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r语言文本挖掘与分析,政府工作报告文本挖掘分析

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中文求助文本 挖掘和文本矩阵遇到的问题用segmentCN函数分段时，加上returnTypetm，就可以了 。txtr 语言如何数据，4做数据的理由分析不得不学R 语言 4做数据的理由分析不得不学R 语言 R是一种灵活的编程语言旨在促进探索 。

1、R 语言中没有维度的数据怎么转换成有维度?今天被粉丝发的文章难住了，偷偷去学了竞技风险模型 。我记得我之前写的关于竞争风险模型的实践真的很肤浅 。大家都笑了 。想了想，我把所有的求生知识分析和R 语言的做法和论文填报方法整理了一下 。什么时候用survival 分析当你关心结局和结局发生的时间时，你就要考虑survival 分析 。这种既有结尾又有时间的数据叫做生存数据，英文叫Timetoeventdata 。只是因为这个方法用在医学分析生存情境中，所以取名为生存分析 。反正你要记住一个例子 。我想研究汽车故障 ， 也要用Survival 分析，因为我关心有没有故障，我也关心故障发生多久(跑了多远) ， 也就是时间和事件都有，Timetoeventdata就是survival/10 。
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2、老师有没有R 语言与数据 挖掘最佳实践和经典案例的电子版不知不觉，我和R已经认识一年了 。在这个纪念日，我会写一篇纪念文章 。之前，我对统计软件并没有特别的偏好 。spss、sas和eviews都用上了 。其中 ， spss略受青睐 ， 主要是因为它相对简单 。sas的学习难度和应用条件(模块多，文件太大)是我无法接受的，eviews也只是用在时间序列上 。当时比较关注具体的理论学习，但是再深入，就会产生一个疑问 。想在现实中实现这些比较新的内容，应该怎么做？

也是在去年的这个时候，一位曾经在学院任教的老师(现在是不列颠哥伦比亚大学的终身教授)回来给我们授课一个月 。在这一个月里，我接触到了R 语言 。接下来的一年(现在依然如此) ， 我一直处于自学r的阶段，虽然很努力，但受益匪浅 。一方面，我终于摆脱了愚蠢软件的束缚(用了R之后，基本不用spss了) 。另一方面 ， 最重要的是，R镜站的文献让我学到了太多以前没有接触过的前沿知识，并通过R 语言进行实践，这些都是以前的 。

3、做数据 分析必须学R 语言的4个理由Doing data分析4你必须学习R -2的理由/ R是一种灵活的编程语言 ， 它专门用于推广探索性数据分析、经典统计测试和高级图形 。r拥有丰富且不断扩展的数据包库，处于统计学前沿，data 分析和data 挖掘 。r在不断发展的大数据领域已经被证明是一个有用的工具，并且已经被集成到几个商业软件包中，比如IBMSPSS？InfoSphere呢？，和Mathematica 。

为什么选择r？r可以进行统计 。你可以把它看作是SASAnalytics等分析系统的竞争对手，更不用说StatSoftSTATISTICA或Minitab等更简单的包了 。很多政府、企业、医药行业的专业统计学家、方法论者，把整个职业生涯都献给了IBMSPSS或者SAS，却从来没有写过一行R代码 。所以在某种程度上，学习和使用R的决定与企业文化和你想如何工作有关 。
4、什么是数据 挖掘中的关联 分析fine bi data挖掘的结果会以字段和记录的形式添加到多维数据库中，可以在创建分析时从一个特殊的data 挖掘 business包中使用，这与拖动任何普通字段没有区别 。FineBI的new 分析中有各种控件和图表，使用OLAP 分析的人可以很容易地查看他们想要的具体结果或各种结果的汇总 。相关性分析是指如果两个或两个以上的事物之间存在一定的相关性 ， 

5、R 语言GEO数据 挖掘:步骤三:进行基因差异 分析使用limma包 。这里注意，limma包对于基因芯片表达矩阵是分析，对于逆转录RNAseq表达矩阵不能是分析(因为数据特征不同) 。RNAseq需要用另一种方式来解读这个表，但是上面的用法不能随意和任何两组比较 。还有一种方法是对分组信息进行处理 ， 然后自定义比较元素自定义函数来比较热土和火山图 ， 这种方法很傻，只要前面得到的deg数据(也就是基因差异表达数据)是正确的 。
6、求助中文 文本 挖掘和 文本矩阵遇到的问题使用segmentCN函数进行分词时，添加returnTypetm ，可以使用txt 。

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