5.2 数据聚集
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8.1 用data.table合并多个表格
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10.1 在R中的日期和时间数据
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9.1 探索数据
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5.3 选择并转化数据
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7.5 导入导出数据
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2.8 计算数据分布
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4.1 数据探索
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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8.4 数据整形
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6.3 全合并和反合并
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12.4 缺失数据的处理方法
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13.2 处理分类数据
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8.2 用data.table合并的语句
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12.2 如何提炼缺失数据
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6.2 左合并 右合并
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9.4 数据转化
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12.1 为什么要关心缺失数据
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3.2 gapminder数据集
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1.6 从excel导入数据（readxl)
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3.4 t分布
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3.1 数据可视化
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7.3 按组操作
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5.4 案例学习
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3.3 数据成组和总结
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7.4 设置界值
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9 描述数据分布
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2.1 画出多元变量数据
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12.3 缺失数据与整体数据的关系
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1.10 方括号取数据集亚组
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13.3 创造分类变量
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4.3 数据准备
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3.2 泊松分布
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6.1 Bootstrapping法估计参数
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6.4 案例学习
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11.3 function的返回值
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6.2 坐标
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4.4 技能汇总
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11.4 案例学习
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8.4 比较分布
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1.9 变量分类与汇总