Rate this post

Trong bài này, chúng ta sẽ đi qua danh sách một số gói quan trọng trong R. Chúng ta sẽ thảo luận về các gói phổ biến và thường được sử dụng nhất. Các gói này không có xếp hạng theo bất kỳ thứ tự nào nhưng là một phần của bài viết này do các chức năng và hoạt động đa dạng của chúng.

Các bài viết liên quan:

R là từ ngữ của Khoa học Dữ liệu bao gồm một kho lưu trữ khổng lồ các gói. Các gói này hấp dẫn các trường khác nhau sử dụng R cho các mục đích dữ liệu của chúng. Có 10.000 gói trong CRAN, làm cho nó trở thành một đại dương của các chức năng thống kê tinh túy. Mặc dù không thể đặt tên cho từng gói đơn lẻ trong bài viết này, nhưng chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để đưa các gói phổ biến nhất và thường được sử dụng vào R.

Xem thêm Node.js Package Manager

Tóm tắt nội dung

Giới thiệu về R và các package

R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường tính toán và thống kê mạnh mẽ, phổ biến trong cộng đồng nghiên cứu và phân tích dữ liệu. R cung cấp một loạt các chức năng và gói phần mềm để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Các package R là các tập hợp các chương trình, hàm và tài liệu mở rộng cho ngôn ngữ R. Chúng cung cấp các công cụ chuyên môn để giải quyết các vấn đề cụ thể trong các lĩnh vực như thống kê, học máy, kinh tế, sinh học, và nhiều lĩnh vực khác. Nhờ vào sự đa dạng và phong phú của các package R, người dùng có thể mở rộng khả năng của R và tận dụng các giải pháp sẵn có để giải quyết các vấn đề phức tạp.

Các package R phổ biến bao gồm:

dplyr: Package này cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xử lý và biến đổi dữ liệu, bao gồm lọc, sắp xếp, nhóm và tổng hợp.
ggplot2: Package này cung cấp các chức năng để tạo ra đồ thị đẹp và trực quan, giúp hiển thị dữ liệu một cách rõ ràng và dễ hiểu.
caret: Package này tập trung vào học máy và cung cấp các công cụ để xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán.
tidyr: Package này giúp bạn chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu thành các định dạng phù hợp để phân tích và trực quan hóa.
shiny: Package này cho phép bạn tạo ra ứng dụng web tương tác sử dụng R, giúp chia sẻ và trình bày kết quả phân tích một cách trực quan.

Đây chỉ là một số ví dụ về các package R phổ biến, và có rất nhiều package khác có thể phù hợp với nhu cầu và lĩnh vực công việc cụ thể. Sử dụng các package R giúp bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất trong quá trình phân tích dữ liệu và nghiên cứu.

Xem thêm Access modifier trong java

Cách cài đặt và sử dụng package R

Cách cài đặt và sử dụng package R như sau:

Cài đặt package:
- Sử dụng hàm install.packages("tên_package") để cài đặt package từ CRAN (Comprehensive R Archive Network), một kho lưu trữ chính thức của R. Ví dụ: install.packages("dplyr").
Tải và cài đặt package từ nguồn không phải CRAN:
- Nếu package không có trên CRAN, bạn có thể tải nó từ nguồn khác như GitHub. Sử dụng hàm install.packages("đường_dẫn_đến_file.tar.gz", repos = NULL, type = "source") để cài đặt package từ file tar.gz đã tải về. Ví dụ: install.packages("https://github.com/username/repository/archive/master.tar.gz", repos = NULL, type = "source").
Gọi package:
- Sau khi cài đặt, sử dụng hàm library(tên_package) hoặc require(tên_package) để gọi package vào phiên làm việc hiện tại của R. Ví dụ: library(dplyr).
Sử dụng các chức năng trong package:
- Khi package đã được gọi, bạn có thể sử dụng các chức năng và hàm trong đó. Ví dụ: dplyr cung cấp các hàm như filter(), select(), mutate(), và summarize() để xử lý và biến đổi dữ liệu.

Lưu ý: Đảm bảo rằng bạn đã kết nối internet khi cài đặt package từ CRAN hoặc tải từ nguồn không phải CRAN. Đồng thời, hãy kiểm tra phiên bản R và đảm bảo rằng nó tương thích với package mà bạn định cài đặt.

Xem thêm Giới thiệu về Package trong Flutter

Các package R phổ biến

Dưới đây là một số package R phổ biến mà người dùng thường sử dụng trong phân tích dữ liệu, thống kê và học máy:

