第 1 章 数据科学与R语言
马克思曾说过：“一门科学只有当它达到能够成功运用数学时，才算真正得到发展。”数学为数据科学提供了坚实的理论基础，数据科学也为数学与实际应用之间建立起一个直接的桥梁。
1.1 什么是数据科学
数据科学是综合了统计学、计算机科学和领域知识的交叉学科，其基本内容就是用数据的方法研究科学，用科学的方法研究数据（鄂维南院士）。2010年，Drew Conway画了一张数据科学的韦恩图
从数据科学所涉及的学科领域来看，其知识结构不仅仅包括数学、统计学、计算机科学、信息科学等在内的基础性理论，还应该包括社会学、物理学、情报学、生物医学等在内的专业性领域理论。
（事实上，编程是工具，统计是灵魂，专业是核心，最重要的最下面那个部分，专业领域的知识）
1.2 什么是R
1.2.1 R那些事
- 1992年，新西兰奥克兰大学统计学教授 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman，为了方便地给学生教授统计学课程，他们设计开发了R语言（他们名字的首字母都是R）。
- 2000年，R1.0.0 发布
- 2004年，第一届国际useR!会议（随后每年举办一次）
- 2005年，ggplot2宏包（2018.8 - 2019.8下载量超过 1.3 亿次）
- 2012年，R2.15.2 发布
- 2013年，R3.0.2 发布, CRAN上的宏包数量5026个
- 2016年，Rstudio公司推出 tidyverse 宏包（数据科学当前最流行的R宏包）
- 2017年，R3.4.1 发布，CRAN上的宏包数量10875个
- 2019年，R3.6.1 发布，CRAN上的宏包数量15102个
- 2020年，R4.0.0 发布，CRAN上的宏包数量16054个
想了解R语言的发展历史，可阅读The History of R
1.2.2 R是什么
官网定义：https://www.r-project.org/
R语言是用于统计分析、图形表示和报告的编程语言:
- R 是一个统计编程语言（statistical programming）
- R 可运行于多种平台之上，包括Windows、UNIX 和 Mac OS X
- R 拥有顶尖水准的制图功能
- R 是免费的
- R 应用广泛，拥有丰富的库包
- 活跃的社区
1.2.4 R路上的大神
2019 年 8 月，国际统计学年会将考普斯总统奖（The Committee of Presidents of Statistical Societies Awards，简称 COPSS 奖，被誉为统计学的诺贝尔奖）奖颁给 tidyverse的作者Hadley Wickham后，充分说明R语言得到了学术界的肯定和认可，我相信未来它在自然科学、社会科学和工业领域中的应用前景会非常光明。
- Hadley Wickham
- R路上的大神
- 改变了R语言的人
1.3 R能干什么
1.3.1 数据科学流程
Hadley Wickham将数据科学流程分解成6个环节
即数据导入、数据规整、数据处理、可视化、建模以及形成可重复性报告，整个分析和探索过程都在一个程序代码中完成，这种方式对训练我们的数据思维非常有帮助。
1.3.2 tidyverse家族
tidyverse套餐，其主要成员包括
| 功能 | 宏包 |
|---|---|
| 颜值担当 | ggplot2 |
| 数据处理王者 | dplyr |
| 数据转换专家 | tidyr |
| 数据载入利器 | readr |
| 循环加速器 | purrr |
| 强化数据框 | tibble |
| 字符串处理 | stringr |
| 因子处理 | forcats |
1.3.3 R & tidyverse 四大优势
| 序号 | 内容 | 代码演示 |
|---|---|---|
| 1 | 统计 | Download 01_stats.R |
| 2 | 可视化 | Download 02_visual.R |
| 3 | 探索性分析 | Download 03_eda.R |
| 4 | 可重复性报告 | Download 04_reproducible.Rmd |
图 1.1: 图片来自电影《降临》
图 1.2: 图片来自美剧《权利的游戏》
1.4 为什么选择 R
1.4.1 社会科学需要统计
看到这图，有同学可能会有同感。我认为，一个学科之所以成为一门科学，必须要有数学作 为基础。我说这话，相信很多人会反驳我。我接受反驳。但我还是会坚持我的观点。很多同学在选专业的时候，导师会说，这个专业不会用太多数学，事实上被忽悠了，尤其在（新文科建设、跨学科研究）背景下，社会科学（包括心理学、语言学）都在交叉融合，都需要用数学和计算机。所以，我们不是学统计的，但需要用统计。一个更残酷的现实，用统计的，往往不是学统计的。
1.4.2 社会科学需要可视化
我们人，都是视觉动物，都喜欢看漂亮美好的东西。如果文章或者报告太多表格，不会 给人留下深刻影响；相反，用图片，重点突出、观点明确，一图胜千言，很容易传递信息。当然，前提是，画图要画的好。 事实上，可视化，一半是科学、一半是艺术。
又一个残酷的现实，在这个看脸的时代，没有好看的皮囊，没人愿意了解你的灵魂。
1.5 R 语言之美，你值得拥有
我想，R语言之美，你值得拥有，因为它可以缓解你的压力
- 首先，R语言做统计分析，是它的看家本领，非常好用 (可以缓解第一个残酷)
- 其次，ggplot2画图，是颜值担当，非常好看，一直被模仿，从未被超越(可以解决第二个残酷)
- tidyverse来编程，代码可读性强，用的是人类语言， 非常好学 （在解决第三个残酷现实的同时，还让你感受到乐趣）
- 关于第四点，需要特别说明下，Rmarkdown 并不能保证研究结果可重复性，因为影响结果可重复性的原因很多很多，这不是程序语言能解决的事。但是，R语言能帮你的，就是减少低级的计算错误和复制粘贴等繁琐工作，可以生成html、word或者pdf 格式的可重复性报告文档，可以方便快捷做幻灯片、海报、论文、书籍、网页。所以还是挺好玩的.
所以，R语言之美，体现在好用、好看、好学、好玩。
| 序号 | 内容 | 特性 | 评价 |
|---|---|---|---|
| 1 | 统计分析 | 看家本领 | 好用 |
| 2 | ggplot2画图 | 颜值担当 | 好看 |
| 3 | tidyverse语法 | 人类语言 | 好学 |
| 4 | 可重复性报告 | 方便快捷 | 好玩 |
1.6 当今最值得学习的数据科学语言
2016年权威机构KDnuggets做过调研，显示数据科学领域最受欢迎的工具，是python和R两种语言
事实上，python和R都是非常强大的工具，两者各有优劣，作为初学者，究竟选择谁? 可以参考这篇文章，这篇文章旗帜鲜明地指出，R语言，是当今最值得学习的数据科学语言。为此做了详细的对比，并罗列了很多理由，其中的3点理由很重要，我圈了出来(传统的统计学，贝叶斯新统计、数据可视化)。
事实上，数据科学，是和数据打交道（定义：用科学的方法研究数据，用数据的方法研究科学），目的要利用（计算机和统计知识）推动学科发展，不是把大家培养成程序员。
所以，我看完这篇文章的感受是：
- 第一、在数据科学领域，python能做的，R也能做，甚至更好，比如可视化。
- 第二、有一定R基础后，对统计学的学习帮助很大，这是 python 语言不具备的
- 第三、我觉得 R的语法 更符合人的思维方式。尤其 tidyverse
- 语法一致性（学习一个宏包，可以帮助理解其他宏包）
- 代码可读性，接近人类语言 (
%>%太酷了 )
