不可分。

4、进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。

r语言线性回归分析怎么看正负相关

框内的数字是行变量和列变量之间的相关系数R，相关系数R绝对值越大，颜色越深（红正，蓝负）。

Pearson相关系数是用于表示相关性大小的最常用指标，数值介于-1~1之间，越接近0相关性越低，越接近-1或1相关性越高。正负号表明相关方向，正号为正相关、负号为负相关。适用于两个正态分布的连续变量。

对于所有的x值，ε的方差盯σ2都相同。误差项ε是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立。即ε～N(0，σ2)。独立性意味着对于一个特定的x值，它所对应的y值与其他2所对应的y值也不相关。

还可以用scatterplotMatrix()函数生成散点图矩阵 不过R语言没有直接给出偏相关的函数；我们要是做的话，要先调用cor.test()对变量进行Pearson相关性分析，得到简单相关系数，然后做t检验，判断显著性。

【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题

1、最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图 柱形图 这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。

2、GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个，一个term对应多个gene，同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集，那和它共享很多基因的term也会显著富集。

3、单细胞富集分析我最常用的是 分组GSVA ，但最近用到了GO分析，就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好，数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本，没办法区分HC和病例组。

生存分析R语言绘图——ggsuvplot介绍及实例

fun = NULL， # 定义生存曲线转换的任意函数。 经常使用的转换可以用字符参数指定：“event”绘制累积事件(f(y) = 1-y)，“cumhaz”绘制累积风险函数(f(y) = -log(y))，“pct”以百分比表示生存概率。

然后我们进行生存曲线的分析，使用futime和fustat两列，首先根据是否发生删失对数据进行处理。 可以看到发生删失的都带上了加号。

基础绘图：由 ggplot(data，aes(x，y))+geom_ 开始，至少包含这三个组件，可以通过+不断的添加layers， scales， coords和facets。

R语言绘图系列：theme函数主要的用途是调节图的主题。如下图，主题主要分为整幅图 plot ，坐标轴 axis ，图例 legend ，面板 panel 和分面元素 facet 。

本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。

r语言数据分析的方向

1、r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。

2、数据收集 数据分析区别于数据挖掘的第一点就是数据来源。数据分析的数据可能来源于各种渠道，数据库、信息采集表、走访等等各种形式的数据，只要是和分析目标相关，都可以收集。而数据挖掘则偏向于数据库数据的读取。

3、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。

4、R语言常用在数据统计分析、数据绘图和数据挖掘，是一种编程语言和操作环境。R语言可以下载源代码进行使用，甚至已经编译的可执行文件也能直接下载使用。

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