R语言数据分析案例

以下是一个简单的R语言数据分析案例：

假设你有一份超市销售数据集（supermarket_sales.csv），包含了每个顾客购买商品的信息，你想要分析这些数据以了解哪些商品最受欢迎、哪些顾客最有价值等等。

首先，你需要导入数据集：

sales <- read.csv("supermarket_sales.csv")

然后，你可以使用summary函数查看数据的统计信息：

summary(sales)

接下来，你可以使用ggplot2包绘制一些图表来可视化数据。例如，你可以绘制一张柱状图来显示每种商品的销量：

library(ggplot2)
ggplot(sales, aes(x = Product.line)) + geom_bar()

你还可以使用dplyr包对数据进行筛选、排序和分组等操作。例如，你可以筛选出购买金额最高的前10个顾客：

library(dplyr)
top_customers <- sales %>%
  group_by(Customer.type) %>%
  summarize(total_sales = sum(Total)) %>%
  arrange(desc(total_sales)) %>%
  head(10)

最后，你可以使用knitr包将分析结果输出为HTML格式的报告：

library(knitr)
knit("sales_analysis.Rmd")

这只是一个简单的数据分析案例，实际上，R语言可以进行更复杂的数据分析和建模。