踏入大数据时代，与数据相关的任务都显得愈发重要起来。数据提取作为数据分析中十分重要的环节，怎能够忽视呢。现在，大圣众包威客平台（http://www.dashengzb.cn/）将分享如何通过R语言对数据进行提取分析，切勿错过。

一、读取并创建数据表

http://ww3/large/006pdMHlgw1faq60iv6kuj30hd01xweo.jpg

​首先第一步是读取数据，并创建名称为loandata的数据表。后面我们将从这个表中进行数据提取。

http://ww2/large/006pdMHlgw1faq63hh0coj30hg058jsl.jpg

​将数据表中的用户ID列设置为索引列，下面是具体的代码和结果。

二、提取行信息

按行提取信息，简单的方法是输入开始和结束的行号，下面的代码提取了第一行和第二行的信息。

http://ww3/large/006pdMHlgw1faq64fwqo3j30he0390t8.jpg

​也可以直接输入索引行的名

大数据持续“发光发热”，因此吸引不少人投身当中。但是，关于大数据的一些必备的知识技能，你真的掌握了吗？你知道大数据分析对象有哪几个类型吗？大圣众包威客平台（http://www.dashengzb.cn/）为你揭开谜底。

http://ww2/large/006pdMHlgw1f7mbk5px5fj30cz08175m.jpg

​1.Transaction Data（交易数据）

得益于能够提供时间跨度更大、更海量的结构化交易数据的大数据平台，使得更广泛的交易数据类型能够被分析人员进行分析。

在这广泛的交易数据中，不仅包括POS或电子商务购物数据，还包括如Web服务器记录的互联网点击流数据日志等的行为交易数据。

2.Machine and Sensor Data（机器和传感器数据）

想要分析如智能温度控制器、工厂机器、智能电表、连接互联网的家用电器等功能设备所生成或创建的数据，大数据能做到吗？答案是肯定的。以上的数据，在业界被称为Machine and Sensor Data，只要将前文提及的设备，配置为与互联网络中的其他节点通信，就可以自动向中央服务器传输数据。得到数据后，就可以将数据交给专

http://ww4/large/006pdMHlgw1f31s4e2c5pj30dw0990tp.jpg 

大数据（Big data）

因为他，我们的生活是否变得更舒适？亦或，从此我们的生活细节都要暴露在数据的分析之下？我们该如何正确认识大数据？现在，先让我们了解一些