R语言探索银行贷款数据：绘图与统计分析

"R语言编程基础第五章课后习题操作题，涵盖了初级绘图应用，包括条形图、直方图、箱线图和散点图的绘制，以及数据分组和分析。使用了bankloan数据集和VADeaths数据集，涉及数据读取、数据处理和可视化。" 在R语言编程中，可视化是理解和解释数据的关键工具。本节实验主要关注了基础图形的绘制和图像参数的修改，以帮助学习者掌握R语言在数据可视化方面的基本技巧。以下是对实验内容的详细解析： 1. 银行贷款拖欠率的数据分析： - 使用`read.csv()`函数读取bankloan.csv数据集，并通过`summary()`函数查看数据的基本统计信息。 - 对年龄和工龄进行分组：使用`cut()`函数创建新的分类变量`age_group`和`seniority_group`，以观察不同年龄段和工龄段的违约情况。 - 将教育水平转化为因子变量：`education<-factor(bankloan$education)`便于后续的图形绘制。 - 绘制条形图：使用`barplot()`函数比较违约与不违约客户的年龄、教育和工龄的分布。 - 绘制直方图和箱线图：用`hist()`和`boxplot()`函数展示不同特征人群的收入和负债分布，以理解其统计特性。 2. 城镇与农村居民死亡情况的饼图： - VADeaths数据集包含了城镇和农村居民的死亡情况。 - 使用`pie()`函数绘制饼图，通过颜色区分城镇（green）和农村（blue）居民，并通过`title()`和`legend()`设置标题和图例说明，进行数据分析。 3. iris数据集的散点图矩阵： - `iris`数据集包含四种花卉（Setosa, Versicolour, Virginica）的四个测量属性：sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width。 - 使用`pairs()`函数在同一画布上绘制所有可能的两两属性组合的散点图，帮助观察各属性之间的关系。 4. 图像保存： - 通过`jpeg()`或`png()`函数创建图形设备，然后绘制散点图矩阵，最后使用`dev.off()`关闭设备，保存为`iris4.jpg`文件，指定存储路径为`d:/rlx`。 通过这些操作，学习者可以深入理解R语言中的数据处理和图形生成过程，这对于数据分析和报告制作至关重要。同时，这些基本技能也为更高级的统计分析和机器学习任务奠定了基础。