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《统计学》课程教学设计方案适用专业：会计/金融与证券编制人：***编制单位：基础部编制日期：2014年5月14日审核人：系部主任：郑州信息工程职业学院教务处制2014年5月14日目录一、课程整体教学设计方案（一）基本信息（二）课程设计（三）考核方案设计（四）教学组织形式（五）教学材料（六）说明二、课程单元教学设计方案（一）教学内容11、教案头2、教学过程设计（二）教学内容21、教案头2、教学过程设计（三）教学内容31、教案头2、教学过程设计（四）教学内容41、教案头2、教学过程设计（五）教学内容51、教案头2、教学过程设计（六）教学内容61、教案头2、教学过程设计（七）教学内容71、教案头2、教学过程设计（八）教学内容81、教案头2、教学过程设计（九）教学内容91、教案头2、教学过程设计（十）教学内容101、教案头2、教学过程设计《统计学》课程教学设计方案一、《离散数学》课程整体教学设计方案（一）基本信息课程名称：统计学学时：72课程类型：专业基础课学分： 4所属系部：财经系授课对象：一年级学生先修课程：《高等数学》后续课程：《税法》制定时间： 2014-5-14 批准人：（二）课程设计1、课程目标设计（1）能力目标:通过本课程的学习，使学生初步掌握社会经济统计学的基本原理、方法和在实际中应用的技能，并为进一步学习有关专业基础课和专业课打下必要的基础。
（2）知识目标:理解并掌握统计学当中的基本概念和基本理论知识，会运用基本的统计知识分析社会经济现象。
2、课程教学内容设计3、能力训练项目设计4、教学进度表设计5、教学方法与教学手段设计采用课堂教授，主要使用多媒体课件，部分内容及例题用黑板解释。
（三）考核方案设计本课程的考核实行形成性考核和终结性考核相结合的方式．形成性考核占课程考核成绩的40%，即形成性考核的成绩满分为40分；终结性考核成绩占课程考核成绩的60%，即终结性考核成绩满分60分．课程考核成绩满分100分，60分以上为合格，可以获得课程学分．（四）教学组织形式班级授课制（五）教学材料1、耿素云，屈婉玲：《离散数学》（第二版），高等教育出版社，2004年1月2 张忠志《离散数学》高等教育出版社，2014年3 王俊邦，罗振声《趣味离散数学》，北京大学出版社，1998年。
和统计有关的课程设计一、教学目标本课程旨在通过统计学的基本概念和技能的学习，使学生能够：1.理解统计学的基本概念，如平均数、中位数、众数、方差等。
2.掌握数据的收集、整理和展示的方法。
3.学会使用统计图表来描述和分析数据。
4.能够运用统计方法解决实际问题。
5.能够使用统计软件进行数据分析。
6.能够解释和分析统计图表。
情感态度价值观目标：1.培养学生对数据的敏感性和批判性思维。
2.培养学生运用统计方法解决实际问题的意识。
3.培养学生团队协作和沟通交流的能力。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.统计学的基本概念和术语。
2.数据的收集和整理方法。
3.描述性统计分析。
4.推断性统计分析。
5.统计软件的使用和数据分析。
具体的教学内容安排如下：第一周：统计学的基本概念和术语。
第二周：数据的收集和整理方法。
第三周：描述性统计分析。
第四周：推断性统计分析。
第五周：统计软件的使用和数据分析。
三、教学方法为了提高教学效果，本课程将采用多种教学方法，包括：1.讲授法：用于讲解统计学的基本概念和原理。
2.案例分析法：通过分析实际案例，让学生学会运用统计方法解决实际问题。
3.实验法：让学生亲自操作统计软件，进行数据分析实践。
4.小组讨论法：鼓励学生进行小组讨论，培养团队合作和沟通交流的能力。
四、教学资源为了支持本课程的教学内容和教学方法的实施，我们将准备以下教学资源：1.教材：《统计学原理》2.参考书：《应用统计学》3.多媒体资料：统计软件的使用教程、实际案例的视频等。
4.实验设备：计算机、投影仪等。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用以下评估方式：1.平时表现：通过课堂参与、提问、小组讨论等方式评估学生的学习态度和积极性。
2.作业：布置适量的作业，评估学生对统计学概念和方法的理解和运用能力。
3.考试：进行期中考试和期末考试，评估学生对统计学知识的掌握程度。
评估方式将根据学生的表现和反馈进行调整，以确保评估的公正性和准确性。
