R语言数据分析案例以及要点和难点
该案例将涵盖数据读取、数据清洗、探索性数据分析(EDA)、数据可视化和简单的统计分析等多个方面。本案例将以一家零售商店的销售数据为例,使用R语言进行数据分析。
1. 数据准备
假设我们有一个名为sales_data.csv的CSV文件,其中包含了零售商店的销售数据。该文件包含以下列:日期(date)、商品类别(product_category)、销售额(sales_amount)和顾客数量(customer_count)。
2. 数据读取与加载
使用read.csv()函数读取CSV文件,并将其存储为R中的一个数据框(data frame)。
R
# 读取数据
sales_data <- read.csv("sales_data.csv")
# 查看前几行数据
head(sales_data)
3. 数据清洗
在数据清洗阶段,我们可能需要处理缺失值、异常值或数据格式等问题。但在这个案例中,我们假设数据已经是干净的,无需进一步清洗。
4. 探索性数据分析(EDA)
4.1 查看数据概览
使用summary()函数查看数据的概览,包括每列的均值、中位数、最大值、最小值等。
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