4.2 数据整理
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3.2 gapminder数据集
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8.4 数据整形
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9.1 探索数据
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10.2 用lubridate整理日期和时间数据
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4.2 相关性
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9.4 数据转化
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2.1 画出多元变量数据
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7.5 导入导出数据
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13.2 处理分类数据
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10.4 实践出真知
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4.3 数据准备
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12.2 如何提炼缺失数据
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2.1 使用util导入数据
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4 变量与变量类型
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13.4 案例实践
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1.7 从R导出数据
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6.2 坐标
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2.1 柱状图和饼图
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3.3 数据成组和总结
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1.5 从excel导入数据（read.csv）
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7.3 按组操作
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2.3 导入Excel数据
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7.2 选择列及计算
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25.1 因子分析
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4.1 数据探索
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5.3 选择并转化数据
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9.2 "驯服“你的数据
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1.3 开始R编程
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4.4 技能汇总
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6.1 统计信息
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10.1 在R中的日期和时间数据
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5.1 用dplyr转化数据
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11.4 案例学习
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7.1 主题个性化
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1.3 贝叶斯公式
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11.3 function的返回值
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7.3 RMarkdown简介
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8.4 比较分布
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3.4 t分布
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10.3 日期和时间数据的计算