R语言数据分析案例框架.pdf

R语言数据分析案例框架 1. 案例背景 假设我们是一家电商公司的数据分析师，公司最近推出了一系列促销活动，我们希望通过分析销售数据来评估这些活动的效果。 2. 数据准备 数据来源：从公司数据库中获取销售数据。 数据清洗：去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等。 数据整合：将不同来源的数据（如用户信息、产品信息、订单信息等）整合到一个数据集中。 3. 数据探索 描述性统计分析：计算销售额、订单量、用户数等基本指标的均值、中位数、众数、标准差等。 数据可视化：使用ggplot2等包绘制销售额随时间变化的折线图、不同产品类别的销售额柱状图等。 4. 数据预处理 数据转换：对销售额、订单量等数值型变量进行对数转换，以改善数据的正态性。 特征工程：创建新的特征，如促销活动的虚拟变量、用户购买频率等。 5. 数据分析 促销活动效果分析：通过对比促销前后的销售额、订单量等指标，评估促销活动的效果。 用户行为分析：分析不同用户群体的购买行为差异，如新用户和老用户的购买频率、购买金额等。 产品分析：分析不同产品类别的销售情况，找出畅销产品和滞销产品。 6. 建模预测 选择合适的模型：根据问题的性质和数