一个典型的数据分析项目的工作流程：
Tidy（数据整理）：将数据整理成R可识别的格式，每列是一个变量，每行是一个观测；
Tranform（数据转换）：将数据转换成分析直接需要的数据，即数据的二次加工，如选出感兴趣的行，用现有的变量创建新变量，计算一些统计量等；
Tidyverse:是一个连贯的数据操作系统，用于数据操作、探索和可视化，其中包含一些核心R包，这些包按功能可以分为数据导入、数据整理、数据转换、可视化、建模、编程；
ggplot2: for data visualisation（画图、可视化数据）
dplyr：for data manipulaion（操控数据、过滤、排序等）
tidyr: for data tidying（清理数据，转为ggplot可用的格式）
readr: for data import（从文件中读取数据）
tibble: data.frame的升级款
stringr:处理字符、查找、替换等；
forcats: for factors，（处理因子问题）
tibble格式：R中对多变量数据的标准保存形式是dataframe,而tibble是dataframe的进化版，它的优点有：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式，不会被强制性改变，即字符串；查看数据是，不会一行显示不下，多行显示非常丑；数据操作速度很快；
管道函数%>%，是tidyverse数据整理的主力，可以把许多功能连在一起；
- dplyr包
基本上包含了我们整理数据的所有功能
filter:filters out rows according to some condictions（根据条件对行进行过滤）
arrange:reorders rows according to some conditions（根据条件对行进行排序）
select: select a subsetof columns（只保留部分列的数据）
mutate: adds a new column as a function of existing coulums(增加新的列）
summarize:collapses a data frame to a single row（概述数据的统计特征）
group_by: breaks a data frame into groups of rows（对数据按照行进行分组）
