2025新版R语言教程零基础小白入门到精通 视频课程+配套源码案例2025年1月份后

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1 课程介绍

• 课程整体框架与学习目标说明

2 安装 R 和 Rstudio（windows）

• Windows 系统下 R 与 RStudio 的下载、安装及环境验证

3 安装 R 和 Rstudio（macos）

• macOS 系统下 R 与 RStudio 的安装流程与适配要点

4 开始使用 R

• R 语言基础操作入门，核心交互方式与基础指令

5 rstudio 设置

• RStudio 界面定制、偏好设置及高效使用基础

6 获取在线免费 R 分析环境

• 主流在线 R 运行环境（如 RStudio Cloud）的使用方法

7 获取练习数据集

• 内置数据集、公开数据集的获取与导入方法

8 R 语言的三种运行方式

• 交互式运行、脚本运行、项目运行的特点与实操

9 R 语言函数

• 函数的定义、调用、参数传递及基础内置函数使用

10 获取帮助

• R 语言内置帮助、官方文档及社区资源的使用技巧

11 测试计算机算力

• 利用 R 代码测试硬件算力的方法与结果解读

12 提示警告和错误

• R 语言常见警告 / 错误类型、原因及解决思路

13 常用快捷键

• RStudio 高效操作快捷键（编辑、运行、调试等）

14 什么是 R 包？

• R 包的概念、作用及生态体系介绍

15 如何选择 R 包

• 依据需求筛选优质 R 包的方法（功能、维护性、文档等）

16 安装 R 包

• R 包的常规安装流程与注意事项

17 修改镜像

• 国内镜像源配置，提升 R 包下载速度

18 install.packages 函数详解

• install.packages 函数参数、用法及异常处理

19 其余 R 包管理函数

• update.packages、remove.packages 等管理函数使用

20 获取 R 包帮助信息

• 查看 R 包文档、示例代码的方法

21 bioconductor 项目

• Bioconductor 平台介绍及生信相关 R 包使用

22 github 包安装

• 从 GitHub 安装非 CRAN 源 R 包的方法

23 R 项目

• R 项目的创建、管理及多文件协作

24 结构化数据与非结构化数据

• 两类数据的定义、特点及 R 语言处理差异

25 读入数据准备工作

• 数据读取前的格式检查、路径设置等准备步骤

26 点击鼠标读入文件

• RStudio 可视化界面导入文件的操作

27 read 系列函数读入数据

• read.csv、read.table 等函数读取文本数据的用法

28 将结果写入文件

• write 系列函数导出数据的方法

29 读写 excel 文件

• readxl、writexl 等包操作 Excel 文件的实操

30 读写 R 内置数据格式

• RData/RDS 格式的保存与读取

31 读入纸质版表格

• 纸质表格数字化（OCR）后导入 R 的方法

32 数据类型

• 数值、字符、逻辑、因子等基础数据类型及判断

33 向量

• 向量的定义、属性及基础操作

34 如何生成向量

• c ()、seq ()、rep () 等函数生成向量的方法

35 创建字符串和逻辑值向量

• 字符向量、逻辑向量的创建与运算

36 向量索引

• 位置索引、名称索引等向量取值方式

37 逻辑值索引

• 利用逻辑条件筛选向量元素

38 向量排序与筛选

• sort ()、order () 排序，subset () 筛选的实操

39 修改向量值

• 向量元素的替换、修改方法

40 向量统计

• 均值、中位数、方差等向量统计计算

41 向量绘制散点图

• plot () 函数绘制散点图的参数与实操

42 向量绘制直方图

• hist () 函数绘制直方图的用法

43 向量绘制条形图

• barplot () 函数绘制条形图的技巧

44 向量绘制饼图

• pie () 函数绘制饼图的方法

45 因子

• 因子的创建、水平设置及分类数据处理

46 计算频数

• table () 等函数计算分类数据频数

47 卡方检验

• 卡方检验的适用场景与 R 实现

48 利用频数表绘制文字云图

• wordcloud 包绘制词云的实操

49 矩阵

• 矩阵的创建、维度及基础运算

50 矩阵的索引

• 矩阵行 / 列索引、区域索引的方法

51 计算相关性

• cor () 函数计算矩阵 / 向量相关性

52 绘制相关性图

• 相关性可视化（散点图矩阵、相关系数图）

53 绘制热图

