本课程主要讲解包括 R 语言的基本数据结构 ， tidyverse 生态 ， 以及一些用R解决实际问题的案例。属于 R 语言小白入门基础课程，难度简单。十分适合想要学习 R 语言的同学进行入门学习。

本实验将通过一些特定应用来介绍一些常用建模技术。我们考虑如何在 R 中存储和处理时间序列。接着，我们处理线性时间序列分析，并展现如何将它用于建模和预测房屋价格。其次，我们通过考虑长期趋势，最后使用协整的概念来改进基本的最小方差对冲比。本实验源来自异步社区的《量化金融R语言初级教程》第1章 ，感谢异步社区授权实验楼发布。

本实验将试图使数据遵循一种模式，在此模式中，一个或一系列事件可以通过一致的方式预测另一个数据点。首先，通过使用 eclat 函数查找数据集模式，以便寻找人口中的相似模式。接着，使用 TraMineR 查找购物篮中的项目频集。使用 apriori 规则确定购物篮中的项目关联。使用 TraMineR 确定成年人职业转换期的序列，并通过序列数据可用的大量图形特征将其可视化。最后，用 seqdist 检查序列之间的相似点和不同点。本实验源来自异步社区的《数据科学：R语言实战》第2章，感谢异步社区授权实验楼发布。