1 使用window的貼上功能
先複製excle中的資料
write.table(x=x,file="clipboard",sep='|t') #把資料寫到貼上板，貼上到excle中就可以了
2 儲存輸出
> sink（"myresult.txt") #吧以下結果存在myresult.txt中
> x<- 1:10> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> sink()
tail(iris,n=3)#檢視後三行
# 需要重複建立因子型別的時候，可以使用rep函式，然後轉化為因子型，或者直接使用gl函式完成
#建立乙個3水平的每個水平重複兩次的因子序列
> gl(n=3,k=2,labels=c("r","python","lisp"))
[1] r r python python lisp lisp
levels: r python lisp
再來看看cbind,和rbind，都是合併資料集的，
cbind(.....,deparse.level=1)
deparse.level取值可以是1，2，3，0表示沒有標籤，1表示如果有標籤，就使用標籤，2表示沒有標籤，強制使用引數名字作為標籤
> a<- 10> a
[1] 10
> rbind(1:4,c=2,"aa"=10,a,deparse.level = 0)#中間兩行有標籤
[,1] [,2] [,3] [,4]
1 2 3 4
c 2 2 2 2
aa 10 10 10 10
10 10 10 10
> rbind(1:4,c=2,"aa"=10,a,deparse.level = 1)# 後三行有標籤[,1] [,2] [,3] [,4]
1 2 3 4
c 2 2 2 2
aa 10 10 10 10
a 10 10 10 10
> rbind(1:4,c=2,"aa"=10,a,deparse.level = 2)[,1] [,2] [,3] [,4]
1:4 1 2 3 4
c 2 2 2 2
aa 10 10 10 10
a 10 10 10 10
> cbind(1:4,c=2,"aa"=10,a,deparse.level = 2)#列合併1:4 c aa a
[1,] 1 2 10 10
[2,] 2 2 10 10
[3,] 3 2 10 10
[4,] 4 2 10 10
下面的摘自豆瓣：
1)向量是用來儲存一堆資料的，其中的資料必須具有相同的資料型別，比如都是整數或者都是字元。可以使用c（）來建立向量。例：《**開始 >
> c.number<-c(1,2,3,4,6)
> v.char<-c("jane","justin","tom")
> v.bool<-c(true,false,false)
2)在r中除了0、null和na之外的其他值都是真。
例：《**開始 >
> if(-1)print("true")
[1] "true"
> if(0)print("false")
> if(na)print("false")
error in if (na) print("false") : 需要true/false值的地方不可以用缺少值
> if(null)print("false")
error in if (null) print("false") : 引數長度為零
3)在r中，如果乙個向量中有兩種不同的資料型別，那麼r就會按照低階向自動轉化，資料型別的高低順「null
下面這個例子，由於字元的級別更高，就造成了把數字型別轉換成字元的情況！
> x<-c(1:10,"jane")
> x
[1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9" "10"
[11] "jane"
> x<-c(1:10,"jane")
> class(x)
[1] "character"
> y<-c(1:10)
> class(y)
[1] "integer"
4)在r中，x[-1]表示的意思：是除第1個元素之外的其他元素。r中向量的座標是從1開始的，不是0.
例：> x<-c(1:10)
> x[0]
integer(0)
> x[1]
[1] 1
> x[2:4]
[1] 2 3 4
> x[-1]#取出除了第1個以外的元素
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> x[11]#返回na值，注意和x[0]的不同
[1] na
5)在給變數命名的時候，需要符合一定的規則，必須是以字母或者「.」開頭，並且以「.」開頭的名字後第乙個字元只能是「_」或者字母。
例：x<-1 #合法的
x.1<-1 #合法的
「1」<-1 #合法的，因為這是字元「1」，但是取出值的時候要用get函式，不要使用這種命名
.x<-1 #合法的，以點開頭的
.1 #不合法，「.」後不能加數字
._<-1 #合法，但是不推薦使用，因為這樣做沒有任何好處
商業智慧型 BI
商業智慧型，又稱商務智慧型，英文為business intelligence，簡寫為bi。目前，學術界對商業智慧型的定義並不統一。商業智慧型通常被理解為將企業中現有的資料轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。這裡所談的資料報括來自企業業務系統的訂單 庫存 交易賬目 客戶和 商等來自企業所...
BI 商業智慧型
business intelligence bi data warehouse dw olap data mining dm 商業智慧型，即business intelligence，縮寫為bi。商業智慧型通常被理解為將企業中現有的資料轉化為知識，幫助企業做出明智的業務經營決策的工具。學術界認為bi...
BI商業智慧型
bi,英文全稱 business intelligence 商業智慧型技術提供使企業迅速分析資料的技術和方法，包括收集 管理和分析資料，將這些資料轉化為有用的資訊，然後分發到企業各處。商業智慧型的關鍵是從許多來自不同的企業運作系統的資料中提取出有用的資料並進行清理，以保證資料的正確性，然後經過抽取 ...