2023 年软件工具栏目的目标和规划

[XiangyunHuang]

软件工具栏目

栏目定位：系统介绍统计学与数据科学相关的软件工具或工作流。

对一些技术文章，我们主站有发布，微信有推送， 如果来云讲堂，B 站还有视频，三者联动起来对读者学习和使用软件工具会很有帮助。对作者来说，这里是一个交流学习的平台，聚集了国内外的高校学生、学者教授、领域专家。每年栏目会参与中国Ｒ语言会议的组织，欢迎各位报名参会或演讲。

2023 年工作方向

目标：稳定持续地产出长期有价值的文章，扩大栏目队伍和稿源。

1. 邀请有意愿、有热情、有时间、有精力、有能力的人加入供稿的队伍。
2. 不少人的主页和文章很优秀，发出一些邀请，或翻译或投稿。
3. 发动各自的学校 / 公司 / 团队内日常会使用 R 语言的人写。
4. 老师的学生的作业，比如王小宁老师的学生的优秀作业，来自云伯的建议
5. 《Ｒ语言数据分析实战》的书稿，来自王小宁老师的建议

数据分析方面

围绕数据生命周期，可以先从数据分析和数据可视化等方面入手。结合当下热点（比如地震、宏观经济、社会发展、区域不平衡），或梳理工具体系（比如 ggplot2 生态）数据探索的各类图形及其背后的统计方法和应用场景。

1. 找真实数据来探索分析，以数据分析方法为主线、软件工具技术为辅线，讲一个个鲜活的数据故事，比如 Happiness and Life Satisfaction。
2. 就某个数据集探索分析，比如《探索定西市的 Sci-Hub 流量之谜》。
3. 介绍数据获取、处理、分析、可视化、解读等完整工作流，整理总结工具使用经验，比如《地区分布图及其应用》。

数据交流方面

1. 可以是类似 tidytuesday，以优美的图形吸引眼球，以图形解读数据。国外，这个项目很火，参与度很高。

2. 可以是纯介绍工具，比如介绍 ggplot2 的扩展包，这就有很多了，能比较好地翻译 R 包帮助文档或比较好地将学习过程写出来。围绕对比、趋势、关系、分布、不确定性展开，还可以涉及一些图形设计的基础要素。

3. 可以是制作表格、交互图形的工具，文章没有真实数据也不是特别流行的 R 包。

   1. 《echarts4r：从入门到应用》 上下两篇阅读访问量都是 2000+
   2. 《echarts4r：挥发化飞花》 属于剑走偏锋型，阅读访问量 2000+
   3. gt 制作静态网页表格，reactable / DT 制作交互网页表格，flextable 制作办公文档的表格

数据建模方面

1. 可以是机器学习、深度学习、统计计算、运筹优化等方面的 R 包，介绍基本原理、编程实现、应用案例。

2. 一些新的计算框架和方法，定位入门级，有理论、代码和应用，主要讲清楚是什么、怎么用和什么时候用，不是学术型报告，而是入门级教程。

Ｒ包介绍方面

1. 可以是某 R 包作者投稿，介绍自家 R 包的情况，为什么造这个包、这个包怎么用、和相关 R 包的对比。