本文详细介绍了如何使用R语言进行数据探索和构建统计模型，包括数据导入、处理，数据探索如数据摘要、结构检查、分布分析和缺失值处理，以及数据可视化和统计建模，如散点图、直方图、箱线图、线性回归、逻辑回归和聚类分析。通过这些步骤，读者可以提升在R语言中进行数据分析的能力。
精通R语言：探索数据和构建统计模型
一、引言
在当今数据驱动的时代，科学家和分析师越来越依赖于强大的编程语言和工具来处理和分析大规模数据。R语言作为一种功能强大且开源的语言，成为了数据科学领域的首选。
本文将介绍如何使用R语言进行数据探索和构建统计模型。我们将从基础的数据导入开始，然后探索数据、可视化数据，并使用不同的统计方法构建模型。
二、数据导入和处理
要开始使用R语言进行数据分析，我们首先需要将数据导入到R环境中。R提供了许多强大的包来处理各种类型的数据文件。以下是几种常见的数据文件格式及其相应的包：
- CSV格式：使用
readr包中的read_csv()函数。 - Excel格式：使用
readxl包中的read_excel()函数。 - JSON格式：使用
jsonlite包中的fromJSON()函数。 - SQL数据库：使用
DBI包与特定数据库驱动程序结合使用。
导入数据后，可以使用R的数据框架（data frame）来处理和操作数据。数据框架类似于表格，每列代表一个变量，每行代表一个观测值。
三、数据探索
一旦数据导入到R中，我们可以开始对数据进行探索。以下是
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