统计学课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解统计学的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和分析的方法；2. 学会使用图表、平均数、中位数、众数等统计量描述数据特征；3. 掌握概率的基本概念，理解随机事件及其概率计算方法。
技能目标：1. 能够运用统计学方法对实际问题进行数据收集和整理；2. 熟练运用图表、统计量对数据进行描述和分析；3. 能够运用概率知识解决简单实际问题。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据的敏感性和好奇心，激发他们探索数据背后的规律；2. 培养学生的合作意识，使他们学会在团队中分享和交流统计学知识；3. 培养学生严谨的科学态度，让他们明白统计学在生活中的重要作用。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程旨在帮助学生掌握统计学基础知识，提高数据分析能力。
课程内容紧密结合生活实际，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
通过本课程的学习，学生将能够运用统计学方法对现实生活中的问题进行分析，形成良好的数据意识和科学素养。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下三个方面：1. 统计学基本概念：- 数据的收集与整理；- 统计图表的制作与解读；- 统计量：平均数、中位数、众数等。
2. 数据描述与分析：- 数据分布特征的描述；- 变异程度及趋势分析；- 相关性分析。
3. 概率初步：- 随机事件及其概率计算；- 独立事件与条件概率；- 概率分布及应用。
教学内容按照以下进度安排：第一周：统计学基本概念，数据收集与整理；第二周：统计图表的制作与解读；第三周：统计量的计算与应用；第四周：数据描述与分析；第五周：变异程度及趋势分析；第六周：相关性分析；第七周：概率初步；第八周：独立事件与条件概率；第九周：概率分布及应用。
教学内容与教材紧密关联，涵盖了《统计学》教材第一章至第四章的核心内容。
通过本章节的学习，学生将系统地掌握统计学基础知识，形成完整的知识体系。
三、教学方法为了提高教学效果，激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用以下多样化的教学方法：1. 讲授法：教师通过生动的语言和实际案例，对统计学的基本概念、原理和方法进行讲解，使学生系统地掌握统计学知识。
统计学实践课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握统计学基本概念，如平均数、中位数、众数、方差等，并能够运用这些概念进行数据描述和分析。
2. 培养学生运用图表、频数分布直方图等方法整理和展示数据的能力，了解数据背后的信息。
3. 使学生掌握概率的基本原理，并能应用于实际问题的分析。
技能目标：1. 培养学生运用统计学方法解决实际问题的能力，包括数据收集、整理、分析和解释。
2. 提高学生运用统计软件进行数据处理和分析的技能，如Excel、SPSS等。
3. 培养学生的团队协作能力，通过小组讨论和分享，提高问题解决效果。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对统计学的兴趣，激发学生学习积极性，使其认识到统计学在生活中的重要性。
2. 培养学生具有客观、严谨的科学态度，对待数据和分析结果要有批判性思维。
3. 引导学生关注社会现象，运用统计学知识对社会问题进行理性分析和思考，提高社会责任感。
课程性质：本课程为实践性课程，注重理论知识与实际应用的结合，培养学生的动手操作能力和实际问题解决能力。
学生特点：针对高中年级学生，已具备一定的数学基础和逻辑思维能力，对统计学有一定了解，但实践经验不足。
教学要求：教师应注重理论与实践相结合，通过案例分析和实际操作，使学生掌握统计学的基本方法和技能。
同时，关注学生的个体差异，给予个性化指导，提高学生的综合素质。
在教学过程中，关注学生的学习成果，对课程目标进行有效分解和落实。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 统计学基本概念：平均数、中位数、众数、方差等，结合教材第二章内容进行讲解。
2. 数据整理与展示：频数分布表、频数分布直方图、饼图等，引用教材第三章案例进行分析。
