1. 根底包： `base`：R言语的根底包，包含根本的函数和数据结构。 `utils`：供给东西和有用函数，如数据导入/导出、装置包等。 `graphics`：供给根本的图形功用。 `grDevices`：供给图形设备接口，用于创立和保存图形。

2. 数据操作和清洗： `dplyr`：供给了一套数据操作的函数，如`select`, `filter`, `arrange`, `mutate`, `summarize`等，用于数据收拾。 `tidyr`：用于数据清洗，使数据结构整齐。 `data.table`：供给快速的数据操作功用，特别合适处理大型数据集。

3. 计算剖析： `stats`：R言语的根底计算包，包含根本的计算函数。 `car`：供给多种弥补的回归剖析东西。 `lme4`：用于线性混合效应模型。 `survival`：供给生计剖析的功用。

4. 机器学习： `caret`：供给了一整套机器学习作业流程，包含数据切割、模型练习、穿插验证等。 `randomForest`：用于构建随机森林模型。 `xgboost`：供给梯度进步树算法。 `nnet`：用于神经网络。

5. 时刻序列剖析： `forecast`：供给时刻序列猜测的函数。 `tseries`：供给时刻序列剖析的根底函数。 `zoo`：用于时刻序列数据的操作和剖析。

6. 图形和可视化： `ggplot2`：一个根据图形语法的高层次图形体系，用于创立杂乱的图形。 `lattice`：供给了一种根据网格的图形体系。 `plotly`：用于创立交互式图形。 `leaflet`：用于创立交互式地图。

7. 文本剖析： `tm`：供给文本发掘的函数。 `text2vec`：供给文本向量化功用。 `tm.plugin`：供给`tm`包的扩展。

8. 网络剖析： `igraph`：供给网络剖析的功用。 `sna`：用于社会网络剖析。

9. 生物信息学： `Bioconductor`：一个专心于生物信息学的项目，包含很多与基因组学、蛋白质组学等相关的包。

10. 其他： `shiny`：用于创立交互式Web运用程序。 `knitr`：用于动态陈述生成，特别是与R Markdown结合运用。 `ggvis`：与`ggplot2`结合，用于创立交互式图形。

这些包覆盖了R言语在数据剖析、计算建模、机器学习、时刻序列剖析、文本剖析、网络剖析、生物信息学等多个范畴的运用。装置和运用这些包，能够极大地扩展R言语的功用，协助用户完结杂乱的数据剖析使命。

R言语常用包盘点：数据科学家必备利器

R言语作为一种强壮的计算剖析和图形表明东西，在数据科学范畴有着广泛的运用。R言语具有丰厚的包（packages），这些包为数据科学家供给了强壮的数据处理、剖析和可视化功用。本文将盘点一些R言语中常用的包，协助数据科学家们更好地进行数据科学作业。

一、数据处理包

1. dplyr

2. tidyr

tidyr专心于数据收拾，它能够协助咱们将数据转换成整齐的方式，使得后续的数据剖析愈加简单。

3. data.table

data.table是一个高性能的数据处理包，它供给了快速的行操作和列操作功用，特别合适处理大型数据集。

二、计算剖析包

1. ggplot2

ggplot2是R言语中最受欢迎的图形可视化包之一，它根据Leland Wilkinson的图形语法，能够创立出漂亮且信息丰厚的计算图形。

2. lmtest

lmtest供给了对线性模型进行确诊和查验的函数，能够协助咱们评价模型的拟合程度。

3. car

car包供给了许多用于线性模型剖析的函数，包含模型确诊、方差剖析等。

三、机器学习包

1. caret

caret是一个综合性的机器学习包，它供给了许多机器学习算法的完成，以及模型练习、评价和调优的东西。

2. randomForest

randomForest是一个根据随机森林算法的机器学习包，它适用于分类和回归问题。

3. xgboost

xgboost是一个根据梯度进步决策树的机器学习包，它在许多机器学习比赛中取得了优异的成果。

四、数据可视化包

1. plotly

plotly是一个交互式可视化包，它能够将R言语中的数据转换为HTML和JavaScript，然后完成网页上的交互式图表。

2. shiny

shiny是一个根据R言语的Web运用结构，它能够协助咱们快速构建交互式的Web运用。

3. highcharter

highcharter是一个根据Highcharts的R包，它供给了丰厚的图表类型，能够创立出漂亮的计算图表。

五、其他常用包

除了上述包之外，还有一些其他常用的R包，以下罗列一些：

1. lubridate

lubridate是一个处理日期和时刻的包，它供给了简练的语法和丰厚的函数，能够轻松地对日期和时刻进行操作。

2. tidycensus

tidycensus是一个处理人口普查数据的包，它能够协助咱们将人口普查数据转换成整齐的方式。

3. knitr

knitr是一个用于文档和陈述的包，它能够将R代码和文本混合在一起，生成漂亮的文档。

以上是R言语中一些常用的包，这些包能够协助数据科学家们更好地进行数据处理、剖析和可视化。把握这些包的运用，将有助于进步数据科学作业的功率和质量。

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