笔者邀请您，先思考：
1 服务器上如何安装R和RStudio？
为了增加计算力来处理和整合更多和更杂的数据集，运维同事给我们分配了服务器。服务器是用Centos7的Linux系统，为了完成数据科学任务，我们需要在服务器上面搭建R平台。
通过阅读本文，你可以获得：
服务器上面安装R和RStudio
服务器上面安装常用R包
1 准备工作
在CentOS 7上，R可以基于epel package repository使用yum来安装，所以我们需要先添加它。
1sudoyuminstallepel-release2sudoyumupdate
2 安装R
1sudoyuminstallR-y
安装完毕后，输入命令
1R
出现下面结果，表示安装成功了。
3 安装Rstudio Server
你在这里可以查看最新的版本和安装指南。
1wget/rstudio-server-rhel-1.1.453-x86_64.rpm2sudoyuminstallrstudio-server-rhel-1.1.453-x86_64.rpm-y
Rstudio Server安装好后，需要在服务器上面启动它
1sudosystemctlstatusrstudio-server
如果您正在服务器上安装它(没有GUI)，您可以通过浏览器使用RStudio，方法是打开RStudio正在运行的端口(默认为8787)。对于GUI机器，只需在http://你的服务器IP:8787 打开RStudio，将出现以下屏幕，使用安装RStudio (sudo用户)时使用的用户名和密码。
成功打开的RStudio如下：
安装常用R包
1 tidyverse包
tidyverse包是为数据科学设计的R包的集合。所有包都共享基本的设计哲学、语法和数据结构。在这里可以学习如何使用这个包。
在安装tidyverse包的时候，需要在服务器上面先做如下设置，因为这个包需要依赖这些程式。
1yuminstalllibxml2-devel2yuminstallopenssl-devel3yuminstalllibcurl-devel
安装tidyverse包的命令
1install.packages('tidyverse')
加载tidyverse包的命令
1library(tidyverse)
返回如下结果，表示成功安装。
2 caret包
caret包是(Classification And REgression Traing)的大字母缩写，包含了一系列函数集，用来简化创建预测模型的过程。这个包主要包含如下工具：
数据划分
预处理
特征选择
模型设计和构建
使用重采样的模型调优
变量重要性评价
在这里有caret包的详细介绍。
安装caret包的命令
1install.packages('caret')
加载caret包的命令
1library(caret)
返回如下结果，表示caret包安装成功，可以正常使用了。
3 scorecard包
scorecard包提供IV，变量过滤，最佳WOE分箱，评分刻度和性能评价等函数集，使得评分卡的设计和开发更加轻松和高效。这个包主要提供如下函数集：
数据划分(split_df)
变量选择(var_filter, iv)
woe分箱(woebin, woebin_plot, woebin_adj, woebin_ply)
评分刻度(scorecard, scorecard_ply)
性能评价(perf_eva, perf_psi)
在这里可以查看这个包的详细文档，在这里可以查看这个包使用案例。
scorecard包安装和加载命令
1install.packages('scorecard')2library(scorecard)
针对你的业务问题，需要使用其它R包，按着安装R包的方法，安装即可。
参考资料：1 /linux/install-r-rstudio-centos-7/
关于服务器上面安装R平台，您有什么疑问或者想法，请留言。
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