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。

好的，根据您提供的信息，我将为您提供一份针对该问题的案例分析。

1. 内容提要
本次案例分析的目的是根据2005年我国31个省、市、自治区的消费水平，将其按照城乡居民分类。具体来说，我们将根据人均可支配收入、人均消费支出等指标选取，对数据进行搜集并使用 R 语言进行计算和分析，最终得出对消费水平分类的结果，并进行相关评价和分析。

2. 指标选取
为了对城乡居民的消费水平进行分类，我们需要选取一些指标来评估其消费水平。在本次案例中，我们可以选取以下指标：

- 人均可支配收入
- 人均消费支出
- 食品支出占比
- 衣着支出占比
- 居住支出占比
- 文化娱乐支出占比
- 交通通信支出占比
- 其他用品及服务支出占比

这些指标可以反映出城乡居民的收入水平、消费水平以及消费结构。

3. 数据搜集
为了进行数据分析，我们需要收集相关数据。在本次案例中，需要搜集的数据包括：

- 2005年我国31个省、市、自治区的人均可支配收入、人均消费支出、各项支出占比等数据。
- 可以从国家统计局等官方机构获得相关数据。

4. R 语言计算过程
在 R 语言中，我们可以使用数据框架（data frame）来存储和分析数据。下面是一些计算过程的 R 语言代码示例：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 计算每个省份的平均人均可支配收入和人均消费支出
income_mean <- aggregate(data$income, by=list(data$province), FUN=mean)
consumption_mean <- aggregate(data$consumption, by=list(data$province), FUN=mean)

# 计算每个省份的各项支出占比
food_ratio <- data$food / data$consumption
clothes_ratio <- data$clothes / data$consumption
housing_ratio <- data$housing / data$consumption
entertainment_ratio <- data$entertainment / data$consumption
transportation_ratio <- data$transportation / data$consumption
other_ratio <- data$other / data$consumption

# 计算每个省份的各项支出占比的平均值
food_ratio_mean <- aggregate(food_ratio, by=list(data$province), FUN=mean)
clothes_ratio_mean <- aggregate(clothes_ratio, by=list(data$province), FUN=mean)
housing_ratio_mean <- aggregate(housing_ratio, by=list(data$province), FUN=mean)
entertainment_ratio_mean <- aggregate(entertainment_ratio, by=list(data$province), FUN=mean)
transportation_ratio_mean <- aggregate(transportation_ratio, by=list(data$province), FUN=mean)
other_ratio_mean <- aggregate(other_ratio, by=list(data$province), FUN=mean)

# 将所有计算结果合并到一个数据框架中
result <- data.frame(province=income_mean$Group.1,
income_mean=income_mean$x,
consumption_mean=consumption_mean$x,
food_ratio_mean=food_ratio_mean$x,
clothes_ratio_mean=clothes_ratio_mean$x,
housing_ratio_mean=housing_ratio_mean$x,
entertainment_ratio_mean=entertainment_ratio_mean$x,
transportation_ratio_mean=transportation_ratio_mean$x,
other_ratio_mean=other_ratio_mean$x)

5. 结果分析与评价
通过对数据进行计算和分析，我们可以得到每个省份的平均人均可支配收入、人均消费支出、各项支出占比等数据，并将其合并到一个数据框架中。通过对这些数据进行分析，我们可以得出对消费水平的分类结果，并进行相关评价和分析。

需要注意的是，在进行分析和评价时，我们应该考虑到各项指标之间的关系、各项指标的权重以及数据的可靠性等因素，以获得更准确和可靠的结果。

以上是一份针对按照城乡居民消费水平对2005年我国31个省、市、自治区分类的案例分析，希望能对您有所帮助。