9、利用描述性统计和线性模型理解与预测投票情况

利用描述性统计和线性模型理解与预测投票情况

1. 描述性统计基础

在进行数据分析时，定性分析是重要的第一步。通过一些描述性统计技术，我们可以对数据进行初步的探索和理解。以下是一些关键的操作和技术：
- 数据清洗 ：确保数据的完整性和准确性，去除缺失值或异常值。
- 图形创建 ：使用编程方式创建各种图形，如散点图、矩阵散点图和矩阵相关性图，帮助直观地观察数据之间的关系。
- 主成分分析 ：通过降维技术，提取数据的主要特征，减少数据的复杂性。

下面是一个简单的代码示例，展示如何创建散点图：

format <- "Progress <bar> percent ETA eta"
total <- n-variables

for (i in 1:n-variables) {
  progress_bar.tick()
  for (j in i + 1:length(variables)) {
    image_name <- paste(save_to, variables[i], "@", variables[j], ".png", sep = "")
    plot_function(
      data,
      var_x = variables[i],
      var_y = variables[j],
      save_to = image_name,
      regression = TRUE
    )
  }
}