雖然很早就知道R被微軟收購，也很早知道R在統計分析處理方面很強大，開始一直沒有行動過。。。直到

直到12月初在微軟技術大會，看到我軟的工程師演示R的使用，我就震驚了，然后最近在網上到處了解和爬一些R的資料，看著看著就入迷了，這就是個大寶庫了，以前怎么沒發現，看來還是太狹隘了。直到前幾天我看到這個Awesome R文檔，我就靜不下來了，對比了目前自己的工作和以后的方向，非常適合我。所以毫不猶豫的把這個文檔漢化了，所以大家一起享受吧。

這里有很多非常不錯的R包和工具. 該想法來自于.

這里是包的導航清單，看起來更方便

通過這些翻譯了解這些工具包，以后干活也就方便多了。不過翻譯這個東西的確要靠耐心，翻譯，編輯花費了至少一周的空余時間。

在編輯本文的過程中，驚喜的發現Awesome系列的其他資源：地址在github：

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RStudio – 一個非常強大高效的圖形界面開發環境，可以在Windows, Mac, 和Linux運行.

Emacs + ESS – ESS是一個emacs文本編輯器的一個統計分析的插件.

Sublime Text + R-Box – 一個在Sublime 2/3中使用R語言編程的插件.

TextMate + r.tmblundle – TextMate 1/2的插件.

StatET – 一個基于Eclipse的R語言IDE.

Revolution R Enterprise – 專注于大數據,大規模多處理器的功能,可以對學術用戶免費提供和商業使用.

R Commander – 一個包括基本圖形用戶界面的R包.

IRkernel – Jupyter的R語言內核.

Deducer – 一個菜單驅動的數據分析的GUI工具,類似電子表格數據編輯器.

Radiant – 一個使用R語言，獨立的基于瀏覽器接口的業務分析平臺,基于Shiny.

Vim-R – Vim中R語言插件.

Nvim-R – Neovim中R語言插件.

JASP – 一個完整的貝葉斯和概念論相關方法的R包,和使用SPSS非常相似。

Bio7 – 一個包括創建,科學圖像分析和統計分析的IDE.

RTVS – Visual Studio中R開發工具.

magrittr – 一個R語言高效的管道操作包.

pipeR – 多泛型管道的實現.

lambda.r – R語言中函數式編程和簡單的模式匹配.

purrr – 一個高級函數編程語言包.

dplyr – 快速數據操作和數據庫查詢.

data.table – 使用短小靈活的語法操作數據.

reshape2 – 靈活的數據排列,聚合處理.

readr – 一個快速簡單的讀取表格數據到R中的包.

haven – 對導入SPSS,STATA和SAS的文件進行改進.

tidyr – 方便對數據進行整理、傳播和收集.

broom – 將統計分析對象轉換成整齊的數據框(一種數據組織和呈現的方式).

rlist – 一個操作非規范化數據的工具箱.

jsonlite – 一個快速解析JSON文件的包.

ff – 設計用來存儲大型數據集的數據結構.

lubridate – 一組日期和時間函數.

stringi – 基于ICU的字符串處理方案.

stringr – 基于stringi之上的對字符串處理API.

bigmemory – 提供共享內存和內存映射矩陣,同時也包提供額外的工具,包括線性模型.(biglm) 和隨機森林 (bigrf).

fuzzyjoin – 使用不精確匹配的方式連接表數據.

tidyverse – 簡單從tidyverse下載和安裝包.

ggplot2 – 強大的繪圖統計和計算圖形系統的實現.強烈推薦.

ggfortify -一個ggplot2(流行的統計軟件包)統一的接口(使用一行代碼即可).

ggrepel – 排除重疊的文本標簽.

ggalt – ggplot2額外的坐標系統,幾何和統計.

ggtree – 可視化和注釋的系統樹.

ggplot2 Extensions – ggplot2擴展顯示例子.

lattice – 一個強大優雅的高級數據可視化系統.

corrplot – 圖形顯示相關矩陣或一般矩陣。它還包含一些矩陣重新排序算法.

rgl – R中3D可視化系統.

