本文探讨了R语言在数据分析领域的广泛用途，包括数据导入与处理、数据可视化、统计分析和机器学习。通过实例展示了如何使用R进行CSV和Excel文件导入，创建各种图表，执行t检验、线性回归和聚类分析，以及如何进行机器学习任务如决策树模型的建立和预测。文章旨在帮助读者理解R语言在数据分析中的强大功能。
探索新数据分析：R语言的魅力
数据分析是当今信息时代中不可或缺的一环，而R语言作为一种强大且广泛应用的数据分析工具，深受数据科学家和统计学家的喜爱。本文将介绍R语言的强大功能和用途，并提供一些示例代码，帮助读者了解如何使用R语言进行数据分析。
- 数据导入与处理
R语言以其丰富的数据导入和处理功能而闻名。通过使用各种包（packages），我们可以轻松地从多种来源导入数据，如CSV、Excel、数据库等。
导入CSV文件
data <- read.csv(“data.csv”)
导入Excel文件
library(readxl)
data <- read_excel(“data.xlsx”)
在导入数据后，我们可以使用R语言的向量、矩阵和数据框（data frame）等数据结构，对数据进行处理和操作。
- 数据可视化
数据可视化是数据分析中非常重要的一部分，它帮助我们更好地理解数据并发现其中的模式和趋势。R语言提供了许多强大的绘图功能，使我们能够创建各种类型的图表。
创建散点图
plot(data
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