R语言数据分析：入门与程序包安装指南

本资源主要介绍了R语言中程序包的安装方法以及数据分析的基础概念，适用于R语言初学者。 在R语言中，安装程序包是进行数据分析的关键步骤。当网络连接可用时，可以使用`install.packages()`函数来安装所需的程序包。例如，在RGui中打开控制台，输入`install.packages("ape")`即可自动从官方库下载并安装名为"ape"的程序包。此外，如果程序包已存储在本地的zip格式，可以通过“Packages”菜单选择“install packages from local files”，然后指定zip包所在的文件夹进行安装。 数据分析是利用统计方法对收集到的数据进行处理，以解读和理解数据背后的含义。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提取知识的过程，它结合了假设检验、模式识别、人工智能和机器学习的思想。一个经典的例子是“啤酒与尿布”的故事，展示了如何通过数据挖掘发现消费者购物行为的关联性。 数据分析的结果通常通过报表和图形进行展示。报表是最基础的形式，但现代数据分析更倾向于使用仪表盘和各种创新图表，如微博的扩散路径图、信息图（如MrAndroid的例子）以及网站点击的“热力图”。这些可视化工具能帮助用户更好地理解数据和发现潜在趋势。 商业智能（BI）是数据分析的重要应用，它涵盖了数据仓库、数据分析与挖掘以及报表展现三个层面。R语言在这个领域扮演着重要角色，其起源可以追溯到S语言，由AT&T贝尔实验室开发，后来发展成为开源的R系统。R语言具有强大的数据处理能力、丰富的统计分析工具和直观的图形化界面。它支持面向对象编程，能够与其他编程语言和数据库无缝集成，使得数据科学家和分析师能够高效地进行数据分析工作。 在学习R语言进行数据分析时，掌握程序包的安装和使用，理解数据分析的基本概念，以及学会如何有效地展示分析结果，都是至关重要的技能。通过实践和学习，可以逐步提升在R语言环境下的数据分析能力。