1.1 声明

内容仅为个人学习的经验，并且并不详细。只为方向性引导，大家学习的时候要多在网络上查找资料

1.2 阶段1：下载好r并使用

  1. 先安装最新的R

  2. 再安装IDE

    1. 最常用的IDE就是Rstudio

    2. 我目前用的是positron会出一期专门介绍，但是因为还没正式版，有需要的同学可以去看看更新进展

  3. 了解软件的基本窗口和操作

1.3 阶段2：学习baseR

1.3.1 推荐资料

链接：公认R语言学习最好的书，学习起来清晰通俗，学习路线极其明确

1.3.2 学习路线

  1. 基础语法：懂得基础的语法知识，安装包，导入包，设定工作路径，使用函数，数据导出

  2. 数据结构：画重点，各个数据结构务必要务必了解。向量还是数据框还是列表，都了解后才能get到后续的列表嵌套数据框和数据框嵌套列表

  3. 数据处理：主要处理的对象是数据框，操作包括但不限于变量recode，变量筛选，数据框长宽转换，新建变量，重复值处理

  4. 数据可视化：可放单独一块学习，前期不用学习

  5. 统计分析：可做什么去学什么，前期不用学

  6. 机器学习（深度学习）：同上

1.4 阶段3：开始学习tidyverse

1.4.1 推荐资料

R语言编程:最好的tidyverse入门书，确实讲的通俗易懂，作者在知乎上有账号，关注不亏

R数据科学：Hadley Wickham（tidyverse的作者）写的书，讲的很详细，建议细细细细过一遍，获益匪浅

1.4.2 学习路径

直接参考加载包的时候的导入函数，一个个学

library(tidyverse)
Sass (SCSS)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.1     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.2     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
Shell

  1. 学习数据导入(readr)

  2. 学习新的数据结构（tibble：datafram优化版）

  3. 学习数据处理，变量筛选等(dplyr)

  4. 学习字符变量的处理(stringr)

  5. 学习因子变量的处理(forcats)

  6. 学习数据可视化(ggplot2)

  7. 学习函数式循环（purrr）务必要学

1.5 阶段4：学习可视化

1.5.1 学习资料

R数据可视化手册 第2版：系统的看一遍

各大知乎csdn微信公众号关键词搜索：都是宝藏呀

或者来我的云盘看一看

1.6 阶段5 统计分析

推荐一个公众号：R语言实战

平时什么统计分析不会全是知乎教我

1.7 阶段5 机器学习等

mlr3verse包，张敬信大佬可能这两年就会出书介绍

1.8 阶段6 其他

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