预测实验 01：10 月 1 日，全国铁路单日客流会刷新历史纪录吗？
预测实验第 1 期：预测 10 月 1 日全国铁路单日客流 2495 万人次（80% 区间 2430-2560 万）、7 天累计 1.42 亿、民航单日 262 万。9/29...
ggplot2 中文乱码？一篇说清 showtext 字体配置（Windows / macOS / Linux）
画图中文全变方框？先花 60 秒诊断乱码根源（设备 × 字体组合），再按 Windows/macOS/Linux 三平台配置 showtext。附三个实测的坑：字体路径不存在...
R 日期处理速查：as.Date 格式符与 Date/POSIXct 选型
R 日期处理速查：as.Date 全部格式符对照、Date/POSIXct/POSIXlt 三种类型的区别与选型、日期运算常用写法。Excel 日期变成数字 44562 的还...
R教程-22: 初尝交互式数据表达
这里初步介绍了交互式的数据可视化工具。
R 字符串处理速查：stringr 提取、替换与正则
R 字符串处理速查（stringr）：拼接 str_c、截取 str_sub、检测 str_detect、提取 str_extract、替换 str_replace、拆分 s...
Python Matplotlib: 可视化的最佳实践——顺序对比
本篇技术分享侧重于顺序对比的可视化技巧。
Python Matplotlib: 可视化的最佳实践——排序区分
展示了两组数据见分组排序区分的可视化技巧。
Python Matplotlib: 可视化的最佳实践——相关关系
这里显示了python里面matplotlib强大的相关关系可视化代码和技巧。
Python: 基本数据类型
Python 数据类型 复习
ggplot2 散点图实操：分组着色、形状与主题调整
ggplot2 散点图实操教程：从图层叠加原理讲起，用 Ozone 数据演示分组着色、形状、点径、brewer 调色板、theme_bw、jitter 防重叠与 stat_b...
R 变量重要性排序：6 种方法实测对比
自变量太多不知道留哪个？用 mlbench 的 Ozone 数据实测 6 种变量重要性排序方法：随机森林 varimp、relaimpo、MARS/earth、逐步回归、Bo...
R 统计检验速查：t 检验、卡方、KS 怎么选
R 常用统计检验选型速查：正态性 Shapiro-Wilk、单样本/两样本 t 检验与 Wilcoxon、Kolmogorov-Smirnov 分布比较、F 检验比较方差、卡...
R教程-17：高级线性回归 案例研究(二）
本节介绍了实际案例的模型构建和参数选择部分。
R教程-16：高级线性回归 案例研究(一）
本节介绍了实际案例的预处理部分。
R 异方差检验与修正：Breusch-Pagan、Box-Cox 实操
残差呈喇叭形、BP 检验提示异方差？标准误不可信时 p 值和置信区间都会失真。本文用 R 的 cars 数据演示完整流程：Breusch-Pagan 检验与 gvlma 做诊...
用 R 做一次完整回归分析：cars 数据全流程
以 R 内置 cars 数据为例的完整回归分析流程：散点图/箱线图/密度图做图形探索 → 相关性 → lm() 拟合 → 逐项解读 summary（t 值、p 值、R²、AI...
R 回归模型诊断 6 步：VIF、D-W、AIC 怎么查
线性回归拟合完 lm() 之后该检查什么？本文按 6 步讲清模型诊断：p 值与显著性、VIF 检查多共线性、Durbin-Watson 检验残差自相关、AIC 与 R²/调整...
R教程-12：进阶绘图
这一节对上一节的绘图基础进行拔升，提高我们的可视化技巧。
R教程-11：简单绘图
这节介绍了如何用R语言绘画简单的图。
R教程-10：基础统计分析
在成功读取数据并处理好特殊值后，这节将介绍如何简单的观察数据的整体信息。
R教程-9：读取数据后的处理
在导入数据后如果遇到缺失、异常的情况怎么办？这节有介绍处理方法。
R教程-8：从文本文件 csv mysql读取文件
这一节我们来看看如何去从文本文件、csv和mysql数据库来读取文件。
R教程-7：包的安装与运用
这节介绍了R语言中包的安装和最火的几个包。
R教程-6：数据结构的加强操作
这一节我们来加强对R语言中数据结构的运用和操作能力。
R教程-5：基本语法
语法是程序语言中的骨架，这节介绍了R语言的基本语法，请熟练掌握。
R教程-4：R语言工作空间
这里介绍了R语言工作的空间环境。
R教程-3：R语言及RStudio的安装
这里介绍了如何安装R语言和编译器。
R教程-2：R语言流行度的介绍
这里写了R语言作为统计语言的流行程度，总结来说R语言比较热门
R教程-1：数据分析前景
这是数据挖掘R语言的极简教程，适合初学者入门。