3. 概率初步：概率的定义、计算方法，条件概率，结合教材第四章内容进行教学。
4. 统计推断：参数估计、假设检验，引用教材第五章实例进行讲解。
5. 统计软件应用：Excel、SPSS等软件在数据处理和分析中的应用，结合教材第六章内容进行操作演示。
数据分析与R软件课程设计一、前言数据分析是重要的数据科学领域，在目前的数据驱动时代，掌握数据分析技能变得越来越重要。
而R语言则是数据科学与统计学领域中使用最广泛的编程语言之一，因其强大的数据可视化能力、优秀的统计分析功能、方便的数据处理等优势而备受关注。
因此，为了满足对数据分析领域的教学需求，本文就R语言的数据分析课程设计进行探讨。
二、课程设计2.1 课程目标本课程的主要目标是使学生掌握基本的数据分析思维能力和数据处理技能，进而通过使用R语言进行数据分析的实践来提高其数据分析与建模能力。
在具体实践中，本课程的主要目标包括：•学习如何使用R语言进行数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化；•掌握各种统计分析技术和实际应用案例；•学会应用具体的数据分析工具和算法来解决实际的问题；•培养数据分析思维，发掘数据中的价值。
2.2 课程设置本课程设置为10周，按照如下内容组织：课程内容学时数据处理基础 2数据可视化基础 2数据类型与数据结构 2数据科学编程基础 2常用统计学方法 2在这样的教学设置下，学生们可以以逐步深入的方式逐渐掌握R语言数据分析的各种技能和方法。
注：需要注意的是，本课程只是一个初级课程，学员们需要在学习完成后继续深入学习数据分析和R语言相关技术，并将所学应用于实际工作和研究中。
2.3 课程教学方法在本课程中，除了正常的课堂教学，还包括以下一些教学方法：1.案例分析：介绍具体数据案例并让学生进行数据分析的实操；2.课程作业：每周布置数据分析和处理的作业，以巩固所学的知识；3.课堂互动：让学生们在课堂上就学习过程中遇到的困难进行交流和分享；4.课外学习：引导学生们积极参加数据分析技术相关培训、学术交流等活动。
以上的教学方法可以促进学生掌握R语言数据分析知识的同时，也能够培养他们的数据分析思维和实际技能，为日后掌握更复杂更高级的技术打下坚实的基础。
三、总结随着互联网及移动互联网的快速发展，数据分析这个领域的重要性日益增强，并受到越来越多人的关注和追求。
一、课程背景随着社会经济的快速发展，统计学在各个领域的作用日益凸显。
统计学作为一门应用广泛的学科，旨在培养学生的数据分析能力、逻辑思维能力和科学素养。
为了适应社会需求，提高学生的综合素质，特设计本统计学教学课程。
二、课程目标1. 理解统计学的基本概念、原理和方法；2. 掌握描述性统计、推断性统计、时间序列分析等方法；3. 能够运用统计学知识解决实际问题；4. 培养学生的逻辑思维能力、数据分析能力和科学素养。
三、课程内容1. 绪论- 统计学的定义、起源和发展；- 统计学的应用领域；- 统计学的基本概念和术语。
2. 描述性统计- 集中趋势的度量：均值、中位数、众数；- 离散趋势的度量：极差、四分位数、标准差；- 频率分布、直方图、茎叶图、饼图。
3. 推断性统计- 参数估计：点估计、区间估计；- 假设检验：单样本检验、双样本检验、方差分析；- 方差分析、相关分析、回归分析。
4. 时间序列分析- 时间序列的构成要素；- 时间序列的平稳性检验；- 时间序列的预测方法。
5. 统计软件应用- SPSS、Excel等统计软件的基本操作；- 数据录入、数据清洗、数据转换；- 统计分析、结果展示。
四、教学方法1. 讲授法：系统讲解统计学的基本概念、原理和方法；2. 案例分析法：通过实际案例，让学生了解统计学在各个领域的应用；3. 实践操作法：引导学生运用统计软件进行数据分析，提高学生的实践能力；4. 讨论法：组织学生进行课堂讨论，激发学生的思维，培养学生的团队协作能力。
五、教学评价1. 平时成绩：包括课堂参与、作业完成情况等；2. 期中考试：考察学生对统计学基本概念、原理和方法的理解程度；3. 期末考试：考察学生对统计学知识的综合运用能力；4. 实践报告：考察学生运用统计学知识解决实际问题的能力。
六、教学资源1. 教材：《统计学》（第五版），高等教育出版社；2. 参考书籍：《应用统计学》（第四版），中国人民大学出版社；3. 网络资源：统计学相关网站、在线课程、教学视频等。
统计学教程课程设计一、课程背景统计学是一门研究数据收集、处理、呈现和分析的学科。
它不仅被广泛应用于统计学家、科学家、医生等领域，也被企业界广泛应用于方案训练、生产控制等领域。