Cairo – 一個使用cairo組件創建高質量顯示輸出的R圖形包.

extrafont – 在R中圖像中使用字體的工具.

showtext – 讓R圖形設備顯示文本的時候使用系統字體.

animation – 一個使用 ImageMagick在R中產生動畫圖形的工具.

gganimate – 用ggplot2創建簡單的動畫. >>>官網

misc3d – 強大的3D繪圖工具.

xkcd – 在圖表中使用xkcd風格.

imager – 一個基于CImg庫的圖像處理包.

d3heatmap – 使用D3繪制互動的熱圖.

DataTables – 將R矩陣或數據框作為交互的HTML表.

DiagrammeR – 在R中創建JS圖表和流程圖.

dygraphs – 在R中繪制時間序列數據圖形.

formattable – 可格式化的數據結構.

ggvis – R中交互式的圖形處理語法.

Leaflet – 一個非常流行的交互式地圖JavaScript組件.

MetricsGraphics – 可以輕松創建D3散點圖、折線圖和直方圖.

networkD3 – D3 JavaScriptR網絡圖.

scatterD3 – D3 互動散點圖.

plotly – 使用plot.ly進行交互式ggplot2和Shiny繪圖.

rCharts – 交互式JS繪圖.

rbokeh – Bokeh的R接口.

threejs – 交互式3D散點圖和地球儀.

timevis – 創建完全交互式的時間軸可視化圖形.

visNetwork – 使用vis.js類庫進行網絡可視化.

knitr – R中簡單的動態報表生成工具.

xtable – 將表格導出到LaTeX或者HTML.

rapport – 一個R模版系統.

rmarkdown – R動態文檔工具.

slidify – 創建和發布漂亮的html5展示效果.

Sweave – 使用R創建LaTeX報表的R包.

texreg – 在LaTex和HTML中格式化統計模型.

checkpoint – 從檢查點快照服務器安裝包.

brew – 報告模板的生成框架.可以和knitr合并.

ReporteRs – 一個生成微軟Word, PowerPoint和HTML報表的R包.

bookdown – 使用R Markdown編寫書籍.

ezknitr – 避免使用’knitr’帶來的工作目錄的痛苦.

Web Technologies List – 關于如何使用R和網絡的相關信息.

shiny – 使用R創建簡單的Web交互應用.

RCurl – 常規的網絡客戶端接口 (HTTP/FTP/…) .

httr – 使用更加友好的RCurl封裝.

httpuv – HTTP和WebSocket服務程序.

XML – R中生成和解析XML的工具.

rvest – 簡單的web信息抓取,使用CSSSelect 和 XPath 語法.

OpenCPU – HTTP API.

Rfacebook – Facebook API.

RSiteCatalyst – Adobe 分析服務的R語言客戶端.

plumber – 一個將現有的R代碼轉換為API的包.

parallel – R語言高性能的并行計算平臺. multicore and snow.

Rmpi – Rmpi對MPI APIS提供了一個包裝過的接口,它也提供一個交互式的R環境.

foreach – 使用并行來執行循環.

SparkR – R for Spark.

DistributedR – 一個來自惠普Vertica Analytics團隊的可伸縮的高性能平臺.

ddR – 提供分布式數據結構,簡化了R中的分布式計算.

sparklyr – 來自RStudio的Spark接口.

Rcpp – Rcpp在R中提供了一個高效的API,使得函數更快執行.

Rcpp11 – Rcpp11完全重新設計,以C++11為目標.

compiler – 使用JIT提高R代碼的速度.

APIrJava – R語言對JAVE接口.

jvmr – 集成了R, Java, and Scala.

rJython – R語言對Python/Jython的接口.

rPython – 允許R調用Python.

runr – 在R中運行Julia和Bash.

RJulia – R中調用Julia.

RinRuby – 一個Ruby庫,整合了R用Ruby解釋器.

R.matlab – 讀寫mat文件,將R和Matlab連接到一起.

RcppOctave -Octave and Matlab的接口.

RSPerl – 雙向接口,R中調用Perl和在Perl中調用R.

