R 语言是一种非常强大的统计分析语言,它在数据科学、统计分析和图形表示方面有着广泛
的应用。以下是使用 R 语言进行数据分析的一个简单案例,我们将通过一个虚构的数据集
来展示如何进行基本的数据分析。
### 案例背景
假设我们有一个关于水果销量的数据集,包含以下字段:
- `Date`:销售日期
- `Fruit`:水果类型
- `Sales`:销售额(单位:千)
- `Temperature`:当天气温(摄氏度)
我们的目标是分析不同水果的销量与气温之间的关系。
### 步骤 1: 数据导入
首先,我们需要将数据集导入到 R 语言中。这里假设数据存储在 CSV 文件中。
```r
# 导入 CSV 文件
fruit_sales <- read.csv("fruit_sales.csv")
```
### 步骤 2: 数据查看
查看数据集的前几行,以了解数据的基本结构。
```r
# 查看前几行数据
head(fruit_sales)
```
### 步骤 3: 数据清洗
检查数据集中是否有缺失值或异常值。
```r
# 检查缺失值
sum(is.na(fruit_sales))
# 如果有缺失值,可以选择删除或填充
fruit_sales <- na.omit(fruit_sales)
```
### 步骤 4: 数据探索
进行描述性统计分析,了解数据的分布情况。
```r