因此，统计学的基本理论和方法对于培养各类领域的人才具有十分重要的作用。
本教程旨在通过讲授统计学的基本理论、帮助学生掌握统计学的基本方法、提升学生的分析问题、解决问题的能力。
二、教学目标1.让学生了解统计学的基本理论知识；2.让学生掌握统计学的基本方法；3.让学生能够运用所学的知识解决实际问题。
三、教学内容3.1 基本概念1.统计学的定义、作用及与概率论的关系；2.总体、样本、样本容量、抽样的概念；3.频数分布、频率分布、累计频数分布、累计频率分布的概念；4.均值、中位数、众数及其计算方法。
3.2 描述性统计1.数据的集中趋势分析：均值、中位数、众数等；2.数据的离散程度分析：范围、标准差、方差等；3.数据的分布情况分析：偏度和峰度等；4.箱线图、散点图等数据图表解析。
3.3 参数估计1.点估计和区间估计的概念；2.正态总体均值和总体方差的区间估计；3.单总体均值、比例的区间估计；4.两个总体均值、比例差的区间估计。
3.4 假设检验1.假设检验的基本流程和概念；2.正态总体均值和总体方差的假设检验；3.单总体均值、比例的假设检验；4.两个总体均值、比例差的假设检验。
3.5 非参数检验1.独立性检验；2.相关性检验；3.多样本检验；4.适度分布检验。
四、教学方法1.讲授法：通过课堂讲解，引导学生掌握统计学的理论知识；2.翻转课堂法：把课堂讲解的内容放到网络上，让学生自由选择时间、地点，在网络上学习统计学的理论；3.问题导向的学习法：提出实际问题，由学生自主探究、分析、解决。
五、课程评价1.期末考试：测试学生对统计学理论知识的掌握程度；2.课堂作业：检验学生对统计学知识的运用能力；3.实际应用报告：让学生选择一个实际问题，通过所学的统计学知识分析、解决问题，并进行报告。
《R语言与应用统计分析》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：12178课程名称：R语言与应用统计分析英文名称：R language and application statistical analysis课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：48/3（讲课学时：32 实验学时：16）先修课程：概率论与数理统计、线性代数理论与应用、离散数学后续课程：文本挖掘技术、社会计算适用专业：数据科学与大数据技术二、课程描述“R语言与应用统计分析”是数据科学与大数据技术专业的选修课。
针对R语言这一当前最为流行的用于数据分析和统计制图的语言及操作系统，课程主要讲授如何运用R语言获取数据、整理数据、注释数据、总结数据、数据可视化、数据建模和整理结果。
课程的任务是使学生了解R语言作为数据分析平台的诸多特性，了解R语言的数据结构以及基本的数据管理方法，能够编写R函数进行数据整合。
熟练掌握R语言绘图方法、数据总结方法、基本实验设计、实验功效分析等功能。
通过本课程的学习，培养学生的R语言编程能力，进而具备完整的基于R语言的应用统计分析和实现能力。
三、课程教学目标1.理解R语言的基本思想和基本概念，能够基于R语言的原理并采用应用统计分析方法对复杂工程问题进行研究，包括设计程序、分析与结果解释、并通过信息综合得到合理有效的结论。
（支撑毕业能力要求2）2.掌握以R语言为工具的应用统计分析系统的开发与设计方法，应用R语言的基本理论知识设计软件实验，并能够针对相对复杂的软件系统设计解决方案，编写程序进行求解。
（支撑毕业能力要求5）四、教学内容、安排及教学目标得对应关系五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.自学图形单元在授课前自学授课内容，达到能熟练操作图形创建和保存方法。
2.运用熟练掌握条形图、箱线图、点图使用方法、饼图和扇形图的使用方法、直方图与核密度图的使用方法，设计解决实例。
六、教学方法1. 课堂教学主要采用CAI教学，辅助多媒体、实际上机运行环境等形式进行。
南安统计学课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解统计学的基本概念，掌握数据收集、整理、描述和推断的方法。
2. 学生能运用统计学原理对实际问题进行数据分析，解释数据的内在规律。
3. 学生了解概率的基本概念，并能运用概率知识解决实际问题。
技能目标：1. 学生能够独立或合作进行数据收集和整理，运用图表、统计量等方法描述数据。
2. 学生能够运用统计学方法对数据进行简单的推断和预测，培养数据分析能力。