dplyr: Cung cấp các công cụ cho xử lý và biến đổi dữ liệu, bao gồm lọc, sắp xếp, nhóm và tổng hợp.
ggplot2: Dùng để tạo đồ thị và biểu đồ trực quan, hỗ trợ việc khám phá dữ liệu và trình bày kết quả.
tidyr: Giúp bạn chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu thành các định dạng phù hợp cho phân tích và trực quan hóa.
caret: Cung cấp các công cụ cho học máy, bao gồm xử lý dữ liệu, chọn mô hình, đánh giá và tinh chỉnh tham số.
lubridate: Hỗ trợ xử lý và làm việc với dữ liệu thời gian và ngày tháng.
stringr: Cung cấp các công cụ xử lý và làm việc với chuỗi ký tự.
purrr: Giúp bạn thực hiện các phép toán lặp và áp dụng hàm lên các phần tử trong các đối tượng dạng vector hoặc danh sách.
data.table: Một gói mở rộng của R với hiệu suất cao cho xử lý và truy vấn dữ liệu lớn.
survival: Dùng cho mô hình hồi quy tồn tại và phân tích dữ liệu sinh tồn.
randomForest: Cung cấp phương pháp học máy RandomForest cho việc xây dựng mô hình dự đoán.
shiny: Cho phép tạo ứng dụng web tương tác sử dụng R mà không cần biết về lập trình web.
glmnet: Cung cấp các công cụ cho mô hình hồi quy Lasso và Elastic Net.
rpart: Sử dụng cho mô hình cây quyết định và rừng cây.
magrittr: Cung cấp cú pháp đọc được người dùng để làm cho mã R dễ đọc hơn.
readr: Dùng để đọc dữ liệu từ các tập tin dạng văn bản như CSV, TSV.
tidymodels: Cung cấp một bộ công cụ cho quy trình phân tích dữ liệu sạch, mô hình hóa và đánh giá, bao gồm dplyr, ggplot2, tidyr, caret và nhiều gói khác.
forecast: Sử dụng cho dự báo chuỗi thời gian và phân tích chuỗi thời gian.
rvest: Dùng để trích xuất dữ liệu từ các trang web và làm việc với dữ liệu HTML.
caretEnsemble: Cung cấp các phương pháp học máy kết hợp, bao gồm stacking, blending và bagging.
shinydashboard: Mở rộng của gói shiny, cho phép tạo giao diện người dùng web tương tác với giao diện đẹp và dễ sử dụng.
lubridate: Hỗ trợ xử lý và làm việc với dữ liệu thời gian và ngày tháng.
magrittr: Cung cấp cú pháp đọc được người dùng để làm cho mã R dễ đọc hơn.
tidyposterior: Dùng cho phân tích hậu nghiệm cho các mô hình thống kê.
plotly: Cho phép tạo ra đồ thị tương tác và trực quan sử dụng gói dữ liệu Plotly.
rmarkdown: Cho phép tạo ra báo cáo và tài liệu động sử dụng Markdown và R code.
ggplot2: Dùng để tạo đồ thị và biểu đồ trực quan, hỗ trợ việc khám phá dữ liệu và trình bày kết quả.
shiny: Cho phép tạo ứng dụng web tương tác sử dụng R mà không cần biết về lập trình web.
tidyr: Giúp bạn chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu thành các định dạng phù hợp cho phân tích và trực quan hóa.
dplyr: Cung cấp các công cụ cho xử lý và biến đổi dữ liệu, bao gồm lọc, sắp xếp, nhóm và tổng hợp.
caret: Cung cấp các công cụ cho học máy, bao gồm xử lý dữ liệu, chọn mô hình, đánh giá và tinh chỉnh tham số.
lubridate: Hỗ trợ xử lý và làm việc với dữ liệu thời gian và ngày tháng.
stringr: Cung cấp các công cụ xử lý và làm việc với chuỗi ký tự.
data.table: Một gói mở rộng của R với hiệu suất cao cho xử lý và truy vấn dữ liệu lớn.
randomForest: Cung cấp phương pháp học máy RandomForest cho việc xây dựng mô hình dự đoán.
rpart: Sử dụng cho mô hình cây quyết định và rừng cây.
magrittr: Cung cấp cú pháp đọc được người dùng để làm cho mã R dễ đọc hơn.
readr: Dùng để đọc dữ liệu từ các tập tin dạng văn bản như CSV, TSV.
forecast: Sử dụng cho dự báo chuỗi thời gian và phân tích chuỗi thời gian.
survival: Dùng cho mô hình hồi quy tồn tại và phân tích dữ liệu sinh tồn.
sparklyr: Cho phép kết nối và sử dụng dữ liệu trên Apache Spark từ R.

Đây chỉ là một số ví dụ về các package R phổ biến. Có rất nhiều package khác có sẵn trong hệ sinh thái R và tuỳ thuộc vào nhu cầu cụ thể, người dùng có thể khám phá và sử dụng các package phù hợp.

Xem thêm Http package trong Go lang

Bản tóm tắt package của R

Trong bài viết trên, chúng tôi đã xem qua danh sách các gói phổ biến nhất trong R. Chúng tôi đã thảo luận về các thư viện khác nhau mà chúng tôi sử dụng để bao bọc, phân tích và hiển thị dữ liệu. R là một ngôn ngữ không ngừng phát triển đã tạo dựng được chỗ đứng trong ngành Khoa học Dữ liệu. Chúng tôi hy vọng rằng bạn thích đọc bài viết này. Nếu chúng tôi bỏ sót bất kỳ gói nào mà bạn cho là quan trọng, hãy nhớ bình luận.

Xem thêm package trong java

Data science

Danh sách các pakage R

Giới thiệu về R và các package

Cách cài đặt và sử dụng package R

Các package R phổ biến

Bản tóm tắt package của R

Trả lời Hủy