用r语言做数据分析好学吗？

非常好学。输入几行代码，即可得到结果。

R不但数据分析好用，而且作图能力极好，推荐你用。

下面是R数据分析的一些代码，包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。希望可以帮到你：

11导入数据

installpackages('xslx')

library(xlsx)

Syssetlocale("LC_ALL", "zh_cnutf-8")

a=readxlsx2('d:/1xlsx',1,header=F)

head(a)显示前六行

class(a$y)/str(a)查看列/全集数据类型

a$y=asnumeric(a$y)转换数据类型

12方差分析(F test)

with(a,tapply(liqi,tan,shapirotest))正态性检验

library(car)leveneTest(liqi~tan,a)方差齐性检验

q=aov(liqi~tanchong,a)方差分析(正态型)

summary(q)

TukeyHSD(q)多重比较

13卡方测验(Pearson Chisq)

a1=summarySE(a,measurevar='y', groupvars=c('x1','x2'))卡方检验(逻辑型/计数型)

aa=a1$y

aaa=matrix(a2,ncol=2)

aaa= astable(rbind(c(56,44), c(36,64), c(48,52),c(58,42)))

dimnames(aaa)= list(group=c("不添加抗性","不添加敏感","添加抗性","添加敏感"),effect=c("存活","死亡"))

aaa=xtabs(data=a,~x+y)

chisqtest(a)误差分析(卡方测验，Pearson法)

installpackages("rcompanion")

library(rcompanion)

pairwiseNominalIndependence(a)多重比较

14线性模型及其误差分析(Wald Chisq)

q=lm(data=a,y~x1x2)一般线性模型(正态性)

summary(q)

q=glm(data=a,y~x1x2,family = gaussian(link='identity'))广义线性模型(正态性)

summary(q)

q=glm(data=a,y~x1x2,family = binomial(link='logit'))广义线性模型(逻辑型，二项分布)

summary(q)

q=glm(data=a,y~x1x2,family = poisson(link='log'))广义线性模型(计数型，泊松分布)

summary(q)

installpackages('lmerTest')一般线性混合效应模型(正态性)

library(lmerTest)

install packages(‘lme4’)

library(lme4)

q=lmer(data=a,y~x1(1|x2))

q=lmer(data=a,y~x1(1|x2),family = gaussian(link='identity'))广义线性混合效应模型(正态性)

q=glmer(data=a,y~x1(1|x2),family = binomial(link='logit'))广义线性混合效应模型(逻辑型，二项分布)

q=glmer(data=a,y~x1(1|x2),family = poisson(link='log'))广义线性混合效应模型(计数型，泊松分布)

summary(q)

installpackages('car')

installpackages('openxlsx')

library(car)

installpackages('nlme')

library(nlme)

Anova(q,test='Chisq')线性模型的误差分析(似然比卡方测验,Wald法)

lsmeans(q,pairwise~chuli,adjust = "tukey")线性模型的多重比较(tukey法)

可以说这些组的方差是同质的。另一方面，我们也可以比较Barlett的K-squared和查表的chi-square值，使用函数 qchisq，其输入包括alpha值和自由度

>qchisq(0950, 3)

[1] 7814728

显然，这里的chi-squared 大于上面计算的Bartlett的K-squared，因此我们接受null hypothesis H0，即方差都是同质的。

您好。您说的是情感文本分析吗？如果是的话，我觉得情感计算的分类有两大类，一类是主观性：主观、客观、中性；一类是情感倾向：褒义、贬义、中性。

文本分析的话，主要是对词、句子中观点的挖掘。

你所说的机器学习法，现在基本用于对**观点的打分系统吧。基本上就是利用分类计数，对文档中存在的情感进行分类的。

就我个人理解而言，我认为机器学习法只是情感文本分析的方法论之一，至于数据挖掘，也是通过对文档的数据收取，进行情感分析的。也是对情感文本分析的方法论之一。

所以，情感分析是主体的话，文本分类、机器学习、数据挖掘都是方式方法。这些方法可以共同应用在一个情感分析中，也可以分别独立存在。

目前英文类的文本情感分析比较多，中文类的相对少一点，你要做这方面的研究路漫漫其修远啊。嘿嘿。

先说大数据时代舆情数量庞大，来源众多，网站信源也很多。舆情情感分析单纯依靠人工数据难以量化，工程量大，借助舆情分析平台是不错的选择。

西盈舆情分析系统可以实现以下功能：

1、可以做到对舆情信息的分类研判（包括舆情的热点、负面、地域等）、及时预警、科学的分析（时间节点分析、图表分析、报告分析等）以及辅助建立预警机制，提供科学的决策依据。企业购买舆情监测系统已经是常态了，很多舆情危机的出现都会读直接影响企业的形象、经济利益、产品的推广等等。

2、内置数据模型知识库（数据分析方法库），由若干成熟的模型（数据算法）（维稳、治安、环保、交通运输、医疗、教育、卫生等）的代码和技术文档构成，并能够进行模型的拼接，引入和相互无缝引用。