3. 学生能够运用所学知识解决实际生活中的统计学问题，提高解决问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 学生通过学习统计学，培养严谨的科学态度，树立正确的数据观念。
2. 学生在合作探究中培养团队协作精神，增强沟通交流能力。
3. 学生能够认识到统计学在生活中的重要性，激发学习兴趣，培养终身学习的意识。
课程性质：本课程为南安七年级统计学课程，以培养学生的数据分析能力为主，结合实际生活中的问题，提高学生的实践操作能力和解决问题的能力。
学生特点：七年级学生对新鲜事物充满好奇，具备一定的数学基础，但可能对统计学的概念和方法了解不多，需要通过具体案例激发兴趣，逐步引导。
教学要求：教师应注重理论与实践相结合，采用案例分析、小组讨论等多种教学方法，引导学生主动参与，培养其独立思考和解决问题的能力。
同时，关注学生的情感态度，营造轻松愉快的学习氛围，提高学生的学习积极性。
通过本课程的学习，使学生能够达到以上设定的知识、技能和情感态度价值观目标。
二、教学内容1. 统计学基本概念：包括数据、变量、频数、频率等基本统计量的定义及运用。
教材章节：第一章 统计与概率基本概念2. 数据的收集与整理：学习如何收集数据，进行数据分类、排序和编制频数分布表。
教材章节：第二章 数据的收集与整理3. 图表表示方法：掌握条形图、折线图、饼图等图表的绘制方法及应用。
教材章节：第三章 数据的描述性分析4. 统计量度：学习平均数、中位数、众数、方差等统计量度，并了解其应用。
r软件聚类分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解聚类分析的基本概念、原理及在R软件中的实现方法；2. 学会使用R软件进行数据预处理、聚类分析及结果解读；3. 掌握不同聚类算法（如K-means、层次聚类等）的优缺点及适用场景。
技能目标：1. 能够独立操作R软件进行聚类分析，并对结果进行可视化展示；2. 能够根据实际数据特点选择合适的聚类算法，调整相关参数，优化分析结果；3. 能够运用聚类分析结果对实际问题进行解释和阐述。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据科学和R软件的兴趣，激发主动学习的热情；2. 培养学生的团队合作意识，学会在团队中分享、交流、协作；3. 培养学生严谨的科学态度，注重数据分析的客观性和准确性。
课程性质：本课程为高年级数据分析相关课程，旨在通过R软件聚类分析的学习，提高学生的数据分析能力，培养学生解决实际问题的能力。
学生特点：学生具备一定的统计学和R软件基础，对数据分析有一定了解，具备独立思考和解决问题的能力。
教学要求：结合学生特点和课程性质，注重理论与实践相结合，强调学生在实际操作中掌握聚类分析方法，并能应用于实际问题。
在教学过程中，关注学生的学习反馈，及时调整教学策略，确保课程目标的实现。
通过课程学习，使学生具备独立进行聚类分析的能力，为后续学习和工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 聚类分析基本概念与原理- 聚类分析的分类及各自特点- 聚类分析的数学原理及算法流程2. R软件基础操作与数据预处理- R软件的基本操作与数据导入- 数据清洗、整理与转换3. 常用聚类算法及其R实现- K-means算法及其R实现- 层次聚类算法及其R实现- DBSCAN算法及其R实现4. 聚类结果可视化与评估- 聚类结果的可视化方法- 聚类效果的评估指标与优化方法5. 聚类分析在实际案例中的应用- 选择合适的数据集进行聚类分析- 根据实际需求调整聚类算法与参数- 案例分析与结果解读教学内容安排与进度：1. 第1周：聚类分析基本概念与原理2. 第2周：R软件基础操作与数据预处理3. 第3-4周：常用聚类算法及其R实现4. 第5周：聚类结果可视化与评估5. 第6周：聚类分析在实际案例中的应用教材章节关联：1. 《统计学》第十章：聚类分析2. 《R语言实战》第四章：数据处理与可视化3. 《数据挖掘与机器学习》第六章：聚类分析方法三、教学方法本课程将采用以下教学方法，旨在激发学生的学习兴趣，提高学生的主动参与度和实践能力：1. 讲授法：通过系统的讲解，使学生掌握聚类分析的基本概念、原理和算法流程。
