r 大数据,怎么学用r语言进行数据挖掘?

您将数据加载到内存中，然后运行脚本来研究和处理数据。如何学会使用R语言进行数据挖掘数据挖掘的理论基础与R无关，使用R时，数据都在内存中，只有当数据被调出时才能看到，Pnorm)可能没有shapiro.test那么强大，但是这么大的数据量应该也差不多。

excel几乎足以分析分析深度，聚焦传统行业(或行业)。做几个维度的分析，然后结合实际情况做个报告。如果图表足够丰富，可以分析变量的内在关系(传统行业中的关系非常简单，没有必要)，就是专业的分析工具。这两种工具的使用方式非常不同。使用Excel时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，在界面的不同位置可以访问各种工具。所以Excel用起来非常方便(熟能生巧)，但是用Excel处理数据非常耗时，而且如果接手一个新项目，必须单调重复这些过程。

您将数据加载到内存中，然后运行脚本来研究和处理数据。这个工具可能不够人性化，但是有以下几个优点。我觉得，概念上，R用起来更方便。如果您正在处理多列数据，尽管您只是在处理单个任务，但您将看到所有数据。使用R时，数据都在内存中，只有当数据被调出时才能看到。如果您正在进行转换或计算，您将处理相关列或行的子集，所有其他数据都在后台。我认为专注于手头的任务更容易。

数据挖掘的理论基础和r关系不大，如果你懂方法的话，其实用什么语言并不重要。不过R有几个包可以提高效率，弥补R自身的不足。做大数据很有用。我就说说我每天用的。大内存:R的内存管理太差，因为很少给程序员管理权限，以至于懒惰的操作系统和R都很懒，往往导致读取大数据时内存瞬间用完，导致这个Rsession强制退出。

Rmpi，snow，多核:并行操作/多距离操作。Rmpi最好多读，这是mpi在R中的实现..这是平行操作的黄金标准。如果要对大数据建模，高能计算是必须的。rcpp:r和c之间的接口。c和。f也很有用。R毕竟是高级语言，太慢了，基本方程要用低级语言写。如果做一个统计模型，会有很多推论。这个时候，你必须用低级语言写出对数似然的方程。

R是GNU开源工具，S语言血统，擅长统计计算和统计绘图。R语言爱好者可以借助强大的工具RHadoop在大数据领域大展拳脚，这对R语言程序员来说无疑是个好消息。RHadoop是Hadoop和R语言的结合，由RevolutionAnalytics开发，代码对github社区开源。RHadoop包含三个R包(rmr，rhdfs，rhbase)，对应Hadoop系统架构中的MapReduce，

h基于三个部分。2).RHiveRHive是一个通过R语言直接访问Hive的工具包，由NexR的一家韩国公司开发。3).重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一个组合的思路，我也做了相关的尝试。4).Hadoop调用R，以上都是R如何调用Hadoop。当然我们也可以反过来操作，打开JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。

R语言和MATLAB一样，用于数据分析和处理。在某些方面，它比MATLAB更强大，在计算矩阵方面，PYTHON完全不可比拟。r语言还可以结合Hadoop在集群上运行，这是大规模数据统计所必需的。优点Hadoop是一个可以分发大量数据的软件框架。Hadoop以可靠、高效和可扩展的方式处理数据。Hadoop之所以可靠，是因为它假设计算元素和存储会出现故障，所以它维护工作数据的多个副本，以确保可以为出现故障的节点重新分配处理。

Hadoop也是可扩展的，可以处理PB级的数据。此外，Hadoop依赖于社区服务，因此其成本相对较低，任何人都可以使用。Hadoop是一个分布式计算平台，用户可以轻松构建和使用。用户可以在Hadoop上轻松开发和运行处理海量数据的应用。主要有以下优点:可靠性高。Hadoop一点一点存储和处理数据的能力是值得信赖的。

如果简单一点的话，ks.test(x，pnorm)可能没有shapiro.test强大，但是这么大的数据量应该差不多。或者QQ norm(x)；Qqline(x)只是不是正式的测试，或者看看nortest包或者其他包里的函数。5、R中适合做较大数据多元线性回归有哪些

1，线性回归和非线性回归没有实质性的区别，都是寻求合适的参数来满足已有数据的规律。拟合方程(模型)一般用于内差计算或小尺度外差，2.y和x之间一般有内在联系，比如em * c 2。所以可以在回归之前收集相关信息，或者直接应用. 3.y和每个x之间的散度，否则可以考虑非线性回归。4.线性回归可以通过最小二乘法直接计算出相应的系数。