R语言编程基础教学进度表

《R语言编程基础》教学大纲
课程名称：R语言编程基础
课程类别：必修
适用专业：大数据技术类相关专业
总学时：48学时（其中理论18学时，实验30学时）
总学分：3.0学分
一、课程的性质
大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。

数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。

数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业，有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。

为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设R语言编程基础课程。

二、课程的任务
通过本课程的学习，使学生认识R的编译环境，获取与安装R语言，使用R包，控制流、文件读取、数据可视化及使用可视化工具Rattle进行数据分析等基本操作。

本课程将紧密结合示例操作，及时讲解基础知识、相关函数及可视化操作，为学生今后进行实际编程操作奠定基础，为数据分析可视化提供方法，同时，掌握Rattle工具能更方便的实现数据挖掘相关操作。

三、课程学时分配
四、教学内容及学时安排
1.理论教学
2.实验教学
五、考核方式
突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。

课程考核的成绩构成= 学习态度（10%）+课堂参与（20%）+期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

学院课程教学进度计划表（20 ～20 学年第二学期）课程名称R语言商务数据分析实战授课学时80主讲（责任）教师参与教学教师授课班级/人数专业（教研室）填表时间专业（教研室）主任教务处编印年月一、课程教学目的通过本课程的学习，使学生学会分析案例的流程，使用R语言实现流程的每一个步骤，包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等，掌握Apriori算法、K-Means 算法、灰色预测算法、SVR算法、GBM算法、协同过滤算法的应用，以及ARIMA模型和LDA 模型的应用。

将理论与实践相结合，为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。

二、教学方法及手段本课程将采用理论与实践相结合的教学方法。

在理论上，通过任务引入概念、原理和方法。

在实践上，充分地利用现有的硬件资源，发挥学生主观能动性，同时结合案例，引导学生将所学知识与企业需求相结合，指导学生使用R语言对案例进行分析，更加深入的体会知识的活学活用。

要求学生自己动手分析每一个案例，学习基本理论和方法，结合已有的知识，适当组织一些讨论，充分调动学生的主观能动性，以达到本课程的教学目的。

三、课程考核方法突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。

课程考核的成绩构成= 平时作业（10%）+ 课堂参与（20%）+ 期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建、模型评价等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。

《Python数据分析与应用》教学日历周次学时授课内容作业要求备注1 5第1章R语言数据分析概述第2章商品零售购物篮分析（1）第1章课后习题2 5第2章商品零售购物篮分析（2）第3章航空公司客户价值分析（1）第2章实训，课后习题3 5第3章航空公司客户价值分析（2）第4章财政收入预测分析（1）第3章实训，课后习题4 5 第4章财政收入预测分析（2）第4章课后习题5 5第4章财政收入预测分析（3）第5章金融服务机构资金流量预测（1）第4章实训第5章选择题6 5第5章金融服务机构资金流量预测（2）第6章P2P信用贷款风险控制（1）第5章实训，操作题7 5第6章P2P信用贷款风险控制（2）第6章选择题8 5第6章P2P信用贷款风险控制（3）第7章电子商务网站智能推荐服务（1）第6章实训，操作题8 5第7章电子商务网站智能推荐服务（2）第7章选择题10 5第7章电子商务网站智能推荐服务（3）第8章电商产品评论数据情感分析（1）第7章实训，操作题11 5第8章电商产品评论数据情感分析（2）第8章选择题12 5 第8章电商产品评论数据情感分析（3）第8章实训，操作题13 5第9章餐饮企业综合分析（1）14 5 第9章餐饮企业综合分析（2）第9章选择题15 5第9章餐饮企业综合分析（3）第9章操作题16 5 第9章餐饮企业综合分析（4）第9章实训语言商务数据分析实战。

R语言基础-教学大纲计算机科学与技术专业《R语言基础》教学大纲课程编号：英文名称：R Language Basics课程层面：专业技能课程性质：必修总学时：48 理论学时：32实践学时：16 学分： 3开课单位：信息工程学院——计算机科学与技术教研室一、课程简介R语言基础是一门实践性和应用性较强的面向理工科各本科专业学生开设的必修课程，是相关专业后续课程的重要基础和先导课程。

本课程的目的是以R语言为平台，介绍R的基础知识，包括创建、运行以及调试R脚本；用户自定义R函数；用R绘制基本图形；R的循环语句和逻辑控制语句；二次函数、三角函数、指数函数、对数函数以及如何用R绘制这些函数图形；矩阵的基本运算和线性方程组的求解；概率分布与模拟；数据的拟和等，具备利用计算机解决实际问题的基本能力。