课程设计课程名称：学生姓名：学号：专业班级：指导老师：院系名称：合肥工业大学课程设计任务书合肥工业大学课程设计任务书目录一什么是R语言？二 R语言能干什么？三 R语言有什么优势？四 R语言编程工具五 R语言学习路线图六 R语言参考资料七数据实操一什么是R语言？R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU 系统的一个自由、免费、开源的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman 开发。
（也因此称为R）现在由“R开发核心团队”负责开发。
R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。
R的语法是来自Scheme。
二 R语言能干什么？1、R是科学计算的强大工具包。
2、R主要擅长统计分析方面工作。
3、R具有顶尖的绘图功能。
4、R的交互式数据分析功能强大且灵活。
5、R可以轻松地从多个数据源导入数据。
6、金融领域数据统计与计算的强大工具。
7、数据挖掘和机器学习领域的必备工具。
三 R语言有什么优势？1、R是免费的。
很多商业统计软件价格不菲，投入成千上万美元都是有可能的。
可能国内一些人感觉不会很明显，因为很多人是使用单位或学校集体购买的软件，或者使用破解过的统计软件，而不是花自己钱。
对于前者，并不是每个人都有机会享受这种福利。
而对于破解过的统计软件，其计算结果的准确性很可能会被质疑。
2、R主要擅长统计分析方面工作。
R最初是由两位统计学家开发的，其主要优势也在于统计分析方面。
它提供了各种各样的数据处理和分析技术，几乎任何数据分析过程都可以在R中完成。
与此相比较，SPSS、MINITAB、MATLAB等数据分析软件更加适合于已经处理好的、规范的数据，而对于还未完成处理过程，或者在分析中仍需大量与处理过程的数据而言，它们可能会显得繁琐一些。
3、R具有顶尖的绘图功能。
尤其对于复杂数据的可视化问题，R的优势更加明显。
一方面，R中各种绘图函数和绘图参数的综合使用，可以得到各式各样的图形结果，无论对于常用的直方图、饼图、条形图等，还是复杂的组合图、地图、热图、动画，以及自己脑子里突然想到的其他图形展现方式，都可以采用R语言实现。
另一方面，从数值计算到得到图形结果的过程灵活，一旦程序写好后，如果需要修改数据或者调整图形，只需要修改几个参数或者直接替换原始数据即可，不用重复劳动。
这对需要绘制大量同类图形的用户比较适用。
例如，某用户需要观察某一因素与其他100个因素的交互关系，可以绘制100个条形图或走势图。
配合R的循环和条形图功能，可以很快得到jpg、png、bmp、tiff、gif或postscript等格式的图形结果。
4、R的交互式数据分析功能强大且灵活。
一个完整的数据分析过程可以大体包括以下几个步骤：（1）导入数据；（2）数据准备、探索和清洗；（3）拟合一个统计模型；（4）得到结果并进行评估；（5）如果结果的评估不理想，重新完成（3）步骤；（6）得到多个模型的结果，并进行交叉检验；（7）根据模型结果进行预测、分析等；（8）形成报告。
R中每个步骤的所有“输出”都可以直接作为下一个步骤的“输入”，可以批量完成以上所有的（8）个步骤。
这个优点主要与STATA、SPSS等统计软件相比而言的，STATA和SPSS的统计分析结果是一大串图表或统计量。
如果只是一个或少数几个步骤的分析，这种出现一大串结果的批处理更加直观方便。
但如果分析中涉及很多连串的模型，而且一些模型需要反复调用前面模型的结果，那么R的灵活性会更加凸显。
5、R可以轻松地从多个数据源导入数据，包括文本文件、数据库、其他统计软件等。
这一点很多其他软件还难以做到。
如readLines()、read.table（）等函数可以导入文本数据，foreign包的read.spss()可以导入SPSS软件的sav格式数据，foreign包的read.dta()可以导入STATA软件的dta格式数据等等。
其他有关数据导入导出的函数可以参见R帮助文档《R Data Import/Export》。
6、R的更新速度很快，包含最新的大量统计方法和案例。
R社区由全球大量维护者共同维护，再加上R包的扩展性很强，几乎每天都有人为R社区贡献新的方法，提供其他软件中尚不可用的、新颖的统计计算案例。
在本材料“R资源”部分会介绍一些常用的R资源获取途径。
7、R也可以很美。
目前最基本的R软件（R2.15.2）只有一个编程窗口，看起来挺丑的。
但它穿上衣服以后也可以很漂亮，它的衣服就是各式各样的GUI（Graphical User Interface，图形用户界面）工具。
