r語言和sas哪個更適合制造行業的數據分析？
1.r語言比較好用，SAS語言比較晦澀。2.行與行之間的r比SAS更容易計算。比R更成熟，很多分析不用寫函數就可以直接用。在處理大數據方面更有優勢。可以根據自己的情況選擇。
r語言data函數怎么用？
使用分析
r語言是一種高效的數據處理工具。在理解之前，先簡單解釋一下管道函數的用法。
如何使用管道功能
有三種常用的管道函數:
%in%:表示包含在
%gt%:表示向右通過。
%$%:表示向右傳遞列，可以直接按列操作。
施用
1.首先，格式化數據。
數據數據%gt%
()
2.根據以下五個變量總結數據。
數據數據%gt%
()%$%
。[,.(valuesum(value，na.rmTRUE))，
由c(
r語言table函數出來后怎么使用？
使用分析
r語言是一種高效的數據處理工具。在理解之前，先簡單解釋一下管道函數的用法。
如何使用管道功能
有三種常用的管道函數:
%in%:表示包含在
%gt%:表示向右通過。
%$%:表示向右傳遞列，可以直接按列操作。
施用
1.首先，格式化數據。
數據數據%gt%
()
2.根據以下五個變量總結數據。
數據數據%gt%
()%$%
。[,.(valuesum(value，na.rmTRUE))，
按c(#34周期#34、#34索引#34、#34區域#34、#34id1#34、#34id2#34)]
3.按某個類別列的變量值過濾。
數據數據%$%
。[索引%in%c(#34UV#34、#34DB#34、#34XS#34)，]
4.更改“類別”列中的變量名
數據數據%$%
。[索引名#34DB#34，索引名:#34DB_PV#34]%$%
。[ind:#34GZ_UV#34]%$
。[ind:#34XSLZ_UV#34]
5.取一列中所有值的前6個字母。
數據數據%$%
。[，#34echo3-@。com#34(id1substr(id1，1，6)，
id2substr(id2，1，6))]%$%
。[,.(valuesum(value，na.rmTRUE))，
按c(#34周期#34、#34索引#34、#34區域#34、#34id1#34、#34id2#34)]
6.篩選列
數據數據%$%
。[,.(周期，id1，id2，面積，索引，值)]
7.篩選等級
中尉軍銜。P[ID2%in%target，。(ID2，月，省ID，省，索引名稱，值adjper)]
8.更改列名
數據數據%gt%
集合名稱(c(#34period#34、#34car_id1#34、#34car_id2#34、#34area#34、#34value#34)、c(#34Month#34、#34ID1#34、#34ID2#34、#34Province#34、#34Value#34))
9.按列合并表并篩選一些列。
數據數據%gt%
merge(data2，by.x#34Province#34，by.y#34Province#34，all.xTRUE)%$%
。[,.(月份，省份，ID，索引名稱，ID2，值)]
9.1合并后出現重復的列名。
新數據lt-數據%gt%
合并(數據2，
by.xc(#34ID1#34、#34ID2#34、#34Month#34、#34prov_ID#34、#34Province#34、#34Index_name#34)，
by.yc(#34ID2#34、#34ID1#34、#34Month#34、#34prov_ID#34、#34Province#34、#34Index_name#34)，
后綴c(#34_P#34，#34_N#34))
10.定義新列
new_datalt-new_data[，#34:#34(Scor:row_nnumber(-分數)，
按c(#34ID2#34、#34Month#34、#34prov_ID#34、#34Provinc:NULL]