R语言1.对数据进行探索性数据分析，利用R软件，通过均值、最值、中位数、标准差、偏度以及峰度等统计量，分析国控点、自建点监测数据的数量特征； 2.进一步地，将实验案例的国控点与自建点数据的数量特征进行对比，寻找数据差异以及产生差异的主要原因，可作图，给出代码

在R语言中，进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）主要包括以下几个步骤：

1. **加载和准备数据**：首先，你需要使用`readr`或`read.csv`等函数从文件中读取数据，并存放在数据框（data frame）中，如`df <- read.csv("your_data.csv")`。

2. **描述性统计**：你可以使用内置的函数来计算关键的数值指标。例如：
- `mean()`用于计算平均值，
- `min()`和`max()`获取最小值和最大值，
- `median()`得到中位数，
- `sd()`计算标准差反映数据分散程度，
- `skewness()`和`kurtosis()`分别可以计算偏度和峰度，帮助理解数据分布形态。

示例代码：

   summary(df[, "column_name"])  # 对指定列的数据进行总结

3. **可视化比较**：为了直观展示国控点与自建点之间的数量特征差异，可以创建直方图、箱线图或者小提琴图来显示分布，还可以绘制散点图或柱状图进行两者之间的对比。比如使用`ggplot2`包：

   library(ggplot2)
   ggplot(data = df, aes(x = type, y = value)) +
     geom_boxplot() +  # 绘制箱形图
     labs(x = "类型 (国控点 vs 自建点)", y = "数值")

4. **原因分析**：如果发现差异显著，可能需要查看数据收集过程、测量方法、地理位置或其他可能影响因素，这通常涉及领域知识和实际调查。

记得在每次分析前，都要对缺失值、异常值、数据质量进行检查。此外，记得在代码结尾添加适当的清理工作，如关闭文件连接或删除临时变量。