A. r语言是数据分析领域比较常用的工具，它具有什么特点
reshape2 横向、纵向做数据变换，例如把纵向堆叠在数据库中的证券行情数据转换成一个按照不同证券代码横向排列，按照时间纵向排列收盘价的数据表
stringr 方便地用正则表达式做批量字符串操作，可做检测、匹配、替换、计数等等
lubridate 方便地做日期/时间操作，各种标准化时间和时区的处理！
B. r语言如何数据分析
r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。根据查询相关资料信息显示：R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能，数据可视化可以绘制直方图、箱型图、小提琴图等展示分数的分布情况可以通过散点图和线性拟合来展示分数和年龄之间的关系。
C. 如何使用R语言的Boruta包进行特征选择
在数据分析过程中，利用各种图表进行数据探索是必要的前期工作。描述性统计中就包括了直方图、散点图等工具来探索连续数据，对于分类数据，则可以采用条形图、交叉分组表等工具。Excel中所谓的“数据透视表”，其实就是一个交互式的交叉分组表。
D. 基于r语言的dea分析的分析结果怎么看
方法/步骤
1.录入原始数据。如图所示，原始数据一般采用excel表格来录入，第一列为决策单元序列，比如公司、行业等；后续各列依次是产出和投入变量，切忌产出变量一定要在投入变量前面。
2.分析效率情况。如图所示，将原始数据的格式进行统一调整之后，导入deap分析软件中，设定好相应的程序和命令后，即可运行出数据分析的结果。其中firm是公司序号，crste是技术效率，vrste是纯技术效率，scale是规模效率，最后一列是规模报酬的状态，irs是规模报酬递增，drs是规模报酬递减，-是规模报酬不变。
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2.分析冗余情况。如图所示，DEA数据分析结果会分别给出投入、产出的冗余量，其中产出冗余数值是表示产出少了多少，而投入冗余则是表示投入多了多少。
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4.分析参考单元。如图所示，peers表示的是可以作为效率改进参照的公司序号。由结果可见，5和13的决策单元的效率值为一，这样其他公司以此作为参照，对投入产出量进行调整，便可实现DEA有效。
E. 如何用R语言提取股票行情数据
你好，关于股票价格有关的开盘价格，当日最高价格，当日最低价格，收盘价格，股票交易量；和调整后的价格；
DIA.Open 当日开盘价格
DIA.High 当日最高价格
DIA.Low 当日最低价格
DIA.Close 当日收盘价格
DIA.Volume 当日股票交易量
DIA.Adjusted 当日调整后的价格
F. R语言基本数据分析
R语言基本数据分析
本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。
不多说，直接上代码，代码中有注释。
1. 基本作图（盒图，qq图）
#basic plot
boxplot(x)
qqplot(x,y)
2. 线性拟合
#linear regression
n = 10
x1 = rnorm(n)#variable 1
x2 = rnorm(n)#variable 2
y = rnorm(n)*3
mod = lm(y~x1+x2)
model.matrix(mod) #erect the matrix of mod
plot(mod) #plot resial and fitted of the solution, Q-Q plot and cook distance
summary(mod) #get the statistic information of the model
hatvalues(mod) #very important, for abnormal sample detection
3. 逻辑回归
#logistic regression
x <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(0, 9, 21, 47, 60, 63) # the number of successes
n <- 70 #the number of trails
z <- n - y #the number of failures
b <- cbind(y, z) # column bind
fitx <- glm(b~x,family = binomial) # a particular type of generalized linear model
print(fitx)
plot(x,y,xlim=c(0,5),ylim=c(0,65)) #plot the points (x,y)
beta0 <- fitx$coef[1]
beta1 <- fitx$coef[2]
fn <- function(x) n*exp(beta0+beta1*x)/(1+exp(beta0+beta1*x))
par(new=T)
curve(fn,0,5,ylim=c(0,60)) # plot the logistic regression curve
3. Bootstrap采样
# bootstrap
# Application: 随机采样，获取最大eigenvalue占所有eigenvalue和之比，并画图显示distribution
dat = matrix(rnorm(100*5),100,5)
no.samples = 200 #sample 200 times
# theta = matrix(rep(0,no.samples*5),no.samples,5)
theta =rep(0,no.samples*5);
for (i in 1:no.samples)
{
j = sample(1:100,100,replace = TRUE)#get 100 samples each time
datrnd = dat[j,]; #select one row each time
lambda = princomp(datrnd)$sdev^2; #get eigenvalues
# theta[i,] = lambda;
theta[i] = lambda[1]/sum(lambda); #plot the ratio of the biggest eigenvalue
}
# hist(theta[1,]) #plot the histogram of the first(biggest) eigenvalue
hist(theta); #plot the percentage distribution of the biggest eigenvalue
sd(theta)#standard deviation of theta
#上面注释掉的语句，可以全部去掉注释并将其下一条语句注释掉，完成画最大eigenvalue分布的功能
4. ANOVA方差分析
#Application：判断一个自变量是否有影响 (假设我们喂3种维他命给3头猪，想看喂维他命有没有用)
#
y = rnorm(9); #weight gain by pig(Yij, i is the treatment, j is the pig_id), 一般由用户自行输入
#y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)
Treatment <- factor(c(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) #each {1,2,3} is a group
mod = lm(y~Treatment) #linear regression
print(anova(mod))
#解释：Df（degree of freedom）
#Sum Sq: deviance (within groups, and resials) 总偏差和
# Mean Sq: variance (within groups, and resials) 平均方差和
# compare the contribution given by Treatment and Resial
#F value: Mean Sq(Treatment)/Mean Sq(Resials)
#Pr(>F): p-value. 根据p-value决定是否接受Hypothesis H0：多个样本总体均数相等(检验水准为0.05)
qqnorm(mod$resial) #plot the resial approximated by mod
#如果qqnorm of resial像一条直线，说明resial符合正态分布，也就是说Treatment带来的contribution很小，也就是说Treatment无法带来收益（多喂维他命少喂维他命没区别）
如下面两图分别是
（左）用 y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)和
（右）y = rnorm(9);
的结果。可见如果给定猪吃维他命2后体重特别突出的数据结果后，qq图种resial不在是一条直线，换句话说resial不再符合正态分布，i.e., 维他命对猪的体重有影响。
G. 如何用R语言提取股票行情数据
最上边一行菜单栏倒数第二个“高级”-“关联任务定义”-选取最右边从上到下第二个按钮，找到2009年决算任务安装路径-确定。 然后 最上边一行菜单栏正数第二个“录入”-“上年数据提取”即可 提取完了，注意修改与去年不同的科目代码！
H. 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文
用quantomd包
然后getsymbols函数
分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列
I. 如何用R 语言 建立 股票价格的时间序列
在下想用R语言对股票价格进行时间序列分析。
问题出在第一步，如何将股票价格转换为时间序列。
我想用的语句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 项该如何填？
因为股票的交易日是一周五天的。 那么这个frequency 该如何设置呢？
我知道通常frequency= 12 为月度数据，frequency= 4 为季度数据，frequency= 1 为年度数据 但日数据怎么写我就不知道了
初学R语言，还望各位大侠多多帮助。