22章1节:用R写作,先认识 NoteBook 和 Markdown

在数据分析、学术研究和技术报告撰写的过程中,如何高效地整合代码、数据分析结果和文本描述,一直是一个重要问题。传统的数据分析流程往往涉及多个独立的工具,比如使用 R 语言进行数据处理,然后在 Word 或 LaTeX 中撰写分析报告。然而,这种方式容易导致文档和代码的不一致,难以维护和复现。为了提高分析的可读性和可复现性,Notebook、R Notebook、Markdown 和 R Markdown 这几种工具逐渐成为数据科学工作流中的重要组成部分。本文将依次介绍 Notebook、R Notebook、Markdown 和 R Markdown,并探讨它们在数据分析与文档撰写中的应用。

一、认识 Notebook

在数据科学、统计分析和机器学习领域,研究人员和数据分析师经常需要编写代码来处理数据,同时撰写报告来解释分析过程和结果。在传统的数据分析工作流程中,代码和报告通常是分开的:

  • 代码文件(如 .R.py)用于执行分析;
  • 文档文件(如 .docx.pdf)用于撰写报告。

然而,

你可能感兴趣的:(用R探索医药数据科学,r语言,r语言-4.2.1,数据库)