V8 – 嵌入JavaScript引擎.

htmlwidgets – R中把JavaScript數據可視化的最好方法.

rpy2 – Python對R的接口.

RODBC – R中ODBC數據庫范圍.

DBI – 在R和數據庫管理系統之間定義一個公共的接口.

elastic – Elasticsearch HTTP API的包裝器.

mongolite – R中Mongo客戶端.

RMySQL – R語言的MySQL數據庫接口.

ROracle – R中Oracle數據庫的接口.

RPostgreSQL – R語言的PostgreSQL數據庫系統接口.

RSQLite – R語言SQLite數據庫接口.

RJDBC – 通過JDBC接口訪問數據庫.

rmongodb – R中MongoDB驅動.

rredis – R中Redis驅動.

RCassandra -Apache Cassanda直接接口(不是JAVA)，提供了最多的基本功能.

RHive – 通過Apache Hive的R擴展促進分布式計算.

RNeo4j – Neo4j圖形數據庫驅動.

AnomalyDetection – 來自Twitter的AnomalyDetection R包.

ahaz – 半參數添加風險回歸的正則化.

arules – 挖掘關聯規則和頻繁項集.

bigrf – 大隨機森林:大型數據集的分類和回歸森林.

bigRR – 廣義回歸(特殊是在p >> n情況下).

bmrm – 風險最小化方案的正規化方法.

Boruta – 所有相關的特征選擇算法的一個封裝 .

BreakoutDetection – Breakout Detection via Robust E-Statistics from Twitter.

bst – 梯度增加.

CausalImpact – 利用貝葉斯時間序列結構模型進行因果推斷.

C50 – C5.0決策樹和基于規則的模型.

caret – 分類和回歸訓練.

CORElearn – 分類、回歸、特征評價和排序.

CoxBoost – Cox models by likelihood based boosting for a single survival endpoint or competing risks.

Cubist – 規則和基于實例的回歸建模.

e1071 – Misc統計函數 (e1071),主要功能有類別分析、傅里葉變換,模糊聚類,支持向量機,最短路徑計算,樸素貝葉斯分類器等等.

earth – 多元自適應回歸模型.

elasticnet – 稀疏估計和稀疏主成分分析.

ElemStatLearn – 書籍”The Elements of Statistical Learning, Data Mining, Inference, and Prediction”中的數據集,函數和例子.

evtree – 全局最優樹的進化學習.

forecast – 使用ARIMA, ETS, STLM, TBATS,和神經網絡進行時間序列預測.

forecastHybrid – 使用”forecast”包對ARIMA, ETS, STLM, TBATS,和神經網絡模型進行交叉檢驗.

FSelector – 一個基于subset-search或特性排名方法的特征選擇框架.

frbs – 使用模糊規則系統處理分類和回歸的任務.

GAMBoost -  基于廣義線性和加法模型.

gamboostLSS – GAMLSS方法的改善.

gbm – 改善廣義線性模型.

glmnet – Lasso 和 elastic-net正規化廣義線性模型.

glmpath – L1 Regularization Path for Generalized Linear Models and Cox Proportional Hazards Model.

GMMBoost – 廣義混合模型.

grplasso – Fitting user specified models with Group Lasso penalty.

grpreg – Regularization paths for regression models with grouped covariates.

h2o – Deeplearning, Random forests, GBM, KMeans, PCA, GLM.

hda – 異方差判別分析.

ipred – 預測器改進.

kernlab – kernlab: 基于內核學習的機器實驗室.

klaR – 分類和可視化.

kohonen – 監督和非監督自組織映射.

lars – Least Angle Regression, Lasso and Forward Stagewise.

lasso2 – L1 constrained estimation aka ‘lasso’.

LiblineaR – 基于C/C++庫的線性預測模型.

lme4 – Mixed-effects models.

LogicReg – 邏輯回歸模型.

maptree – 映射、修剪和圖形樹模型.

mboost – Model-Based Boosting.

Machine Learning For Hackers

mvpart – Multivariate partitioning.

