在數據分析的領域，Python與R都有不少的擁護者，Python的通用性高，可以做網頁、人工智慧、APP、數據分析、甚至影響處理等等，R則是比較侷限，但是R在統計、繪圖的部分畢竟比較擅長，有些語法也顯得簡單，小雷整理了會常用到的Packages內容，除了希望能分享幫助到正在學習的朋友，也讓自己不斷的溫習，介紹的內容若是有錯誤，還希望大大能提點改進。
以下是常用的Packages，簡單做點介紹，各分類的文章連結也會寫好後陸續放上來，不定期進行更新，有在學習R語言的朋友可以當作參考。
Tidyverse包內已經整合的有(當然也可以單獨import) :
1. Dplyr : 數據操作包，plur的進階版，很重要且基本的數據操作包，包含了數據的處理、轉換函數，算是很常會到的Packages。
Dplyr文章連結 >> 請點我
2.
Readr : 數據集匯入包，tidyverse的核心包之一，用來匯入數據集，當然R的base包中也有同樣的功能。
3.
Tidyr : 數據清洗包，分析的準確，很大的程度取決於數據的乾淨程度，一點點的誤差都有可能導致分析的失準。
4.
Forcats : 因子操作包，數據整理時，有時會因為欄位的型態而不好操作、排序，因子factor的轉換與使用有時會遠比字符character來的容易。
Forcats文章連結 >> 請點我
5.
Tibble : 在創立、列印、子集的顯示與傳統數據框data.frame不同，在使用tidyverse時幾乎都會產生tibbles框架。
6.
Purrr : 專門處理函數與向量，可以使編寫的代碼具有表現力與易於編程。
7.
Stringr : 專門處理字符character的包，讓處理字符時可以變得容易許多。
Stringr文章連結 >> 請點我
8.
Ggplot2 : 最常使用的繪圖包，擁有美觀與強大的繪圖功能，也很好的結合編程與繪圖
Lubridate : 日期操作包，分析時常常會使用到日期的欄位與數值，透過lubridate可以輕鬆的進行操作與轉換。
Stats : 統計包，這也是使愛用者喜愛的原因吧，強大的統計功能，很簡單的就可以把相關的數值找出來。
Janitor : 檢查與清理包，除了檢查數據之外，也提供清洗數據的其他函數。
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