R语言入门：数据分析与因子转换实践

"本资源是一份关于R语言数据分析入门的练习，主要涉及因子生成的操作。通过将数值型数据转换为分类数据，以理解和掌握R语言在数据预处理中的基本操作。同时，文件也涵盖了数据分析的基本概念、常用算法、数据挖掘技术以及数据展现的方式，如报表、图形等。此外，还介绍了R语言的起源、特点及其在商业智能中的位置。" 在R语言中，数据分析是一个关键领域，它涉及到使用统计方法对收集到的数据进行分析处理，以揭示隐藏的模式和趋势。在这个练习中，我们首先创建了一个名为`numeric`的向量，包含数值100、200、400、600和800。接着，使用`as.factor()`函数将这个数值向量转换为因子，创建了`factor.numeric`。这样做是为了将连续的数值数据转化为离散的类别数据，便于后续的统计分析。 数据挖掘是数据分析的一个分支，它通过应用各种算法从大量数据中提取有价值的信息。这些算法包括关联分析、聚类分析和孤立点分析等，例如著名的“啤酒与尿布”的案例，展示了如何发现消费者购买行为中的关联模式。数据挖掘的思想来源于统计学、模式识别、人工智能和机器学习，旨在发现数据间的隐藏关联并呈现给用户。 在数据分析的展现层，报表和图形是常见的形式。传统的报表可能显得较为简单，但现代数据分析中，我们经常使用更复杂的报表和仪表盘来直观地展示数据。此外，有趣的图表如热力图、扩散路径图等能够帮助我们更好地理解数据分布和动态。商业智能（BI）是这一过程的综合体现，它结合了数据仓库、分析层和展现层，R语言在此中扮演着重要角色，尤其在数据分析和数据可视化方面。 R语言源于S语言，起初是S-PLUS的开源替代品，由罗伯特·甘特曼和罗斯·伊哈卡等人开发。R语言的特点包括强大的数据处理能力、丰富的数组和矩阵运算、全面的统计分析工具、直接的数据可视化功能以及一个面向对象的编程环境。它与其他编程语言和数据库有良好的兼容性，使得数据导入导出和跨平台协作变得更加便捷。 通过这个R语言数据分析入门练习，学习者可以逐步掌握如何在R中进行基本的数据操作，为进一步的数据分析和挖掘打下坚实的基础。