R语言数据分析实例：探索性数据分析与可视化

R语言数据分析实例：探索性数据分析与可视化

数据分析是从数据中提取有价值信息的过程。R语言作为一种功能强大的统计分析工具，广泛应用于数据科学领域。本文将介绍如何使用R语言进行探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）和数据可视化。我们将使用一个虚拟数据集作为例子，展示R语言的基本数据分析功能。

首先，我们需要加载所需的R包，并读取数据集。假设我们的数据集存储在名为"dataset.csv"的CSV文件中。

# 加载所需的R包
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

# 读取数据集
dataset <- read.csv("dataset.csv")

接下来，我们可以查看数据集的基本信息，如数据维度、列名和数据类型等。

# 查看数据集维度
dim(dataset)

# 查看列名
colnames(dataset)

# 查看数据类型
str(dataset)

数据集的维度可以通过dim()函数获取，列名可以通过colnames()函数获取，数据类型可以通过str()函数获取。这些信息对于了解数据集的结构和内容非常有用。

接下来，我们可以对数据集进行一些基本的统计分析。例如，计算数值型变量的描述性统计量（如均值、中位数、最小值和最大值等）以及类别型变量的频数。