• heatmap () 函数绘制热图的参数与实操

54 分组条形图

• 多组数据条形图的绘制方法

55 数据框

• 数据框的创建、结构及特点

56 数据框索引

• 数据框行 / 列、元素的索引方式

57 R 实现 vlookup

• 模拟 Excel vlookup 功能的 R 代码实现

58 数据框绘制箱线图

• boxplot () 函数绘制箱线图的用法

59 数据框绘制小提琴图

• vioplot 包绘制小提琴图的实操

60 二维数据计算

• 数据框 / 矩阵的行 / 列求和、均值等计算

61 列表

• 列表的创建、索引及嵌套列表处理

62 列表绘制维恩图

• VennDiagram 包绘制维恩图的方法

63 缺失数据

• 缺失值的识别（is.na ()）及表示方式

64 如何处理缺失值

• 缺失值的删除、填充（均值 / 中位数 / 插补）方法

65 时间序列

• 时间序列数据的定义与基础处理

66 使用 xts 包处理时间序列

• xts 包对时间序列的索引、切片、运算

67 不同数据类型转换

• 数值、字符、因子、时间等类型的转换函数

68 二维数据排序

• 数据框按列排序（order ()、arrange ()）

69 筛选数据

• 基于条件筛选数据框行 / 列的方法

70 随机抽样

• sample () 函数实现数据随机抽样

71 利用 R 来斗地主

• 趣味案例：R 代码模拟斗地主发牌 / 出牌逻辑

72 数据汇总

• aggregate ()、summarise () 等函数实现数据汇总

73 数据探索

• 数据探索性分析（描述统计、分布检验）

74 tidyverse

• tidyverse 生态（dplyr、ggplot2 等）介绍

75 修改 R 配置文件

• R 配置文件（.Rprofile）的定制方法

76 tibble

• tibble 数据框的特点及与普通数据框的差异

77 管道

• %>% 管道符的使用，简化代码逻辑

78 cheatsheet

• RStudio cheatsheet（速查表）的获取与使用

79 tibble 数据处理

• tibble 的筛选、变形、汇总操作

80 dplyr 处理行列

• dplyr 包对数据框行 / 列的基础操作

81 增加行列

• mutate ()、add_row () 等函数添加行列

82 排序去重复

• arrange () 排序、distinct () 去重的实操

83 筛选

• filter () 函数按条件筛选数据

84 分组汇总

• group_by () + summarise () 实现分组统计

85 集合运算

• 数据框的交、并、差集运算

86 抽样和处理缺失值

• dplyr 实现抽样、na.omit ()/replace_na () 处理缺失值

87 处理字符串

• stringr 包实现字符串拆分、替换、匹配

88 整洁数据

• 整洁数据的原则（每列一个变量、每行一个观测）

89 长数据与宽数据

• 长格式 / 宽格式数据的定义与特点

90 宽数据转换为长数据

• pivot_longer () 函数实现宽转长

91 长数据转换为宽数据

• pivot_wider () 函数实现长转宽

92 合并和拆分数据

• merge ()/bind_rows () 合并数据、separate () 拆分列

93 获取真实分析数据

• 公开数据集（如 kaggle、UCI）的获取与清洗

94 R 虚拟环境

• renv 包创建 R 虚拟环境，管理包版本

95 R 语言 24 个高效操作技能

• 批量处理、循环优化、代码复用等高效技巧

96 AI 辅助 R 语言学习

• 利用 AI 工具（ChatGPT 等）学习 R 语言的方法

97 为 Rstudio 添加 AI 功能

• RStudio 集成 AI 插件的安装与配置

98 在 Rstudio 中使用 AI 会话生成代码

• 借助 AI 生成 R 代码、调试代码的实操

99 新一代 R 语言集成开发环境 Positron

• Positron 的特点、安装及与 RStudio 的差异

100 R 语言数据推荐

• 优质 R 语言学习数据、实战数据集推荐

总结

1. 核心基础：覆盖 R 环境搭建、数据类型、向量 / 矩阵 / 数据框等基础数据结构及操作；
2. 数据处理：重点讲解 tidyverse 生态（dplyr 为主）的数据清洗、转换、汇总技巧；
3. 拓展能力：包含可视化、AI 辅助、高效工具（Positron / 虚拟环境）等进阶内容。

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