R语言入门：数据分析与可视化实战

"该资源是关于R语言数据分析入门的教程，通过实例展示了如何在R中进行简单的绘图操作，如创建散点图、添加文本和直线，并介绍了数据分析的基本概念、常用算法、数据挖掘任务以及数据展现的方式。同时，提到了R语言的起源、特点以及在商业智能中的位置。" 在R语言中，数据分析是一项重要的任务，它涉及到运用统计方法对收集到的数据进行处理和解读。数据分析可以帮助我们理解数据背后的模式和趋势，指导决策。在这个例子中，我们首先生成了50对0到2之间的随机数，分别赋值给变量x和y。接着，我们使用`plot()`函数绘制散点图，通过设置参数`main`、`xlab`和`ylab`来指定图表的主标题和坐标轴标签。`text()`函数用于在图表中添加文本，`abline()`函数则用于绘制水平线（h参数）和垂直线（v参数），以此增加图形的参考线。 数据挖掘是数据分析的一个子领域，旨在从大型数据集中提取有价值的信息。数据挖掘技术包括关联分析（如啤酒与尿布的故事）、聚类分析和孤立点分析等。这些技术源于假设检验、模式识别、人工智能和机器学习等领域，旨在发现数据中的隐藏关联。 在数据的展现层，报表和图形是常见的数据呈现形式，它们有助于直观地传达分析结果。传统的报表可能显得较为简单，但现代的数据展现形式更加丰富多样，包括仪表盘、有趣的数据可视化图表，甚至可以展示复杂如微博扩散路径或网站点击的“热力图”。商业智能（BI）将数据仓库、数据分析与数据挖掘以及报表展示结合在一起，提供了一种全面的业务洞察解决方案。 R语言源自S语言，起初由AT&T贝尔实验室开发，后由R项目继续发展，成为开源的统计分析和图形软件。R的特点包括强大的数据处理能力、丰富的数组和矩阵操作、一套完整的数据分析工具、直观的图形统计功能以及面向对象的编程结构。R语言还与其他编程语言和数据库有良好的互操作性，使得在数据分析领域有着广泛的应用。