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我的阅读笔记：
- 基础语法和数据结构： 学习R语言的基本语法、数据结构，包括向量、列表、矩阵、数据框等。
- 数据清理和预处理： 介绍如何处理和清理数据，处理缺失值、异常值等，以便进行更好的分析。
- 数据可视化： 使用R中强大的可视化库，如ggplot2，进行数据可视化，创建高质量的图表和图形。
- 统计分析： 包括描述性统计、假设检验、回归分析等统计方法的实践应用。
- 机器学习： 探讨如何使用R实施机器学习算法，包括分类、回归、聚类等。
- 数据挖掘： 学习如何在R中应用数据挖掘技术，发现数据中的模式和关联。
- 报告生成： 使用R Markdown等工具，创建交互式、可重复使用的数据分析报告，便于分享和展示结果。
- 数据操作和变换： 学习使用dplyr等包进行数据操作和转换，以便高效地处理大型数据集。
- Web应用开发： 简要介绍使用Shiny包创建交互式Web应用程序的基本方法。
- 实际案例： 通过实际案例研究，展示如何将上述技术应用于真实的数据分析问题。