有时，无论你如何努力，问题真的无法用较小的数据块再现，而且合成数据也不会发生（尽管展示你是如何生成没有再现问题的合成数据集是有用的，因为它排除了一些假设）。

可能需要将数据发布到web某处并提供URL。如果数据不能向公众公开，但可以共享，那么您可以通过电子邮件将其发送给感兴趣的各方（尽管这将减少需要处理的人数）。我实际上还没有看到这样做，因为无法发布数据的人对以任何形式发布数据都很敏感，但在某些情况下，如果数据在某种程度上被充分匿名/加扰/轻微损坏，人们仍然可以发布数据。

如果你不能做到这两个，那么你可能需要聘请一位顾问来解决你的问题。。。

编辑：匿名/加扰的两个有用SO问题：

如何从私有数据创建示例数据集（用无信息的占位符替换变量名称和级别）？给定一组从连续单变量分布中抽取的随机数，找到分布

除了我发现非常有趣的上述所有答案之外，有时也很容易，正如这里所讨论的：如何制作一个最小的可重复示例来获得R的帮助

有许多方法可以创建随机向量创建一个100个数字的向量，其中R中的随机值舍入为2个小数或R中的一个随机矩阵：

mydf1<- matrix(rnorm(20),nrow=20,ncol=5)

请注意，由于维度等各种原因，有时很难共享给定的数据。然而，上述所有答案都很好，在想要制作可复制的数据示例时，思考和使用这些答案非常重要。但请注意，为了使数据与原始数据一样具有代表性（以防OP无法共享原始数据），最好在数据示例中添加一些信息（如果我们将数据称为mydf1）

class(mydf1)
# this shows the type of the data you have
dim(mydf1)
# this shows the dimension of your data

此外，应该知道可以是数据结构的数据的类型、长度和属性

#found based on the following
typeof(mydf1), what it is.
length(mydf1), how many elements it contains.
attributes(mydf1), additional arbitrary metadata.

#If you cannot share your original data, you can str it and give an idea about the structure of your data
head(str(mydf1))

要快速创建数据的dput，只需将数据复制到剪贴板，然后在R中运行以下命令：

对于Excel中的数据：

dput(read.table("clipboard", sep="\t", header=TRUE))

对于.txt文件中的数据：

dput(read.table("clipboard", sep="", header=TRUE))

如果需要，可以更改后者中的sep。当然，只有当您的数据在剪贴板中时，这才有效。

使用testthat包中的函数来显示预期发生的情况是一个好主意。因此，其他人可以更改您的代码，直到它运行无误。这减轻了那些想帮助你的人的负担，因为这意味着他们不必解码你的文本描述。例如

library(testthat)
# code defining x and y
if (y >= 10) {
    expect_equal(x, 1.23)
} else {
    expect_equal(x, 3.21)
}

这比“我认为如果y等于或超过10，x将为1.23，否则为3.21，但我都没有得到结果”更清楚。即使在这个愚蠢的例子中，我认为代码比单词更清楚。使用testthat可以让你的助手专注于代码，这节省了时间，并且可以让他们在发布问题之前知道他们已经解决了你的问题

R-help邮件列表有一个发布指南，包括提问和回答问题，包括生成数据的示例：

示例：有时提供一个小例子实际上可以运行。例如：如果我有如下矩阵x：

  > x <- matrix(1:8, nrow=4, ncol=2,
                dimnames=list(c("A","B","C","D"), c("x","y"))
  > x
    x y
  A 1 5
  B 2 6
  C 3 7
  D 4 8
  >

如何将其转换为数据帧具有8行和3列“row”、“col”和“value”，它们具有维度名称为“row”和“col”的值，如下所示：

  > x.df
     row col value
  1    A   x      1

...（答案可能是：

  > x.df <- reshape(data.frame(row=rownames(x), x), direction="long",
                    varying=list(colnames(x)), times=colnames(x),
                    v.names="value", timevar="col", idvar="row")

)

“小”这个词特别重要。您应该以最小的可重复示例为目标，这意味着数据和代码应该尽可能简单地解释问题。

编辑：漂亮的代码比难看的代码更容易阅读。使用样式指南。

可复制代码是获得帮助的关键。然而，许多用户可能对粘贴哪怕是一大块数据都持怀疑态度。例如，他们可能在处理敏感数据，或者在研究论文中使用收集的原始数据。

出于任何原因，我认为在公开粘贴数据之前，有一个方便的函数来“变形”我的数据会很好。SciencesPo包中的匿名化函数非常愚蠢，但对我来说，它与dput函数配合得很好。

install.packages("SciencesPo")

dt <- data.frame(
    Z = sample(LETTERS,10),
    X = sample(1:10),
    Y = sample(c("yes", "no"), 10, replace = TRUE)
)

> dt
   Z  X   Y
1  D  8  no
2  T  1 yes
3  J  7  no
4  K  6  no
5  U  2  no
6  A 10 yes
7  Y  5  no
8  M  9 yes
9  X  4 yes
10 Z  3  no

然后我将其匿名化：

> anonymize(dt)
     Z    X  Y
1   b2  2.5 c1
2   b6 -4.5 c2
3   b3  1.5 c1
4   b4  0.5 c1
5   b7 -3.5 c1
6   b1  4.5 c2
7   b9 -0.5 c1
8   b5  3.5 c2
9   b8 -1.5 c2
10 b10 -2.5 c1

在应用匿名化和dput命令之前，可能还需要对一些变量而不是整个数据进行采样。

    # Sample two variables without replacement
> anonymize(sample.df(dt,5,vars=c("Y","X")))

   Y    X
1 a1 -0.4
2 a1  0.6
3 a2 -2.4
4 a1 -1.4
5 a2  3.6