目前比较常用的GUI工具包括Rstudio、Rattle、Rattle、Red-R、Deducer、RKWard、JGR、R Commander、Tinn-R等。
其中Rstudio可能是最受欢迎的。
四 R语言编程工具R语言安装时会自带一个GUI工具，当然还有其他众多集成开发工具，如：Rstudio、Rattle、Rattle、Red-R、Deducer、RKWard、JGR、R Commander、Tinn-R等。
其中Rstudio可能是最受欢迎的。
五 R语言学习路线图1.初级入门《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。
其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。
《R4Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R入门》。
除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。
这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。
为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。
有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》。
2.高级入门读了上述书籍之后，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如此简洁。
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！4.计量经济学关于计量经济学，首先推荐一本很薄的小册子:《Econometrics In R》，做入门用。
然后，是《Applied Econometrics with R》，该书对应的R包是AER，可以安装之后配合使用，效果甚佳。
计量经济学中很大一部分是关于时间序列分析的，这一块内容在下面的地方说。
5.时间序列分析时间序列书籍的书籍分两类，一种是比较普适的书籍，典型的代表是：《Time Series Analysis and Its Applications ：with R examples》。
该书介绍了各种时间序列分析的经典方法及实现各种经典方法的R代码，该书有中文版。
如果不想买的话，建议去作者主页直接下载，英文版其实读起来很简单。
时间序列分析中有一大块儿是关于金融时间序列分析的。
这方面比较流行的书有两本《Analysis of financial time series》，这本书的最初是用的S-plus代码，不过新版已经以R代码为主了。
这本书适合有时间序列分析基础和金融基础的人来看，因为书中关于时间序列分析的理论以及各种金融知识讲解的不是特别清楚，将极值理论计算VaR的部分就比较难看懂。
另外一个比较有意思的是Rmetrics推出的《TimeSeriesFAQ》，这本书是金融时间序列入门的东西，讲的很基础，但是很难懂。
对应的中文版有《金融时间序列分析常见问题集》，当然，目前还没有发出来。
经济领域的时间序列有一种特殊的情况叫协整，很多人很关注这方面的理论，关心这个的可以看《Analysis of Integrated and Cointegrated Time Series with R》。
最后，比较高级的一本书是关于小波分析的，看《Wavelet Methods in Statistics with R》。
6.金融金融的领域很广泛，如果是大金融的话，保险也要被纳入此间。
用R 做金融更多地需要掌握的是金融知识，只会数据分析技术意义寥寥。
我觉得这些书对于懂金融、不同数据分析技术的人比较有用，只懂数据分析技术而不动金融知识的人看起来肯定如雾里看花，甚至有人会觉得金融分析比较低级。
这方面比较经典的书籍有：《Advanced Topics in Analysis of Economic and Financial Data Using R》以及《Modelling Financial Time Series With S-plus》。
金融产品定价之类的常常要用到随机微分方程，有一本叫《Simulation Inference Stochastic Differential Equations：with R examples》的书是关于这方面的内容的，有实例，内容还算详实!此外，是风险度量与管理类。
