R语言编程基础-教学大纲

《R语言编程基础》教学大纲

课程名称：R语言编程基础 课程类别：必修

适用专业： 大数据技术类相关专业

总学时：48学时（其中理论18学时，实验30学时） 总学分：3.0学分

一、 课程的性质

大数据时代已经到来，在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据，为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术，广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业，有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据，云计算，人工智能行业的发展，满足日益增长的数据分析人才需求，特开设R语言编程基础课程。

二、 课程的任务

通过本课程的学习，使学生认识R的编译环境，获取与安装R语言，使用R包，控制流、文件读取、数据可视化及使用可视化工具Rattle进行数据分析等基本操作。本课程将紧密结合示例操作，及时讲解基础知识、相关函数及可视化操作，为学生今后进行实际编程操作奠定基础，为数据分析可视化提供方法，同时，掌握Rattle工具能更方便的实现数据挖掘相关操作。

三、 课程学时分配

序号 1 教学内容 第1章 R语言概述 理论学时 1 实验学时 1 其它

2 3 4 5 6 7 第2章 数据对象与数据读写 第3章 数据集基本处理 第4章 函数与控制流 第5章 初级绘图 第6章 高级绘图 第7章 可视化数据挖掘工具Rattle 总计 2 4 3 4 2 2 18 4 6 3 6 6 4 30 四、 教学内容及学时安排

1. 理论教学

序号 章节名称 主要内容 教学目标 1. 认识并安装R语言。 2. 认识R的编译环境。 3. 认识R包，并掌握R包的安装与加载。 4. 了解R语言的内置数据集。 1. 了解R语言中的数据类型，并掌握数据类型的判别方法及转换。 2. 了解R语言中的数据结构，并掌握不同数据结构的构建方式和转换。 3. 掌握不同数据源的数据读写方法。 学时 1 R语言概述 1. 认识R以及获取安装R 2. 认识R的编译环境Rstudio，获取R的帮助了解数据分析的应用场景 3. 使用R包 4. 了解R包内置数据集 1 2 数据对象与数据读写 1. 查看与转换对象类型 2. 数据结构的判断与转换 3. 读写不同数据源 2

3 数据集基本处理 1. 新增数据属性列 2. 清洗数据 3. 选取变量及数据 4. 整合数据 5. 处理字符数据 1. 掌握新增数据属性列的方法。 2. 掌握清洗数据（包括处理缺失值，处理日期变量等）的方法。 3. 掌握选取变量，删除变量等的方法。 4. 掌握整合数据的方法。 5. 掌握正则表达式与字符处理的方法。 4 4 函数与控制流 1. 掌握使用常用函数及apply函数处理数据。 2. 掌握if-else等条件1. 使用常用函数及apply函数处理数据 判断语句，以及2. 编写条件分支语句 switch分支语句。 3. 编写循环语句 3. 掌握for循环、4. 编制自定义函数 while循环、repeat-break循环语句。 4. 掌握编写自定义函数的方法。 1. 掌握使用R绘制基本图形。 2. 掌握使用修改图像参数的方法。 3. 掌握绘制组合图形的方法。 4. 掌握R中保存图形的方法。 1. 掌握使用lattice包绘制图形并修改图形参数的方法。 2. 掌握使用ggplot2包绘制图形并修改图形参数的方法。 3. 认识常用的交互式绘图工具。 3 5 初级绘图 1. 绘制基本图形 2. 修改图形参数 3. 绘制组合图形 4. 保存图形 4 6 高级绘图 1. 使用lattice包绘图 2. ggplot2包绘图 3. 认识交互式绘图工具 2

7 可视化数据挖掘工具Rattle 1. 安装Rattle 2. 导入数据 3. 探索数据 4. 构建模型 5. 评估模型 1. 了解并安装Rattle工具。 2. 掌握使用Rattle工具导入数据。 3. 掌握使用Rattle工具探索数据的方法。 4. 掌握使用Rattle工具构建模型的方法。 5. 掌握使用Rattle工具估计模型的方法。 2 学 时 合 计 18 2. 实验教学

序号 1 实验项目名称 R语言环境搭建 的常用功能 查看与转换对象类型，数据结构的判断与转换，向量、数据对象与数2 据读写 读写不同数据源的数据 数据集基本处3 理 4 函数与控制流 句，编写循环语句，编制自定义函数 绘制基本图形，修改图形参数，绘制组合图形，保存图5 初级绘图 形 使用lattice包绘图，使用ggplot2包绘图，使用交互式绘6 高级绘图 图工具 可视化数据挖7 掘工具Rattle 评估模型 学 时 合 计 30 安装Rattle，在Rattle上导入数据、探索数据、构建模型、4 6 6 据，处理字符数据 使用常用函数及apply函数处理数据，编写条件分支语3 新增数据属性列，清洗数据，选取变量及数据，整合数6 矩阵、数组、数据框、列表的创建与编辑索引等操作，4 实验要求 在Windows/Linux系统上安装R与R-studio；掌握R-sudio1 学时 五、 考核方式

突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成 = 学习态度（10%）+课堂参与（20%）+期末考核（70%），期末考试建议采用开卷形式，试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分，题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。