在数据分析的世界里，R语言是一个极其重要且强大的工具。它不仅提供了丰富的库和包，还有一个活跃的社区，总是不断地推动着技术的发展。对于R头来说，即使你已经掌握了一些基本操作，也还有很多深度和广度可以探索。本文将为读者展示“玩R头的100种方式”，从基础到高级，从常规到创新的多种方法。
第一部分：基础应用
1. 数据导入与清洗
使用 read.csv()、read.table() 等函数导入数据。
利用 dplyr 包进行数据清洗，如过滤、选择、组合等操作。
2. 数据可视化
利用 ggplot2 创建各种图表，如条形图、折线图等。
使用 lattice 和 base graphics 进行复杂数据可视化。
总结：在这一部分，我们学习了如何使用 R 从文件中加载数据以及如何对这些数据进行初步处理和分析，以便为进一步分析做好准备。
第二部分：统计分析
3. 描述性统计
使用内置函数如 mean(), median(), sd() 进行描述性统计计算。
利用 summary() 函数快速查看变量概况。
4. inferential statistics
应用t-test, ANOVA, regression 模型进行假设检验。
用 confidence interval 来估计参数或比例。
总结：本节介绍了如何利用 R 进行基本的描述性统计和推断性统计测试，帮助用户理解并解释他们所研究领域中的现象或问题。
第三部分：机器学习与模型评估
5. 简单机器学习模型
训练 logistic regression, linear regression, decision trees 等模型。
调整超参数以提高模型性能。
6. 复杂模型与集成方法
构建支持向量机(SVM), 随机森林(Random Forest), 集成 boosting 等复杂算法。
分析不同算法之间的优缺点，以及何时适合使用它们来解决特定的问题。
总结：在这个部分，我们会探讨更高级别的问题，比如构建不同的机器学习模型，并学会如何通过交叉验证来评估它们对新实例预测能力的一致性及准确率，这些都是现代商业智能系统中不可或缺的一环。
