《数据驱动安全:数据安全分析、可视化和仪表盘》一2.2.2 设置R语言环境

本文涉及的产品
数据安全中心,免费版
简介: 本节书摘来华章计算机《数据驱动安全:数据安全分析、可视化和仪表盘》一书中的第2章 ,第2.2.2节,[美]杰·雅克布(Jay Jacobs)鲍布·鲁迪斯(Bob Rudis) 著 薛杰 王占一 张卓 胡开勇 蒋梦飏 赵爽 译, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

本节书摘来华章计算机《数据驱动安全:数据安全分析、可视化和仪表盘》一书中的第2章 ,第2.2.2节,[美]杰·雅克布(Jay Jacobs)鲍布·鲁迪斯(Bob Rudis) 著 薛杰 王占一 张卓 胡开勇 蒋梦飏 赵爽 译, 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

2.2.2 设置R语言环境

你需要下载安装R(http://cran.rstudio.com/),Rstudio(www.rstudio.com/ide/download/),来构建R/RStudio环境。所有的链接都有Linux、Windows、Mac OS X操作系统的安装细节,在这里我们不再浪费时间。你需要做的仅仅是在安装RStudio时选择桌面还是服务器模式,它们都包含一样的核心特性。

  • 内置的IDE
  • 数据结构和工作空间探索工具
  • R控制台的快速访问
  • R帮助界面
  • 图形画板界面
  • 文件系统浏览器
  • 包管理器
  • 集成版本控制系统

它们的主要区别是:一个是单用户产品(RStudio Desktop);另一个(RStudio Server)是装在服务器上,可以通过浏览器访问,使多用户可以利用计算设施的优势。假设你不熟悉R或者R Studio,可以马上下载安装RStudio Desktop(本书所有涉及RStudio例子都是桌面版完成的)。
如果受限要使用商业版的工具,Revolution Analytics(www.revolutionanalytics.com/support)提供商业版本和对R的技术支持服务。
安装好之后,打开RStudio,你会看到默认的工作空间,如图2-4所示。
都搞定之后,你需要花一些时间读读Paul Torfs和 Claudia Brauer写的《A (Very) Short Introduction to R》(http://cran.r-project.org/doc/contrib/ Torfs%2BBrauer-Short-R-Intro.pdf)。这能让你对于R语言以及R Studio环境有足够的基本掌握。
虽然可以用RStudio内置的包管理器去安装包,但是使用控制台会更方便。可以通过安装ggplot2包熟悉这一流程,它是本书例子中使用的主要图形库。当你在RStudio控制台敲入以下命令时,安装就会开始。

image

执行以下代码确认ggplot2安装正确以及R/RStudio环境正常:
image

假如没有出错,你看到如图2-5所示的柱状图,说明你的环境已经准备好了,可以运行本书的所有例子。假如遇到错误,尝试仅仅用R控制台(不是RStudio)重新安装ggplot2,执行上述柱状图代码。假如运行正常,卸载并重装RStudio以解决这个错误。


image

image

同Python一样,R语言也有许多有用的库可以简化任务。我们会在后续章节陆续介绍,你也可以细读Comprehensive R Archive Network(CRAN)(http://cran.r-project.org/web/packages/),上面有很多开发者开发的库。

关于R版本
本书的R例子都是在R 3.0版本下创建的,有些包管理器仍旧将2.15版本作为默认版本。建议你从本章提供的安装资源安装R,确保本章后续用到的包的最大兼容性。