二、教学基本要求1.知识要求掌握R语言的基本语法、基本语句；掌握创建、运行及调试R脚本的基本方法；掌握用户自定义R函数的基本语法；掌握R的循环语句和逻辑控制语句；二次函数、三角函数、指数函数、对数函数以及如何用R绘制这些函数图形；掌握矩阵的基本运算和线性方程组的求解；理解概率分布与模拟；数据的拟和等，提高学生的理论知识水平。

2.素质和能力要求培养学生掌握程序设计的方法与编程技术，养成良好的程序设计风格；培养学生计算机程序设计逻辑思维，具备算法设计、实践动手的能力；培养学生利用计算机解决实际问题的能力，能灵活应用R语言进行统计分析，具备程序调试的技能。

三、教学方法与手段1.以应用为背景，以程序设计为主线，把程序设计的思想贯穿整个教学过程中，重点放在分析问题。

设计算法，表达算法，最后在计算机上实现算法，培养学生程序设计能力，在具体的应用环境下学习语法知识，重视方法、思想、能力的结合。

2.在课堂教学过程中，以任务为驱动，采用案例教学方法，综合使用PPT课件、程序演示和板书等教学手段，重点在算法设计、算法表达、和算法的实现，通过程序演示，可以直观验证算法和想法语法规则，提高学生的学习兴趣。

r语言的课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解R语言的基本概念和编程环境；2. 掌握R语言的数据类型、数据结构和基本运算符；3. 学会使用R语言进行数据处理、数据分析和基本图形绘制；4. 了解R语言在统计分析和数据科学中的应用。

技能目标：1. 能够运用R语言编写简单的程序，实现数据的基本操作；2. 掌握使用R包进行数据处理和分析的方法，如dplyr、ggplot2等；3. 能够运用R语言解决实际问题，如进行数据清洗、数据可视化等；4. 具备一定的编程思维，能够独立查找资料，解决R语言编程中的问题。

情感态度价值观目标：1. 培养学生对R语言编程的兴趣和热情，激发主动学习的动力；2. 培养学生的团队协作意识，学会与他人共同分析和解决问题；3. 培养学生的数据分析思维，认识到数据在现实生活中的重要性；4. 培养学生严谨的科学态度，注重数据的真实性和客观性。

分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程目标注重理论与实践相结合，以培养学生的实际操作能力为核心。

通过本课程的学习，使学生掌握R语言的基本知识，具备一定的编程技能，能够在实际项目中运用R语言进行数据处理和分析，同时培养学生的团队协作、问题解决和科学思维能力。

教学过程中，注重激发学生的学习兴趣，使其在轻松愉快的氛围中掌握知识，提高技能。

二、教学内容1. R语言基础知识：包括R语言概述、安装与配置、编程环境、基本语法和运行规则等，对应教材第一章内容。

2. 数据类型与数据结构：讲解R语言的基本数据类型（如数值、字符、逻辑等），数据结构（如向量、列表、矩阵、数据框等），以及相关操作，对应教材第二章内容。

3. R语言编程基础：介绍R语言的基本运算符、控制结构（如循环、分支等），函数的编写与调用，对应教材第三章内容。

4. 数据处理与分析：学习使用R语言进行数据处理（如数据筛选、排序、合并等），以及常用统计分析方法（如描述性统计、假设检验等），对应教材第四章内容。

R语言编程基础第4章函数与控制流教案第4章函数与控制流教案课程名称：R语言编程基础课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：48学时（其中理论18学时，实验30学时）总学分：3学分本章学时：6学时一、材料清单（1）《R语言编程基础》教材。

（2）配套PPT。

（3）引导性提问。

（4）探究性问题。

（5）拓展性问题及其资料。

（6）R语言编程相关软件环境。

二、教学目标与基本要求1.教学目标主要介绍到R语言的常用函数和apply函数簇，并介绍使用这些常用函数和apply函数处理数据。

阐述if-else等条件判断语句，以及switch分支语句。

阐述for循环、while循环、repeat-break循环语句。

最后介绍自定义函数的编写方法。

2.基本要求（1）掌握使用常用函数及apply函数处理数据。

（2）掌握if-else等条件判断语句，以及switch分支语句。

（3）掌握for循环、while循环、repeat-break循环语句。

（4）掌握编写自定义函数的方法。

三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。

（1）R语言中的常用函数有哪些？（2）R语言中的apply函数有哪些？（3）R语言中的条件判断语句哪些？（4）R语言中的循环语句有哪些？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。

