R 数据分析简介

R 是一种针对统计计算和图形的编程语言和环境。它广泛应用于数据挖掘、统计分析、数据可视化等领域。以下是 R 数据分析的一些基本概念和介绍。

基础概念

• 变量：R 中的数据以变量存储，变量可以是数值、字符或因子等类型。
• 数据框（DataFrame）：数据框是 R 中的主要数据结构，类似于关系数据库中的表。
• 向量操作：R 支持对向量进行各种操作，如加减乘除、排序等。
• 函数：R 中有大量的内置函数，如 sum(), mean(), plot() 等。

数据可视化

R 提供了丰富的绘图功能，可以创建各种类型的图表，如直方图、散点图、折线图等。

# 示例：创建散点图
plot(x = rnorm(100), y = rnorm(100), main = "散点图示例", xlab = "X 轴", ylab = "Y 轴")

机器学习

R 有许多机器学习库，如 caret, randomForest, kernlab 等，可以用于各种机器学习任务。

# 示例：使用随机森林进行分类
library(randomForest)
data(iris)
model <- randomForest(Species ~ ., data = iris)
print(model)

数据分析工具

R 有许多数据分析工具，如 ggplot2 用于数据可视化，dplyr 用于数据操作等。

# 示例：使用 dplyr 转换数据
library(dplyr)
iris %>%
  filter(Sepal.Length > 5) %>%
  group_by(Sepal.Width) %>%
  summarize(mean(Sepal.Length))

扩展阅读

更多关于 R 数据分析的内容，您可以访问 R 数据分析教程。

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