R 编程是一种强大的语言，特别适合于数据分析。本教程将介绍如何使用 R 进行数据分析，包括数据导入、清洗、探索性分析、统计建模等。

入门指南

  1. 安装 R 和 RStudio

    • 首先，您需要安装 R 和 RStudio。R 是一种编程语言，而 RStudio 是一个集成开发环境（IDE），用于编写和运行 R 代码。
    • 您可以从 R 官网 下载 R，从 RStudio 官网 下载 RStudio。

  2. 数据导入

    • R 支持多种数据格式的导入，包括 CSV、Excel、数据库等。
    • 使用 read.csv() 函数可以导入 CSV 文件，使用 readxl 包可以导入 Excel 文件。

  3. 数据清洗

    • 数据清洗是数据分析的重要步骤，包括处理缺失值、异常值等。
    • 使用 dplyr 包中的函数可以方便地进行数据清洗。

  4. 探索性分析

    • 探索性分析可以帮助您了解数据的分布和特征。
    • 使用 ggplot2 包可以创建各种图表，如散点图、直方图、箱线图等。

  5. 统计建模

    • R 提供了丰富的统计建模工具，包括线性回归、逻辑回归、生存分析等。
    • 使用 lm() 函数可以进行线性回归分析，使用 glm() 函数可以进行广义线性模型分析。

实例分析

假设您有一个包含销售额、广告支出和产品价格的数据集，您想分析这些变量之间的关系。

# 加载数据
data <- read.csv("sales_data.csv")

# 数据清洗
data <- na.omit(data)

# 探索性分析
summary(data)

# 绘制散点图
plot(data$sales, data$ad_spending, main="销售额与广告支出关系", xlab="广告支出", ylab="销售额")

# 线性回归分析
model <- lm(sales ~ ad_spending + price, data=data)
summary(model)

扩展阅读

如果您想了解更多关于 R 编程和数据分析的知识，可以阅读以下资源：

希望这个教程能帮助您入门 R 编程和数据分析！🎉