3、实时显示分析引擎领域、属性、项目、日志、入库和统计图表信息，异常情况系统发出警示。实时显示目前系统运行详细日志，包括任务运行时间、文本处理时间、入库情况、知识库匹配情况、引擎数据库状态等。

情感教学的情感原则分析

　随着情感教学越来越被重视，老师有必要通过学习情感原则，运用积极情感在教学中的作用，更好地达到完成教学目标，优化教学过程。下面是我搜集整理的情感教学的情感原则分析论文，欢迎阅读借鉴。

　 摘要： 为了使课堂教学更好的适应社会的发展，从根本上解决我国教学中“重知轻情”的状况，在教学中必须重视情感的作用。笔者分析了积极情感在教学中的重要作用后，从不同角度提出三点情感原则：快乐原则、动机原则和适应原则，并分析怎样通过这三点原则以达到提高教学目标，优化教学课堂并促进学生全面发展的教学目的。

　 关键词： 情感 情感教学 积极情感 情感原则

　为了使课堂教学更好的适应社会的发展，从根本上改善我国教学中“重知轻情”的状况，在教学中必须重视情感的作用。笔者分析了积极情感在教学中的重要作用后，从不同的角度提出三点情感原则：快乐原则、动机原则和适应原则，并分析怎样通过这三点原则以达到提高教学目标，优化教学课堂并促进学生全面发展的教学目的。

　一、情感教学的含义

　“情感教学是一种教学理念，就是通过情感来优化教学。”具体的说，就是在充分考虑教学中认知因素的同时，又充分重视情感的作用，努力发挥其积极的作用以达到提高教学目标，优化教学课堂，最终促进学生全面发展的教学目的。其中包涵了两层意义：第一，在情感教学中要重视积极情感的作用。情感是一把双刃剑，有积极的一面也有消极的一面。积极情感，如自信，自尊，高兴等都有利于教学;而一些消极的情感如自卑，焦虑，沮丧等不仅给教学带来负面影响，还会阻碍学生的全面发展。“例如焦虑，会破坏大脑前额叶的神经环境，严重阻碍记忆功能的运转，大大的减弱了学习的能力。”所以在教学中要运用有利于教学的积极情感，尽量减少消极情感的产生来提高教学质量。第二，始终将学生的全面发展作为情感教学的目标。情感教学的最终目标不仅仅是教学本身，甚至超越了传统意义上的学术领域，而是促进学生的生理与精神上的全面发展。心理学家和作家Daniel Goleman博士曾有力地提出了对于所有教育制度需要扩大其任务范围。他指出尤其是在18世纪的西方教育中，人们一直致力于误用甚至是否认一切情感领域的问题或者可以称为“情感文盲”。他将“一种新的学校可实行的培养学生的方法——将能力与情感同时带进课堂”做为解决办法，并说明了许多在教学中运用情感的成功例子。我国多为应试教育，大多数学生只会做题，不会做人，因此将情感带入课堂更显得尤为重要。

　二、情感原则

　情感教学是一种教学理念。每一种教学理念在运用于实践时，首先一定需要建立相应的原则。简单的说就是老师在教学中需要借鉴和运用的一些情感规则。在我国的教学理念中，老师大多重视学生认知的发展，即使有一些教学上的情感原则也没有对情感教学的提高有所帮助。鉴此从教学心理学的不同角度，我们提出了三条情感原则：快乐原则，动机原则和适应原则。

　1快乐原则

　作为情感教学的基础，快乐原则取决于教学中产生的所有情感，重点关注其中积极情感的作用。例如，学生在上学之前刚刚挨了一顿骂，如果老师没有及时发现并正确开导学生，使其迅速调整状态，那该学生在此次课堂教学中的学习能力一定会受到影响。“快乐”在此有两种涵义：开心与兴趣。开心是兴趣的基础。情感教学心理学的研究将情绪(mood)分成了三种：基本情绪(emotion)，感觉(feeling)和感知 (sentiment)。第一种满足人们日常生活中的生理需求;第二种包含了人们的社会情感需求如亲情，友情，爱情;第三种成为了人们情感中高级的社会需求如对知识，美的渴望。这三种感觉是递进的。只有当学生满足了前两种“开心”，才会相应的产生最后一种的“兴趣”。心理学家通过分析人的大脑得出当人的大脑接收到来自外界的刺激时，它会进行评价和做出相应的反应。评价的结果有两种，积极的与消极的，同样做出的反应也分为积极与消极。例如，如果一个老师在第一节课时留给学生深刻的良好的印象，学生的大脑就会对此老师做出积极的评价，此时他的积极的情感就会使其对老师所讲的内容感兴趣，从而达到了教学的目的。