MXNet – MXNet brings flexible and efficient GPU computing and state-of-art deep learning to R.

ncvreg – Regularization paths for SCAD- and MCP-penalized regression models.

nnet – eed-forward Neural Networks and Multinomial Log-Linear Models.

oblique.tree – Oblique Trees for Classification Data.

pamr – Pam: 小矩陣預測分析.

party – A Laboratory for Recursive Partytioning.

partykit – A Toolkit for Recursive Partytioning.

penalized – L1 (lasso and fused lasso) and L2 (ridge) penalized estimation in GLMs and in the Cox model.

penalizedLDA – Penalized classification using Fisher’s linear discriminant.

penalizedSVM – 使用懲罰函數的特征選擇支持向量機.

quantregForest – quantregForest: Quantile Regression Forests.

randomForest – 隨機森林: Breiman and Cutler’s random forests for classification and regression.

randomForestSRC – randomForestSRC: Random Forests for Survival, Regression and Classification (RF-SRC).

rattle – 圖形界面式的數據挖掘工具.

rda – Shrunken Centroids Regularized Discriminant Analysis.

rdetools – Relevant Dimension Estimation (RDE) in Feature Spaces.

REEMtree – Regression Trees with Random Effects for Longitudinal (Panel) Data.

relaxo – Relaxed Lasso.

rgenoud – R version of GENetic Optimization Using Derivatives.

rgp – R基因編程框架.

Rmalschains – 使用本地文化基因算法進行連續問題優化.[這里翻譯不準]. Search Chains (MA-LS-Chains) in R.

rminer – 在分類和回歸問題中簡單的使用數據挖掘方法(如神經網絡和支持向量機).

ROCR – 可視化評分分類器的性能.

RoughSets – 使用粗糙集和模糊粗糙集理論進行數據分析.

rpart – Recursive Partitioning and Regression Trees.

RPMM – Recursively Partitioned Mixture Model.

RSNNS – Neural Networks in R using the Stuttgart Neural Network Simulator (SNNS).

Rsomoclu – Parallel implementation of self-organizing maps.

RWeka – Weka的R接口(Weka是基于JAVA環境下開源的機器學習以及數據挖掘軟件).

RXshrink – RXshrink: Maximum Likelihood Shrinkage via Generalized Ridge or Least Angle Regression.

sda – Shrinkage Discriminant Analysis and CAT Score Variable Selection.

SDDA – Stepwise Diagonal Discriminant Analysis.

SuperLearner and subsemble – Multi-algorithm ensemble learning packages.

svmpath – svmpath: the SVM Path algorithm.

tgp – Bayesian treed Gaussian process models.

tree – 分類和回歸樹.

varSelRF – 使用隨機森林進行變量選擇.

xgboost – eXtreme Gradient Boosting Tree model, well known for its speed and performance.

text2vec – 一個快速文本挖掘框架。 Fast Text Mining Framework for Vectorization and Word Embeddings.

tm – 一個全面的文本挖掘框架.

openNLP – Apache OpenNLP工具接口.

koRpus – 一個文本分析的R包.

zipfR – 詞頻分布統計模型.

NLP – 基本自然語言處理功能.

LDAvis – 主題模型的交互式可視化.

topicmodels – Topic modeling interface to the C code developed by by David M. Blei for Topic Modeling (Latent Dirichlet Allocation (LDA), and Correlated Topics Models (CTM)).

syuzhet – Extracts sentiment from text using three different sentiment dictionaries.

SnowballC – Snowball stemmers based on the C libstemmer UTF-8 library.

quanteda – 文本數據的定量分析.

Topic Models Resources – 主題模型的學習和R相關資源.

NLP for – NLP related resources in R. @Chinese.

coda – 輸出MCMC(馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論)的分析和診斷信息.

mcmc – 馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論(MCMC).

MCMCpack – 馬爾可夫鏈蒙特卡爾理論 (MCMC).

R2WinBUGS – 在在R/S-PLUS中打開WinBUGS 和 OpenBUGS.

