R语言入门：数据分析与工作空间操作

本资源主要介绍了R语言在数据分析领域的应用，包括工作空间管理、数据分析的基本概念、数据挖掘技术以及商业智能中的角色。 在R语言数据分析入门中，了解工作空间的管理至关重要。`ls()` 函数用于列出当前工作空间中所有已创建的对象，这有助于跟踪和管理正在使用的变量和数据集。`rm()` 函数则用于删除特定对象，如果希望清除工作空间的所有内容，可以使用`rm(list=ls())`。`save.image()` 可以将当前工作空间的状态保存为.RData文件，以便之后加载继续工作。`getwd()` 用于获取当前工作目录，而`setwd()` 用于设置工作目录，这对于读取和保存文件至正确位置非常重要。 数据分析是利用统计方法对收集的数据进行系统性的分析和解读。常见的数据分析算法包括关联分析、聚类分析和孤立点分析等。数据挖掘是从大量数据中发现有价值信息的过程，其思想源于假设检验、模式识别、人工智能和机器学习。比如著名的“啤酒与尿布”的关联分析案例，展示了如何通过数据挖掘找出商品间看似无关的购买关联。 在数据分析的展现层，报表和图形是呈现分析结果的重要方式。简单的报表可以直观地展示数据，而仪表盘则提供了更丰富的交互式视图。有趣的数据可视化如信息图，如MrAndroid的例子，可以以直观的形式展示复杂数据。此外，网站点击“热力图”能揭示用户行为模式，为优化用户体验提供依据。 商业智能（BI）是数据仓库、数据分析和数据展现的综合，R语言在其中起到了关键作用。R的起源可以追溯到S语言，它是一种强大的统计分析工具，具有优秀的数据处理能力、丰富的统计函数、直观的图形绘制功能以及面向对象的编程特性。R语言的特点包括高效的数据处理机制、完整的数组和矩阵操作、全面的数据分析工具、直观的图形生成、简洁的编程语法以及与其他语言和数据库的良好集成，使得它成为数据科学领域中不可或缺的工具。 R语言是数据分析和数据挖掘的重要平台，结合工作空间管理技巧和商业智能的概念，可以有效地进行数据探索、建模和可视化，从而支持决策制定和业务洞察。