至此，我们已基本完成对 R4DS 一书数据科学工作流及相关 R 包的讲述。在数据处理方面，由于课时有限，我们未能细讲对字符型变量、因子型变量和日期-时间型变量的处理——而这是同学们在日常数据分析流程中绕不开的处理工作。据此，我特意准备了本讲的讲义并布置同学们自学相关内容。
主要内容如下：
- 字符串（-> stringr 包）
- 字符串基础
- 模式匹配
- 工具函数
- 因子（-> forcats 包）
- 因子向量
- 修改因子水平
- 调整因子次序
- 日期-时间（-> lubridate 包）
- 创建日期-时间
- 处理时间成分
- 时间间隔
1. 课前准备
自学章节，不布置课前准备任务。
2. 自学要求
为达成预期的学习成效，同学们务必自觉完成以下学习任务：
浏览学习本讲讲义 🖥️第8讲 字符串、因子与日期-时间
阅读 📖 R for Data Science 一书第14章（Strings）、第15章（Factors）和第16章（Dates and times）三章的内容（分别对应翻译版教材的第10章、第11章和第12章）
（结队）完成（自选）课后练习
- 课后动手编程实操是掌握一门编程语言的必由之路，r4ds一书配套练习都很不错，尽管并未要求同学们提交课后编程实操作业，但希望同学们都能自觉完成，也正好检验下自己对相关概念的理解以及对 stringr 包、forcats 包和 lubridate 包核心函数的掌握情况
- 课后习题参考答案链接 📖 R for Data Science: Exercise Solutions
- 若在课后编程实操中遇到什么问题或难解之处，也可在课程QQ群上贴出并讨论