或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。

（1）R语言中的条件分支结构有哪些？（2）R语言中的循环语句的构成？（3）R语言中如何编写自定义函数？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。

亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。

《R程序设计语言》课程设计教学大纲一、课程基本信息（黑体／小四）课程代码：16012603课程名称：R程序设计语言英文名称: R Program Language课程类别：专业课课程模块：专业基础课课程性质：必修学时：32学时学分：3学分适用专业：统计学，应用统计先修课程：C程序设计、Matlab二、课程设计的目的通过对本课程的学习，加强学生对于R软件的了解与认识，增强对于先前基础课，诸如《概率论与数理统计》、《非参数估计》等的理解与认识。

强化学生对于计算机程序语言的理解，增强学生的资助编程能力，使其具备，发现问题，设计方案，解决问题的实际能力。

针对目前现实中的大数据问题，能够有自己的思想去处理，解决。

同时本课程结合实践上机课程，为进一步的巩固课堂的所学的实际内容奠定基础。

此外，加强学生对于代码的理解，提升对于代码的设计理念，在程序的优化等方面进一步提高。

三、课程设计内容（黑体／小四）课程内容主要分成七个部分组成：1，R语言入门相关介绍；2，R语言在数值计算中的应用；3，R语言的可视化；4，概率、分布与随机模拟；5，假设检验；6，回归分析；7，多元统计分析。

四、课程设计基本要求（黑体／小四）通过对本课程的学习，要求学生掌握R软件的下载，安装，R程序包的选择与加载，同时强化学生在理论课学习的同时安排对应的动手实践课程，加深对于R软件的理解。

此外，对于课程学习完毕之后，要求学生具备独立的编程能力，以及相应的处理数据，挖掘数据本质问题的能力。

五、课程设计进度安排（黑体／小四）六、考核方式与标准（黑体／小四）闭卷考试 60% + 平时作业以及考勤40%七、推荐教材和教学参考书（黑体／小四）实验教材：1，《R语言使用教程》，薛毅，陈立萍编著，清华大学出版社（2014年）参考书：1，《R软件应用统计方法》，陈景祥编著，东北财经大学出版社，（2014年）2，《复杂数据统计方法-基于R的应用》，吴喜之，中国人名大学出版社，（2015年）八、其他需说明的（黑体／小四）大纲修订人：刘培江修订日期:2017-09 大纲审定者：陈建超审定日期:。

R语言学习计划R语言是一种用于统计分析和数据可视化的开源编程语言，具有强大的数据处理和统计分析能力，广泛应用于科学研究、金融分析、商业数据分析等领域。

对于想要深入研究数据分析和数据可视化的人来说，学习R语言绝对是一个非常有价值的选择。

本文将为你制定一个系统化的R语言学习计划，帮助你从零基础开始，逐步掌握R语言的使用技巧，并能够独立完成数据分析工作。

第一阶段：入门基础学习目标：了解R语言基本概念，熟悉R语言的基本语法和数据结构。

1. 安装R和RStudioR是一种统计分析软件，RStudio是一个集成开发环境（IDE），用于编写和运行R代码。

首先需要安装R和RStudio，并学会使用。

2. 学习R语言基本语法学习R语言的基本语法和数据结构，如变量、向量、矩阵、数据框等。

可以通过阅读R语言的官方文档或者参考书籍进行学习。

3. 熟悉R语言的数据处理工具学习R语言中常用的数据处理函数，如subset、merge、aggregate等，以及常用的数据处理技巧，如数据清洗、重塑、合并等。

