R语言入门：数据分析与数据挖掘概览

"该资源是关于R语言在数据分析入门中的应用，主要介绍了R语言中的lm函数，以及数据分析的基本概念和流程，数据挖掘的原理和任务，数据展现的方式，以及商业智能（BI）的组成和R语言的历史与特点。" R语言是统计学和数据分析领域广泛使用的工具，尤其在数据科学中扮演着重要角色。lm函数是R中的一个核心函数，用于执行线性回归分析。通过`lm(stats)`，我们可以拟合线性模型，其中`stats`代表你要分析的数据。该函数的功能和用途被分为几个部分来阐述： 1. **描述**：lm函数主要用于拟合线性模型，即通过最小二乘法找到最佳拟合直线，以理解变量间的关系。 2. **默认选项**：在调用lm函数时，通常需要指定因变量和自变量，R会自动执行线性回归。 3. **参数**：参数包括因变量、自变量列表，以及其他可选参数，如控制回归过程的选项。 4. **详情**：详细信息可能会涵盖如何处理缺失值，异常值，以及回归分析中的其他统计细节。 5. **作者和参考文献**：这部分信息提供了函数的开发者和相关的学术参考，帮助用户了解函数的背景和理论基础。 6. **举例**：示例代码通常展示如何使用lm函数，以及如何解读结果。 数据分析是通过收集、清洗、转换和模型化数据，从而提取有用信息的过程。在这个过程中，统计方法是关键工具，例如线性回归（由lm函数实现）。数据分析还包括数据挖掘，它旨在发现数据中的模式和关联，如关联分析、聚类分析等。数据挖掘技术来源于假设检验、模式识别、人工智能和机器学习。 数据展现层是数据分析的重要环节，它包括传统的报表、图形、仪表盘等，用于清晰地传达分析结果。例如，热力图可以展示网站的点击分布，而像Android先生的信息图则用可视化方式展示了复杂数据的总结。 商业智能（BI）是将数据仓库、数据分析和数据展现结合在一起的体系，用于支持决策制定。R语言在BI中的位置主要体现在数据分析和数据展现层面，它的特点包括强大的数据处理能力、丰富的统计功能、灵活的图形生成以及面向对象的编程结构，使得R成为数据科学家和分析师的首选工具之一。此外，R还与其他编程语言和数据库有着良好的互操作性，进一步增强了其在数据分析领域的实用性。