R 是一种用于统计计算和图形的编程语言和环境，非常适合数据分析和可视化。以下是一些基础概念和技巧。

基础概念

  • 向量（Vector）：R 中最基本的变量类型，用于存储一系列数据。
  • 矩阵（Matrix）：二维数据结构，由行和列组成。
  • 数据框（Data Frame）：类似表格的结构，用于存储和分析数据。

数据可视化

数据可视化是数据分析的重要部分，以下是一些常用的可视化方法：

  • 散点图（Scatter Plot）：用于展示两个变量之间的关系。
  • 直方图（Histogram）：用于展示数据的分布情况。
  • 箱线图（Box Plot）：用于展示数据的分布情况，包括中位数、四分位数和异常值。

R 包

R 有许多功能强大的包，用于数据分析和可视化。以下是一些常用的包：

  • ggplot2：用于创建复杂的统计图形。
  • dplyr：用于数据操作和转换。
  • tidyr：用于数据整理。

实例

以下是一个使用 ggplot2 创建散点图的例子：

library(ggplot2)

data(mpg)
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point()

Scatter Plot Example

学习资源

想要学习更多关于 R 数据分析和可视化的知识，可以访问以下链接：

希望这些信息对您有所帮助！