BRugs – OpenBUGS MCMC 軟件的R接口.

rjags – JAGS MCMC組件的R接口.

rstan – Stan MCMC軟件的R接口.

minqa – Derivative-free optimization algorithms by quadratic approximation.

nloptr – 一個免費開源的非線性最優化程序包.

lpSolve – Lp_solve解決線性和整形問題的R接口.

quantmod – 定量金融模型和交易框架.

TTR – 技術交易規相關的數據和功能函數.

PerformanceAnalytics – 計量經濟學性能和風險分析工具.

zoo – S3 Infrastructure for Regular and Irregular Time Series.

xts – 可擴展的時間序列.

tseries – 金融時間序列分析和計算.

fAssets – 金融資產分析和建模.

Bioconductor – 用于分析和理解高通量基因組數據的工具.

genetics – 處理基因數據的R包.

gap – 一個人口家庭遺傳數據分析的綜合工具.

ape – 分子系統學和進化分析.

pheatmap – 一個使用簡單的熱圖工具.

ddpcr – Analysis and visualization of Droplet Digital PCR data.

Network Analysis List – 網絡分析相關資源.

igraph – 一個網絡分析工具集合.

network – 一個操作數據關系的基本工具.

sna – 基本的網絡測量和可視化工具.

netdiffuseR – 網絡擴散的分析工具.

networkDynamic – 支持動態和時序網絡.

ndtv – 構建動畫的可視化動態網絡工具,支持多種數據格式.

statnet – 大量網絡數據的分析,仿真和可視化工具.

ergm – 指數隨機圖模型.

latentnet – Latent position and cluster models for network objects.

tnet – Network measures for weighted, two-mode and longitudinal networks.

rgexf – 從R導出網絡對象到GEXF, for manipulation with network software like Gephi or Sigma.

visNetwork – 使用vis.js類庫進行網絡可視化.

Package Development List – 提高整體開發能力的包.

devtools – 然R開發人員的生活變得更簡單的工具.

testthat – 一個R包測試工具.

R6 – simpler, faster, lighter-weight alternative to R’s built-in classes.

pryr – Make it easier to understand what’s going on in R.

roxygen – 在函數定義中描述說明.

lineprof – R中在線分析結果可視化.

packrat – 讓R項目更加簡單,便攜和可重構的工具.

installr – R中按照軟件的相關函數(Windows平臺).

import – R的導入機制.

modules – 另外一個R模塊系統(Python風格).

Rocker – R configurations for Docker.

RStudio Addins – RStudio插件列表.

drat – Creation and use of R repositories on 使用R在GitHub或其他平臺創建和使用倉儲.

covr – Test coverage for your R package and (optionally) upload the results to coveralls or codecov.

lintr – R靜態代碼分析.

staticdocs – 為一個R包生成靜態html文檔.

futile.logger – R中類似log4j的日志記錄包.

log4r – R中的log4j接口.

logging – 一個在R中實現log4j的日志處理包.

engsoccerdata – 英國和歐洲聯賽結果數據(1871-2016年).

gapminder – 從Gapminder摘錄的數據集.

git2r – 在R中使用git.

CXXR – Refactorising R into C++.

fastR – FastR is an implementation of the R Language in Java atop Truffle and Graal.

incanter – Clojure-based, R-like statistical computing and graphics environment for the JVM with Lisp spirit.

pqR – 一個更快的R實現.

renjin – 一個基于JVM的R編譯器.

rho – Refactor the interpreter of the R language into a fully-compatible, efficient, VM for R.

riposte – 一個R快速編譯和JIT工具.

RRO – R革命性開放平臺(Microsoft R Open).

TERR – R的TIBCO企業運行環境.

swirl – 一個在R控制臺中交互式學習指南.

DataScienceR – 一個數據科學,神經網絡,和機器學習的指南.

25.1 網站

R-project – R 項目的官方網站.

R Bloggers – R語言的一個綜合性博客網站.

DataCamp – 在線學習R數據分析.

Quick-R – 一個非常好的快速參考手冊.

Advanced R – 書籍高級R編程的在線版.

Efficient R Programming – 書籍”Efficient R Programming”的在線主頁.

CRAN Task Views – CRAN包的任務列表.

The R Programming Wikibook – 一個R協作手冊

R-users – R語言的求職板塊.

