本说明适用于南开大学周恩来政府管理学院2018-2019秋季学期的《R语言统计应用入门》本科课程。课程需自备电脑。
- 真正的零基础。当然，有基础更好。
- 无须R软件基础。
- 无须推论性统计学基础。不过多涉及，但后期可能会简单介绍t检验、方差分析、线性回归的基本命令操作与结果解读。
- 主要内容
- 数据导入
- 数据管理
- 描述统计
- 基本绘图
- 网页爬虫
- 文本数据清洗
- 正则表达式基础
更详细内容，请参见此目录。里面包含了本门课程的基本内容和代码，可提前阅读和自行学习。
仅限windows平台进行说明。Mac系统请参照此说明自行探索相关细节。
- 安装R，安装RStudio，安装Rtool。
- 所有软件请保证安装在系统盘，且所有安装路径（包括Windows登陆账户名称）无任何中文及特殊字符。一般选择默认安装方式即可保证这一点。
- 注册GitHub账户，不妨顺便找到这个链接。
请系统学习 Markdown语言。
Markdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言。关于Markdown的简洁说明可参考相关网页，以下是一些推荐。
以上三个链接请大家自行仔细阅读，第三个文档请花10分钟左右的时间完成在线学习。Markdown语法不是课程本身的内容，但对于了解本课程文档的最基本格式具有根本性的作用。
上述每一个软件或语言环境都需要较长时间的学习和训练，课程中会以尽量清晰简洁的方式进行介绍，仍请做好一定的心理准备。
课程所有内容均可在网上找到免费公开的版本。为阅读方便，推荐（但不强求）以下书目：
- 卡巴科夫：《R语言实战》(2016版)。
- Hadley: R for Data Science，已有中文版《R数据科学》。
- 吕小康：《R语言统计学基础》(2017)。
- Hadley: 《高级R语言编程指南》，有英文版。阅读1-5章即可。
- Bookdwon官网上的若干公开电子书籍。
以论文形式结课。
- 执行一定量的问卷调查，完成数据录入的工作，然后基于汇总数据完成指定任务的分析。
- 完成平时布置的各种习题任务。
- 协助完善教学资料与练习题。
- 完成数据可视化任务。
- 网络爬虫与数据分析。
- 其他，待丰富。
平时作业最后集中到一个大作业中，在2019年1月8日晚上6：00之前提交到本人学院二楼的邮箱。
论文形式提交，一般不少于5000字（不计空格），学院规定格式下A4纸不少于4页。字数无上限。word版打印出来提交教科办。。
可选方式：
- 寻找一篇提供原始数据、但不是用R做分析的量化文章，使用R重新完成数据分析流程。
- 使用CGSS、CFPS等公开数据，自选主题，完成一篇研究报告。
- 完成某一数据可视化任务。
- 翻译某常用R包的操作说明文档。
- 翻译某数据分析类的英文文章。
- 其他，待丰富。
与平时作业一起（期末论文与期中作业分开装订），在2019年1月15日晚上6：00之前提交到本人学院二楼的邮箱。
附：本课程自开课伊始，尚未出现选课而未及格的同学。
下周上课前要完成的工作：
- 完成昨天的问卷链接，并尽量转发扩散一下，让学过统计学的、从事定量研究的研究生或博士生或老师/科研人员填写。链接如下： https://github.com/xkdog/PCI/blob/master/README.md
- 从学校的软件正版化平台安装Office 2016版本。
- 安装R、Rstudio，Windows平台同学安装Rtools。一律安装在C盘（系统盘）。操作 系统账户名称不能出现中文或特殊字符，一律使用英文（或不设账户名称）。
- 联网状态下，打开R，尝试如下命令：
install.packages(“rmarkdown”)。 - 打开Rstudio，尝试新建一个Rmarkdown。
- 使用教育网邮箱注册GitHub账户，关注我指定的文件夹。
- 自己了解一下R、Rstudio，Markdown与Rmardown的关系。可百度、Bing、Google。谷歌需要翻墙。
请及时查看群内链接。录屏暂不主动公开，因为课堂上的某些“只言片语”显然不足为外人道也。