R语言入门：数据分析与数据挖掘基础

"R语言数据分析入门" 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处理和解读的关键步骤。这种过程不仅涉及简单的数据整理，还包括应用各种算法来揭示数据背后的模式和趋势。在本资源中，我们将关注从控制台输入数据这一基础知识。 首先，我们可以看到一个例子，演示了如何在R控制台中直接输入数据。在这个例子中，创建了两个向量`height`和`weight`，分别表示身高和体重。接着，计算了平方身高`sq.height`和体重与平方身高之比`ratio`。最后，使用`t.test()`函数进行了一项假设检验，检验变量`ratio`的均值是否等于22.5。这展示了R语言中基本的数据操作和统计分析能力。 数据分析不仅仅是简单的数值计算，它涵盖了多个方面，如假设检验、模式识别、人工智能和机器学习。数据挖掘是数据分析的一个分支，其目标是从大量数据中提取有价值的信息。关联分析、聚类分析和孤立点分析是常见的数据挖掘任务。例如，经典的“啤酒与尿布”故事就是一个关联规则学习的例子，它揭示了消费者购买这两样商品的关联性。 在数据的展现层，报表和图形起着至关重要的作用。传统的报表可能看起来简单，但它们提供了数据的基本概览。更现代的方法，如仪表盘和各种图表，能够更直观地展示数据趋势。比如，通过信息图，我们可以了解某个人物（如Android先生）的特征概率，或者网站用户的点击行为通过“热力图”进行可视化。 商业智能（BI）是数据分析的另一个重要应用领域，它结合了数据仓库、数据分析和数据挖掘，以及报表展示。R语言在这一领域扮演着重要角色，它的起源可以追溯到S语言，由AT&T贝尔实验室开发。R语言以其强大的数据处理能力、丰富的统计分析包和灵活的图形绘制功能，成为数据分析者的重要工具。R的特点包括强大的数据处理机制、丰富的数组和矩阵运算、全面的数据分析工具、内置的图形系统，以及一个完整的面向对象的编程环境。此外，R与其他编程语言和数据库的兼容性，使得它在跨系统和平台的数据分析中具有广泛的应用。 在R语言的学习路径中，从控制台输入数据只是基础，随着对R的深入理解和实践，可以掌握更复杂的数据预处理、建模、预测和可视化技巧，从而在数据分析领域建立扎实的技能。通过不断的实践和学习，R语言用户将能够处理各种规模和类型的数据，进行高级的统计分析，为决策提供有力支持。