　2动机原则

　有了学习的兴趣之后，更深入的情感的动机就成了学生学习的至关重要的因素。正如希尔加德所说的“精力充沛的行动会引导它的方向”。动机原则更多的被运用于学生第二语的教学中。Gardner和Lambert根据学习目的不同把动机区分为两大类：1)融合型动机(integrative motivation)，指学习者对目的语社团有特殊兴趣，期望参与或融入该社团的社会生活;2)工具型动机(instrumental motivation)，指学习者为了达到某种目的，如找工作，阅读和翻译技术资料等而学习语言的动机。Gardner认为：持融合型动机的学习者很可能比持工具型动机的学习者更成功，在特定的环境中，持工具型动机的学习者也有可能比持融合型动机的学习者更成功。从认知心理学角度出发，可以把动机分为内在动机和外在动机。内在动机(intrinsic motivation)是指学生的学习动力来源于自身的兴趣、爱好和求知欲等内在因素;外在动机(extrinsic motivation)是指学生受外部因素的推动而学习外语，如为了表扬，想要出国等。因此在情感教学中，老师应该更注重培养学生的工具型动机与内存动机。

　3适应原则

　适应原则考虑的是教学过程中的环境。我们可以将教学环境看作是一个电脑。外部环境如教室，书本等是其硬件设备，教学中的情感环境则是其软件设备。优质的硬件设备固然重要，但软件设备从本质上决定一台电脑的价值。适应原则正是要求老师无论是在课堂还是在课外的教学过程中，努力与学生建立积极的情感环境。教学是学生与老师围绕书本展开的一种行为活动。其目的是认知，但如果没有良好的情感环境，恐怕很难达到预期的教学目标。一项对309个在校学生的调查中显示，有70%的人同意对老师的态度直接与对其所教的内容的兴趣程度有关。

　三个情感原则既有区别也有联系。三个原则从不同的角度指导着教学。快乐原则基于教学中产生的所有情感因素，重点关注积极情感所起的作用;动机原则基于学生在学习过程中的不同的学习目的，重点关注积极情感作用下的动机怎样帮助学生更好的全面发展;适应原则则基于教学中积极的情感教学环境，重点关注良好的师生关系对教学的积极作用。

　虽然三个原则的着重点不同，但在一定意义上是相互重合的。例如，情感原则强调学生的积极的情感学习状态，这同样有助于建立一个良好的师生关系;动机原则强调积极的有利于教学和学习的情感动机，这也同样有助于培养学生的积极情感;适应原则强调情感的教学环境，这同样有助于培养学生的积极情感与认知动机。总之，老师在运用情感原则的过程中不仅要认识到其不同之处，更要将三者有机的结合在一起加以运用。

　一个好的教学过程包含认知与情感两个方面。随着情感教学越来越被重视，老师有必要通过学习情感原则，运用积极情感在教学中的作用，更好地达到完成教学目标，优化教学过程，最终促进学生全面发展的目的。这是一个较长的实践改变过程，只有在重视认知的基础上，靠对情感教学不断的研究改进、积累经验才能最终使情感教学真正的走进课堂。

　参考文献：

　[1]卢家楣情感教学心理学原理的实践运用[M]上海:上海教育出版社,2003

　[2]Arnold, Jane Cambridge Books for Language Teachers: Affect in Language Learning[M]Cambridge: Cambridge University Press，1999

　[3]Hilgard, E, R L Atkinson and R C Atkinson Introduction to Psychology[M] 7th edNew York: Harcourt Brace Jovanovich，1979

　[4] Gardner, R, P Smythe, R Clement, and L Gliksman "Second-Language learning: a social-psychological perspective" Canadian Modern Language Review ，1976,(32)：199

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1**引荐体系项目

这个风趣的数据剖析项目(包含代码)的意图是树立一个引荐体系，向用户引荐**。

让我们经过一个例子来理解这一点。您是否从前运用过像Netflix或Amazon Prime这样的在线流媒体渠道如果是，那么您必定现已注意到，一段时间之后，这些渠道会根据您的门户喜爱开端向您引荐其他**和电视节目。R编程中的该项目旨在帮助您了解引荐体系的工作原理。

2运用机器学习进行客户细分

客户细分是一切面向客户的职业(B2C公司)最重要的运用之一。它运用机器学习的聚类算法，该算法使公司能够定位潜在的用户群，并且能够确认最佳客户。

它运用群集技能，公司能够经过这些技能辨认客户的几个细分市场，从而使他们能够针对特定广告系列的潜在用户群。客户细分还运用K-means聚类算法，该算法关于聚类未标记的数据集至关重要。

3 R中的情感剖析模型

几乎每个数据驱动的安排都运用情感剖析模型来确认其客户对公司产品的态度。

简而言之，这是计算地辨认和分类文本中表达的定见的过程，特别是为了确认消费者对特定产品或主题的态度是正面的，负面的还是中立的。您将不得不使用微小的文本包来剖析数据，并对数据集中现已存在的相应单词给出分数。