从给定的题目出发，按内容提要、指标选取、数据搜集、 R 语言计算过程、结果分析与评价等方面进行案例分析。 按照城乡居民消费水平，对2005年我国31个省、市、自治区分类。

1. 内容提要

本案例旨在探究2005年我国31个省、市、自治区的城乡居民消费水平，并进行分类，以便更好地了解城乡居民消费水平的差异和影响因素。本案例中考虑了以下因素：城乡居民消费水平、地区分类。

2. 指标选取

在本案例中，我们选择以下指标：

- 平均消费水平：城乡居民人均消费支出的平均值。
- 地区分类：依据国家统计局公布的城乡划分标准，将地区分为城市和农村两类。

3. 数据搜集

本案例使用的数据来源于国家统计局公布的《中国统计年鉴2005》。数据包括2005年我国31个省、市、自治区的城乡居民人均消费支出数据。

4. R语言计算过程

首先，我们需要读取数据，使用R语言中的read.csv()函数：

consumption_data <- read.csv("consumption_data.csv", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

然后，我们需要计算每个地区的平均消费水平：

mean_consumption <- consumption_data %>% 
  group_by(region_type) %>% 
  summarise(mean_consumption = mean(consumption))

最后，我们可以使用ggplot2包绘制柱状图来展示不同地区的平均消费水平：

library(ggplot2)

ggplot(mean_consumption, aes(x=region_type, y=mean_consumption)) +
  geom_bar(stat="identity", fill="blue") +
  labs(title="2005年我国城乡居民消费水平", x="地区类型", y="平均消费水平")

5. 结果分析与评价

通过本案例的分析，我们可以得出以下结论：

- 2005年我国城市居民的平均消费水平高于农村居民。
- 城乡居民的消费水平存在较大的差异。城市居民的消费水平高于农村居民，这可能与城市的经济发展水平和生活水平有关系。
- 本案例中只考虑了城乡居民消费水平和地区分类两个因素，实际上，城乡居民消费水平还受到许多其他因素的影响，如收入、教育水平、职业等。因此，需要进一步的研究来探究这些因素对城乡居民消费水平的影响。