R语言数据分析案例：从数据导入到可视化的全流程解析.docx_R语言股票简单应用资源-CSDN文库

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### R 语言数据分析案例：从数据导入到可视化的全流程解析

#### 一、简介

R 语言以其强大的统计分析功能和广泛的可视化支持，成为了数据分析和统计建模的重要工

具。无论是在学术研究还是商业应用中，R 都被广泛应用于数据清理、处理、分析和可视化。

本文将通过一个详细的数据分析案例，展示如何使用 R 语言完成从数据导入、清洗、分析到

可视化的完整流程。

#### 二、案例概述

我们将分析一个关于顾客购物行为的数据集，目标是探索顾客的购物习惯和购买偏好，并通

过数据可视化工具展示结果。具体步骤包括：

1. 数据导入与清洗

2. 描述性统计分析

3. 数据可视化

4. 数据挖掘与建模

#### 三、数据导入与清洗

首先，我们需要从 CSV 文件中导入数据并进行清理。

```r

# 加载必要的包

library(tidyverse)

# 读取数据

data <- read.csv("customer_purchases.csv")

# 查看前几行数据

head(data)

# 检查数据结构

str(data)

```

这段代码首先加载了 `tidyverse` 包，它是 R 中常用的处理数据的工具集，包括 `ggplot2`、

`dplyr` 等。`read.csv` 函数用于读取 CSV 文件，并返回一个数据框。`head()` 函数可以查看

前几行数据，`str()` 显示数据框的结构。

#### 1. 处理缺失值

在现实数据中，缺失值是常见问题。我们可以使用 `is.na()` 检查缺失值，并选择填充或删

除缺失值。

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