19、数据湖集成设计与分析技术全解析

数据湖集成设计与分析技术全解析

1. 数据可视化与相关性分析

在数据探索和分析过程中，可视化是一种直观理解数据的有效方式。例如，我们可以使用R语言中的 ggplot2 包来创建可视化图表。以下代码展示了如何绘制两个数据集的散点图：

dat$dataset <- factor(c(rep("dat1", dim(dat1)[1]), rep("dat2", dim(dat2)[1])))
ggplot(dat, aes(x=WeekNumber, y=Profit, shape=dataset)) + geom_point(size=5) + theme(axis.text=element_text(size=14,face="bold"), axis.title=element_text(size=14), legend.text=element_text(size=14), legend.title=element_text(size=14))

通过不同的形状（如圆形和三角形），我们可以轻松区分和比较两个数据集的值。此外，颜色或大小也可用于相同的目的。同时， theme() 函数可用于更改轴文本、标题以及图例文本和标题的大小。

相关性分析是另一个重要的数据探索技术。R语言提供了 cor() 函数来计算两个数据集之间的相关性。例如，要检查伊利诺伊州和印第安纳州的每周利润之间的相关性，可以使用以下命令：

cor(IlliProf, In