《大数据探索性分析》程序代码.docx

大数据探索性分析程序代码 本文档是一份大数据探索性分析的程序代码，主要讲述了大数据探索性分析的基本概念和方法。通过对大数据的探索性分析，可以对数据进行初步的了解和分析，从而对数据的性质和规律进行描述。 一、确定样本容量 在大数据探索性分析中，确定样本容量是非常重要的。通过对样本容量的确定，可以对数据的性质和规律进行描述。在本节中，我们使用了R语言来确定样本容量。我们使用 seq 函数生成了一系列的样本容量，然后使用 plot 函数对样本容量进行了可视化。 二、确定样本质量 在大数据探索性分析中，确定样本质量是非常重要的。通过对样本质量的确定，可以对数据的性质和规律进行描述。在本节中，我们使用了R语言来确定样本质量。我们读取了 LoanStats3c.csv 文件，然后使用 na.omit 函数删除了缺失值。接着，我们使用 cut 函数将数据分成 15 段，从而对数据进行了分段。 三、简单随机抽样 在大数据探索性分析中，简单随机抽样是一种常用的抽样方法。通过简单随机抽样，可以对数据进行初步的了解和分析。在本节中，我们使用了R语言来进行简单随机抽样。我们使用了 sample 函数对数据进行了抽样，然后使用 apply 函数对抽样结果进行了处理。 四、分层随机抽样 在大数据探索性分析中，分层随机抽样是一种常用的抽样方法。通过分层随机抽样，可以对数据进行初步的了解和分析。在本节中，我们使用了R语言来进行分层随机抽样。我们使用了 srswor 函数对数据进行了抽样，然后使用 getdata 函数对抽样结果进行了处理。 五、结论 通过对大数据探索性分析的学习，我们可以对数据进行初步的了解和分析，从而对数据的性质和规律进行描述。在本文档中，我们使用了R语言来进行大数据探索性分析，包括确定样本容量、确定样本质量、简单随机抽样和分层随机抽样等。通过这些方法，可以对数据进行初步的了解和分析，从而对数据的性质和规律进行描述。