R语言入门：条件筛选与数据分析基础

"本资源主要聚焦于R语言数据分析入门实践中的条件筛选技巧。R语言，源于AT&T贝尔实验室的S语言，是一种功能强大的统计分析和数据处理工具，特别适合数据探索和可视化。在这个练习中，首先介绍了如何创建一个向量vector1，通过`seq(from=2, to=50, by=2)`函数生成2到50的序列，步长为2，例如vector1包含2, 4, 6, ... 48, 50。 接着，讲解了R语言中条件筛选的基本操作： 1. 选取特定位置的元素：如vector1[20]表示选择向量中的第20个元素，`vector1[c(10,15,20)]`则可以选择第10、15和20个元素。 2. 区间选择：通过`vector1[10:20]`，我们可以获取第10到20个元素组成的子向量。 3. 条件过滤：`vector1[vector > 40]`用于选择所有大于40的元素，这展示了R语言中基于条件的元素选取能力。 此外，资源还提到了数据分析的通用概念，包括使用统计方法对数据进行有目标的分析，以及常见的数据分析工具和数据挖掘技术，如关联分析、聚类分析等。数据挖掘的思想来源于假设检验、模式识别、人工智能和机器学习，通过揭示数据间的隐性关联来提取有价值的信息。 在展现层面上，资源强调了数据可视化的多样性，从传统的报表到现代的仪表盘和有趣的图表，如微博扩散路径图，以及商业智能中的数据仓库、BI系统架构。R语言因其图形统计功能强大，能够直接分析和显示数据，支持多种图形设备。 最后，R语言本身的特点被提及，包括其高效的数据处理能力、矩阵和数组操作、数据分析工具的完整性和易用性，以及作为面向对象编程语言的优势，使得它在编程和数据分析领域具有广泛的应用价值。通过这个练习，读者将更深入地理解如何利用R语言进行条件筛选，为进一步的数据分析打下坚实基础。"