R语言实用案例分析：基于数据的决策支持系统构建

R语言实用案例分析：基于数据的决策支持系统构建

在数据驱动的时代，决策支持系统(DSS)成为各行各业中不可或缺的工具。R语言作为一种强大的数据分析和可视化工具，为构建高效的决策支持系统提供了丰富的功能和库。本文将以一个实用案例为例，详细介绍如何使用R语言构建一个基于数据的决策支持系统。

案例背景：
我们假设是一家电子商务公司，希望通过数据分析来改进产品推荐策略，提高销售业绩。为此，我们将使用R语言来构建一个决策支持系统，根据用户的购买历史和产品属性来预测用户可能感兴趣的产品。

数据准备：
首先，我们需要收集和准备相关的数据。我们的数据包括两个主要部分：用户购买历史和产品属性。用户购买历史包括用户的ID和他们购买的产品ID，产品属性包括产品的ID、类别、价格等信息。我们可以将这些数据保存在两个CSV文件中，分别命名为"purchase_history.csv"和"product_attributes.csv"。

R语言代码：
下面是使用R语言读取和预览数据的代码：

# 导入所需的库
library(readr)

# 读取用户购买历史数据
purchase_history <- read_csv("purchase_history.csv")
head(purchase_history)

# 读取产品属性数据
product_attributes <- read_csv("product_attributes.csv")
head(product_attributes)

数据预处理：
在构建决策支持系统之前，我们需要对数据进行预处理和清洗。这包括