[R语言] 以案例学习：使用R语言进行数据可视化与分析

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本文通过一个电商平台销售分析的案例，演示如何利用R语言进行数据预处理、清洗、可视化和统计分析，旨在帮助读者掌握R在数据科学中的应用技巧。

在现代数据科学和统计建模中，R语言已经成为了一种广泛应用的工具。其丰富的函数库和强大的数据处理能力，使得R语言成为了许多数据分析师和研究人员的首选。本文将以一个简单的案例为例，展示如何使用R语言进行数据可视化与分析。

案例背景：
某电商平台希望分析其产品在不同时间段内的销售情况，以便制定相应的营销策略。我们将使用R语言对其销售数据进行可视化和分析，并从中获取有价值的信息。

数据获取与准备
首先，我们需要获取电商平台的销售数据。假设我们已经获取到了一份包含销售日期、销售额和商品类别的数据集，保存为CSV格式。我们可以使用以下代码读取数据：

sales_data <- read.csv("sales_data.csv")

该代码将数据读取并存储在名为sales_data的数据框中。

数据预处理与清洗
在进行数据分析之前，我们通常需要对数据进行预处理与清洗，以确保数据的质量。比如，我们可以检查是否存在缺失值或异常值，然后根据实际情况进行处理。以下是一个简单的数据清洗示例：

# 检查是否存在缺失值
missing_values <- sum(is.na(sales_data))

# 移除缺失值
sales_data <- na.omit(sales_data)

# 检查异常值
outliers <- boxpl