R语言应用：数据分析与可视化

R语言应用：数据分析与可视化

引言：
数据分析与可视化是当今信息时代的核心技能之一。R语言作为一种强大且广泛应用的统计分析工具，为数据科学家和分析师提供了丰富的功能和灵活性。本文将介绍R语言在数据分析与可视化领域的应用，并提供相应的源代码示例。

一、数据导入与预处理
在进行数据分析之前，首先需要将数据导入R环境，并进行必要的预处理操作。R语言提供了多种数据导入函数，常用的有read.csv()和read.table()等。下面是一个示例，演示如何导入名为"data.csv"的CSV文件，并对数据进行简单的预处理：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 查看数据结构
str(data)

# 数据预处理
# 去除缺失值
data <- na.omit(data)

# 数据转换
data$年龄 <- as.factor(data$年龄)

二、数据分析
2.1 描述性统计分析
描述性统计分析是数据分析的基础，它可以帮助我们了解数据的基本特征和分布情况。R语言提供了多种函数用于计算各种统计指标，例如均值、中位数、标准差等。下面是一个示例，演示如何计算数据集中各列的均值和标准差：

# 计算均值
mean_values <- sapply(data, mean)
print(mean_values)

# 计算标准差
sd_values <- sapply(data, sd)
print(sd_values)

2.