R语言数据解析——技巧与实战案例深厚度剖析

《R语言数据解析——深厚入搞懂R语言数据琢磨与应用》是一化介绍R语言数据琢磨的专业书籍。书中详细阐述了R语言在数据琢磨领域的应用，包括数据预处理、统计琢磨、数据可视化等。

一、 数据预处理

数据预处理是数据琢磨的基础，包括数据清洗、数据整合和数据转换等。

• 数据清洗：用R语言的内置函数进行数据清洗， 如remove_na、drop_duplicates等。
• 数据整合：用merge、join等函数进行数据整合。
• 数据转换：用mutate、cast等函数进行数据转换。

二、 统计琢磨

统计琢磨是数据琢磨的核心，包括说说性统计、推断性统计和虚假设检验等。

• 说说性统计：用summary、table等函数进行说说性统计。
• 推断性统计：用t.test、ANOVA等函数进行推断性统计。
• 虚假设检验：用chisq.test、fisher.test等函数进行虚假设检验。

三、 数据可视化

数据可视化是数据琢磨的关键手段，能直观地展示数据分布、趋势和关系。

• 散点图：用ggplot2包的geom_point函数绘制散点图。
• 柱状图：用ggplot2包的geom_bar函数绘制柱状图。
• 线图：用ggplot2包的geom_line函数绘制线图。

四、 案例实战

本教程通过一系列实战案例，深厚入讲解R语言在数据琢磨中的应用。

• 案例一：用R语言对房价数据进行说说性统计和琢磨。
• 案例二：用R语言对消费者买行为进行琢磨。
• 案例三：用R语言对社交新闻数据进行琢磨。

R语言是一种功能有力巨大的数据琢磨工具，能应用于各种领域。通过学本教程，您能掌握R语言在数据琢磨中的应用，并能够解决实际问题。

• 根据Stack Overflow 2020开发者打听报告，R语言在数据琢磨领域的受欢迎程度位列第二。
• 根据GitHub 2020年度报告，R语言在开源项目中的活跃度位列第五。

本教程的案例实战有些将帮您更优良地搞懂和应用R语言。欢迎您用实际体验验证观点。