R语言入门：数据分析与数据挖掘简介

"对象的类型-R语言数据分析入门" 本文主要介绍了R语言中常见的数据类型及其在数据分析中的应用。在R语言中，数据类型包括数值型(Numeric)、字符型(Character)、逻辑型(Logical)、因子型(Factor)和复数型(Complex)。 1. 数值型 (Numeric): 这是最基础的数据类型，用于表示实数或整数，如100、0、-4.335等。在数据分析中，数值型数据常用于计算、统计分析和建模。 2. 字符型 (Character): 用于存储文本信息，例如国家名“China”。在处理分类变量或文本数据时，字符型数据是必不可少的。 3. 逻辑型 (Logical): 包含TRUE和FALSE两个值，表示真或假。在逻辑判断和条件语句中广泛使用。 4. 因子型 (Factor): 用于表示不同类别或等级的数据，比如调查问卷中的选项。因子型是R中处理分类变量的特殊形式，有助于提高数据分析效率。 5. 复数型 (Complex): 表示包含实部和虚部的数，如2 + 3i，通常在特定的数学或工程问题中使用。 数据分析是通过统计方法对收集的数据进行处理和解读的过程。常用的数据分析算法包括回归分析、聚类、关联规则等。数据挖掘是数据分析的一个分支，它从大量数据中提取有价值的信息，常见的数据挖掘任务有关联分析（如啤酒与尿布的故事）、聚类分析和孤立点分析等。 数据展现层是数据分析的最后阶段，包括报表、图形、仪表盘等形式，用于将分析结果直观地呈现给用户。例如，可以使用仪表盘展示关键性能指标，或者通过信息图来揭示复杂数据的模式，如Android先生的形象特征分布。 商业智能（BI）是数据仓库、数据分析和数据展现的综合，其中R语言作为一种强大的统计分析工具，起着核心作用。R语言源于S语言，具有高效的数据处理能力、丰富的统计分析功能和强大的图形生成能力，同时支持面向对象的编程。因此，R在数据分析领域被广泛使用，尤其在学术研究和企业决策支持中扮演着重要角色。