4. 学习数据可视化掌握R语言中常用的数据可视化包，如ggplot2、lattice等，并学会使用这些包绘制各种类型的统计图表。

第二阶段：深入学习学习目标：深入理解R语言的高级特性，如函数式编程、面向对象编程等，提高数据处理和分析的效率。

1. 函数式编程学习R语言中的函数式编程概念和技巧，如匿名函数、函数作为参数、函数的返回值等，提高编程效率和代码可读性。

2. 面向对象编程了解R语言中的面向对象编程概念和技巧，如S3、S4对象的定义和使用，以及面向对象编程在数据分析中的应用。

3. 学习高级数据处理技巧学习使用dplyr、tidyr等数据处理包，掌握高效的数据处理技巧，如数据透视、数据聚合、数据过滤等。

4. 学习统计分析工具了解并学习R语言中常用的统计分析工具，如线性回归、方差分析、聚类分析等，以及如何使用R语言进行统计分析。

R语言完整学习路线图_光环大数据培训机构一、初学入门：《R in Action》《The Art of_R Programming》《learning R》二、统计进阶：《A Handbook of Statistical Analyses_Using_R》《Modern Applied Statistics With S》三、科学计算：《Introduction to Scientific Programming and Simulation Using R》《Mastering Scientific Computing with R》四、数据挖掘：《Practical Data Science with R》《An Introduction to Statistical Learning》《Data Mining with R Learning with Case Studies》《Machine Learning for Hackers》《Data Mining explain using R》《Data Science in R》五、数据绘图：《ggplot2 Elegant Graphics for Data Analysis》《R Graphics Cookbook》六、参考手册：《R Cookbook》《R in a Nutshell》七、高级编程：《R Programming for Bioinformatics》《software for data analysis programming with R》《Advanced R programming》八、参考资料【文章】R语言知识体系【文章】怎样学习R（上、下)【文章】ggplot2绘图入门系列【文章】R利剑NoSQL系列文章【文章】R语言常用数据挖掘包【工具】全球最火的R工具包一网打尽，超过300+工具，还在等什么?【电子书】电子书合辑免费下载【学习群】R语言数据挖掘-初级【学习群】R语言数据挖掘-中高级九、视频课程【入门】R语言入门、【进阶】 R语言进阶、【应用】基于R的商业数据分析、【建模】R语言金融风控建模为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。

读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。

这时候要读的书有两本很经典的。

《Statistics with R》和《The R book》。

之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。

读到这里已经差不多了，剩下的估计就是你要专门攻读的某个方面内容了。

下面大致说一说。

3.绘图与可视化亚里斯多德说，“较其他感觉而言，人类更喜欢观看”。

因此，绘图和可视化得到很多人的关注和重视。

那么，如何学习R画图和数据可视化呢？再简单些，如何画直方图？如何往直方图上添加密度曲线呢？我想读完下面这几本书你就大致会明白了。

首先，画图入门可以读《R Graphics》，个人认为这本是比较经典的，全面介绍了R中绘图系统。

该书对应的有一个网站，google之就可以了。

更深入的可以读《Lattice：Multivariate Data Visualization with R》。

上面这些都是比较普通的。

当然，有比较文艺和优雅的——ggplot2系统，看《ggplot2：Elegant Graphics for Data Analysis》。

还有数据挖掘方面的书：《Data Mining with Rattle and R》，主要是用Rattle软件，个人比较喜欢Rattle!当然，Rattle不是最好的，Rweka也很棒！再有就是交互图形的书了，著名的交互系统是ggobi，这个我已经喜欢两年多了，关于ggobi的书有《Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis With R and GGobi》，不过，也只是适宜入门，更多更全面的还是去ggobi的主页吧，上面有各种资料以及包的更新信息！特别推荐一下，中文版绘图书籍有谢益辉的《现代统计图形》。

r语言进度函数在R 语言中，进度函数通常用于在长时间运行的任务中提供进度信息，以便用户了解任务的执行进展。

R 语言本身并没有内置的进度函数，但你可以使用一些库或包来实现进度追踪的功能。

一个常用的包是`progress` 包，它提供了一个简单的进度条，可用于循环或其他迭代任务。

以下是一个简单的示例：首先，你需要安装`progress` 包：```Rinstall.packages("progress")```然后，你可以使用以下代码创建一个简单的进度条：```Rlibrary(progress)# 设置进度条的总步数total_steps <- 100# 创建进度条对象pb <- progress_bar$new(format = "[:bar] :percent Elapsed: :elapsed ETA: :eta",total = total_steps)# 模拟一个长时间运行的任务for (i in 1:total_steps) {# 执行任务的一步Sys.sleep(0.1) # 模拟耗时操作# 更新进度条pb$tick()}# 关闭进度条pb$close()```这个示例中，`progress_bar$new()` 创建了一个进度条对象，然后在模拟的循环中使用`pb$tick()` 更新进度条。

你可以根据实际情况调整`total_steps` 的值和循环中的操作。

请注意，`progress` 包提供了许多自定义选项，你可以根据需要进行调整。

详细信息可以参考该包的文档。

除了`progress` 包，还有其他一些包和方法可供选择，具体取决于你的需求。

例如，`shiny` 包中也提供了一些进度显示的功能。