相关文章
|
3月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
R语言从数据到决策:R语言在商业分析中的实践
【9月更文挑战第1天】R语言在商业分析中的应用广泛而深入,从数据收集、预处理、分析到预测模型构建和决策支持,R语言都提供了强大的工具和功能。通过学习和掌握R语言在商业分析中的实践应用,我们可以更好地利用数据驱动企业决策,提升企业的竞争力和盈利能力。未来,随着大数据和人工智能技术的不断发展,R语言在商业分析领域的应用将更加广泛和深入,为企业带来更多的机遇和挑战。
|
4月前
|
数据可视化 数据挖掘 图形学
R语言基础可视化:使用ggplot2构建精美图形的探索
【8月更文挑战第29天】 `ggplot2`是R语言中一个非常强大的图形构建工具,它基于图形语法提供了一种灵活且直观的方式来创建各种统计图形。通过掌握`ggplot2`的基本用法和美化技巧,你可以轻松地将复杂的数据转化为直观易懂的图形,从而更好地理解和展示你的数据分析结果。希望本文能够为你探索`ggplot2`的世界提供一些帮助和启发。
|
4月前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
R语言高级可视化技巧:使用Plotly与Shiny制作互动图表
【8月更文挑战第30天】通过使用`plotly`和`shiny`,我们可以轻松地创建高度互动的数据可视化图表。这不仅增强了图表的表现力,还提高了用户与数据的交互性,使得数据探索变得更加直观和高效。本文仅介绍了基本的使用方法,`plotly`和`shiny`还提供了更多高级功能和自定义选项,等待你去探索和发现。希望这篇文章能帮助你掌握使用`plotly`和`shiny`制作互动图表的技巧,并在你的数据分析和可视化工作中发挥更大的作用。
|
4月前
|
数据可视化
R语言自定义图形:ggplot2中的主题与标签设置
【8月更文挑战第30天】`ggplot2`作为R语言中功能强大的绘图包,其自定义能力让数据可视化变得更加灵活和多样。通过合理使用`theme()`函数和`labs()`函数,以及`geom_text()`和`geom_label()`等几何对象,我们可以轻松创建出既美观又富有表达力的图形。希望本文的介绍能够帮助你更好地掌握`ggplot2`中的主题与标签设置技巧。
|
1月前
|
人工智能 安全 网络安全
揭秘!大模型私有化部署的全方位安全攻略与优化秘籍,让你的AI项目稳如磐石,数据安全无忧!
【10月更文挑战第24天】本文探讨了大模型私有化部署的安全性考量与优化策略,涵盖数据安全、防火墙配置、性能优化、容器化部署、模型更新和数据备份等方面,提供了实用的示例代码,旨在为企业提供全面的技术参考。
98 6
|
2月前
|
数据挖掘 C语言 C++
R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。
【10月更文挑战第21天】时间序列分析是一种重要的数据分析方法,广泛应用于经济学、金融学、气象学、生态学等领域。R语言是一种强大的统计分析工具,提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。本文将介绍使用R语言进行时间序列分析的基本概念、方法和实例,帮助读者掌握R语言在时间序列分析中的应用。
52 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
解锁AI潜力:让开源模型在私有环境绽放——手把手教你搭建专属智能服务,保障数据安全与性能优化的秘密攻略
【10月更文挑战第8天】本文介绍了如何将开源的机器学习模型(如TensorFlow下的MobileNet)进行私有化部署,包括环境准备、模型获取与转换、启动TensorFlow Serving服务及验证部署效果等步骤,适用于希望保护用户数据并优化服务性能的企业。
75 4
|
3月前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
R语言在金融数据分析中的深度应用:探索数据背后的市场智慧
【9月更文挑战第1天】R语言在金融数据分析中展现出了强大的功能和广泛的应用前景。通过丰富的数据处理函数、强大的统计分析功能和优秀的可视化效果,R语言能够帮助金融机构深入挖掘数据价值,洞察市场动态。未来,随着金融数据的不断积累和技术的不断进步,R语言在金融数据分析中的应用将更加广泛和深入。
|
4月前
|
数据可视化
R语言可视化设计原则:打造吸引力十足的数据可视化
【8月更文挑战第30天】R语言可视化设计是一个综合性的过程,需要综合运用多个设计原则来创作出吸引力十足的作品。通过明确目标、选择合适的图表类型、合理运用色彩与视觉层次、明确标注与引导视线以及引入互动性与动态效果等原则的应用,你可以显著提升你的数据可视化作品的吸引力和实用性。希望本文能为你提供一些有益的启示和帮助。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
R语言在数据科学中的应用实例:探索与预测分析
【8月更文挑战第31天】通过上述实例,我们展示了R语言在数据科学中的强大应用。从数据准备、探索、预处理到建模与预测,R语言提供了完整的解决方案和丰富的工具集。当然,数据科学远不止于此,随着技术的不断发展和业务需求的不断变化,我们需要不断学习和探索新的方法和工具,以更好地应对挑战,挖掘数据的潜在价值。 未来,随着大数据和人工智能技术的普及,R语言在数据科学领域的应用将更加广泛和深入。我们期待看到更多创新的应用实例,为各行各业的发展注入新的动力。