R语言入门:数据分析与数据挖掘简介
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更新于2024-07-11
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"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。
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鲁严波
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