R语言入门：数据分析与统计工具详解

"该资源是关于R语言数据分析入门的教程，涵盖了部分函数的使用和统计检验方法，同时涉及数据分析的基本概念、数据挖掘技术及其应用，以及数据展现和商业智能的相关内容。" 在R语言中，数据分析是通过统计方法对收集到的数据进行分析处理并解读结果的过程。这个过程中，R提供了丰富的函数支持，例如： 1. **部分函数**： - `log(x)` 计算自然对数 - `log10(x)` 计算以10为底的对数 - `exp(x)` 计算e的x次方 - `sin(x)`, `cos(x)`, `tan(x)` 分别是正弦、余弦和正切函数 - `asin(x)`, `acos(x)` 是反正弦和反余弦函数 - `min(x)`, `max(x)` 计算最小值和最大值 - `range(x)` 返回数值范围 - `length(x)` 获取向量的长度 2. **统计检验**： - `mean(x)` 计算平均值 - `sd(x)` 计算标准差 - `var(x)` 计算方差 - `median(x)` 求中位数 - `quantile(x,p)` 计算分位数 - `cor(x,y)` 计算相关系数 - `t.test()` 进行t检验 - `lm(y ~ x)` 构建线性模型 - `wilcox.test()`, `kruskal.test()` 分别进行威尔科克森符号秩检验和克鲁斯卡尔-瓦利斯检验 - `bartlett.test`, `binom.test`, `fisher.test`, `chisq.test` 分别对应巴特利特检验、二项分布检验、费舍尔精确检验和卡方检验 - `glm(y ~ x1+x2+x3, binomial)` 构建广义线性模型，这里使用了二项分布 数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的过程，涉及关联分析、聚类分析、孤立点分析等任务。其中，“啤酒与尿布”的故事是一个经典案例，展示了如何通过关联分析发现不显眼的消费关联。此外，商业智能（BI）将数据仓库、数据分析和数据展现结合在一起，提供了一种全面了解业务的方法。 R语言源于S语言，拥有强大的数据处理和分析能力。它的特点包括： - 强大的数据处理和保存机制 - 高效的数组和矩阵操作 - 完善的数据分析工具，如回归、假设检验等 - 直接的图形统计功能，适应多种图形设备 - 程序设计语言特性，支持条件语句、循环和递归函数 - 面向对象的编程风格 - 可与其他编程语言和数据库集成 R语言是数据分析和数据挖掘领域的重要工具，它的广泛应用在于其灵活性、可扩展性和强大的统计功能，使得用户能够高效地进行数据探索和建模。学习R语言能为进入数据分析领域打下坚实基础。