📊 R语言高级技巧与应用

📌 1. 数据可视化进阶

• ggplot2：掌握分层语法，创建复杂图表如热力图、散点图矩阵
• 动态图表：使用 plotly 或 shiny 构建交互式可视化界面
• 主题定制：通过 theme() 函数调整配色、字体等样式

🧠 2. 统计分析深度实践

• 线性模型扩展：探索广义线性模型（GLM）与混合效应模型
• 时间序列分析：利用 forecast 包进行ARIMA、SARIMA建模
• 贝叶斯方法：通过 rstan 实现概率编程与后验推断

🤖 3. 机器学习与AI集成

• caret包：自动化模型训练与参数调优流程
• 深度学习：使用 keras 或 tensorflow 进行神经网络构建
• 自然语言处理：通过 tm 包实现文本挖掘与情感分析

📚 扩展阅读推荐

• R语言基础教程：巩固入门知识
• 数据科学项目实战：提升综合应用能力

💡 小提示：在高级R编程中，善用lapply()、mapply()等函数式编程工具可显著提升代码效率！