R Cookbook – 一個R問答網站,由[R Graphics Cookbook]進行支持(//shop.oreilly.com/product/0636920023135.do).

tryR – 快速開始使用R.

RDocumentation – 使用RDocumentation搜索所有的CRAN, Bioconductor, Github包和文檔.

25.2 書籍

R Books List – R相關書籍清單.

The Art of R Programming – 一個很好的資源,可以系統地學習基礎類型的對象,控制語句,變量的范圍,以及調試等.

Free Books – CRAN貢獻的多種語言文檔. Contributed Documentation in many languages.

R Cookbook – 快速簡單的介紹R及相關常見的統計任務.

Johns Hopkins編寫的數據科學專業的一部分教程:

Exploratory Data Analysis with R – 基本的各種數據分析技能. * R Programming for Data Science – 依賴于R的一些高級數據分析. * Report Writing for Data Science in R – R語言的報表生成和可重用組件研究.

R Packages – 一個用R包編寫的書籍 (有論文和網站2鐘格式).

R in Action – 一本旨在幫助所有級別R用戶的書籍.

Use R! – This series of inexpensive and focused books from Springer publish shorter books aimed at practitioners. Books can discuss the use of R in a particular subject area, such as Bayesian networks, ggplot2 and Rcpp.

R for SAS and SPSS users – 一個對已經熟悉SAS和SPASS用戶的資源庫.

An Introduction to R – 一個很好的介紹R的文章,也涵蓋了一些高級主題. >>>//cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.pdf官網

Introduction to Statistical Learning with Application in R – A simplified and “operational” version of The Elements of Statistical Learning. Free softcopy provided by its authors.

The R Inferno – Patrick Burns gives insight into R’s ins and outs along with its quirks!

R for Data Science – Free book from RStudio developers with emphasis on data science workflow. >>>官網

25.3 博客

• Not So Standard Deviations – 數據科學博客  @Roger Peng and @Hilary Parker.

• R World News – R行業的社區新聞,可以讓你與時俱進.  @Bob Rudis and @Jay Jacobs.

• The R-Podcast – 使用R的一些實踐建議.   @Eric Nantz.

• R Talk – 關于R語言和統計軟件的新聞和討論.   @Oliver Keyes, @Jasmine Dumas, @Ted Hart and @Mikhail Popov.

25.4 參考文獻

R Reference Card 2.0 – Material from R for Beginners by permission of Emmanuel Paradis (Version 2 by Matt Baggott).

Regression Analysis Refcard – R Reference Card for Regression Analysis.

Reference Card for ESS – Reference Card for ESS.

R Markdown Cheat sheet – Quick reference guide for writing reports with R Markdown.

Shiny Cheat sheet – Quick reference guide for building Shiny apps.

ggplot2 Cheat sheet – Quick reference guide for data visualisation with ggplot2.

devtools Cheat sheet – Quick reference guide to package development in R.

25.5 網絡課程

The Analytics Edge – Hands-on introduction to data analysis with R from MITx.

Johns Hopkins University Data Science Specialization – 9 courses including: Introduction to R, literate analysis tools, Shiny and some more.

HarvardX Biomedical Data Science – Introduction to R for the Life Sciences.

Explore Statistics with R – Covers introduction, data handling and statistical analysis in R.

25.6 列表

Books – R書籍清單.

DataScienceR – R數據科學、神經網絡和機器學習的指南清單.

ggplot2 Extensions – ggplot2擴展案例.

Natural Language Processing – R. @Chinese中NLP 相關資源.

Network Analysis – 網絡分析相關資源.

Open Data – 使用R獲取,轉換,操作,創建和貢獻數據.

Posts – 創建R博客或者文章.

Package Development – 提高包開發的資源工具.

R Project Conferences – 使用R的相關信息,DSC會議.

RStartHere – 一些非常有用的R包指南.

RStudio Addins – RStudio插件清單.

Topic Models – 主題模型的學習和R相關資源.

Web Technologies – 如何使用R和萬維網的信息.

End.

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客服熱線：023-66090381