R语言入门：数据分析与脚本实践

"这篇资源主要介绍了R语言在数据分析领域的应用，包括如何运行R脚本以及数据分析的基本概念和流程。此外，还提到了数据挖掘、展现层的设计和商业智能（BI）的相关知识。" 在R语言数据分析入门中，首先我们要了解数据分析的基本概念。数据分析是一种运用统计方法来处理和解析收集到的数据的过程，旨在解读结果并提取有价值的信息。在这个过程中，常用的数据分析算法包括关联分析、聚类分析和孤立点分析等。比如著名的“啤酒与尿布”的案例，揭示了商品之间的潜在关联。 数据挖掘是数据分析的一个重要组成部分，它从大量数据中提取知识，通过模式识别、假设检验、人工智能和机器学习等技术来发现数据间的隐藏关系。例如，《Science》杂志上的一篇文章展示了如何通过数据挖掘在大数据集中找出趋势。 在数据分析的展现层，报表和图形扮演着关键角色。传统的报表可能显得较为简单，但现代的数据展现形式多样化，包括仪表盘、有趣的图表，如某条微博的扩散路径，以及通过信息图展示人物特征，如MrAndroid的例子。此外，网站点击“热力图”也是展现用户行为的重要工具。 商业智能（BI）是数据分析的另一个重要领域，它涵盖了数据仓库、数据分析与数据挖掘以及报表展现三个层次。R语言在这其中有着重要的地位，它是S语言的一种开源实现，起源于AT&T贝尔实验室。R语言具备强大的数据处理能力，拥有丰富的数组和矩阵操作，以及一套完整的数据分析工具。其图形统计功能可以直接分析数据并生成多种图形，同时支持与其他编程语言和数据库的交互，是面向对象的统计编程语言，具有高度的灵活性和可扩展性。 在实际操作中，可以通过多种方式运行R脚本，如使用R Console、RStudio或其他集成开发环境（IDE）。将R命令整理成regression.R文件后，可以使用R命令行或R IDE来执行这个脚本，实现数据分析任务。 R语言是进行数据分析和数据挖掘的强大工具，结合商业智能的概念和良好的数据展现手段，能够帮助我们深入理解数据，从而做出更明智的决策。对于初学者，通过练习运行R脚本，可以逐步掌握这种语言，并在实践中提升数据分析能力。