在这个案例研究中，我们将探讨如何使用 R 语言进行数据分析。R 是一种强大的统计计算和图形展示语言，非常适合数据科学家和研究人员。
学习目标
- 理解 R 语言的基本语法
- 掌握数据导入和预处理技巧
- 学习数据可视化方法
- 了解基本的统计测试
教程内容
1. R 语言简介
R 语言由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 开发，自 1993 年以来，它已经成为统计计算和数据可视化的标准工具。
2. 安装和配置
首先，您需要在您的计算机上安装 R。您可以从 R 官方网站 下载并安装最新版本的 R。
3. 基本语法
R 语言的基本语法包括变量赋值、数据结构操作、控制流等。
- 变量赋值：
x <- 5 - 列表：
my_list <- list("apple", "banana", "cherry") - 循环：
for (i in 1:10) { print(i) }
4. 数据导入
R 提供了多种数据导入方法，例如从 CSV 文件、Excel 文件或数据库中导入数据。
- 从 CSV 文件导入：
data <- read.csv("data.csv") - 从 Excel 文件导入：
data <- readxl::read_excel("data.xlsx")
5. 数据预处理
数据预处理是数据分析的重要步骤，包括数据清洗、转换和合并等。
- 数据清洗：
data <- na.omit(data) - 数据转换：
data$column <- as.numeric(data$column) - 数据合并：
data <- merge(data1, data2, by = "key")
6. 数据可视化
R 提供了丰富的图形库，可以创建各种类型的图表。
- 折线图：
plot(x, y) - 散点图：
plot(x, y, main = "Scatter Plot", xlab = "X-axis", ylab = "Y-axis")
7. 统计测试
R 提供了大量的统计测试函数，可以进行假设检验、相关性分析等。
- 假设检验：
t.test() - 相关性分析：
cor.test()
扩展阅读
如果您想了解更多关于 R 语言的信息，可以阅读以下文章：
R_Language