R 语言是一种广泛使用的统计编程语言和软件环境,非常适合进行数据分析、数据可
视化以及统计建模。下面我将通过一个简单的 R 语言数据分析案例来展示其基本用法。
案例:分析某城市天气数据
假设我们有一组关于某城市每日天气的数据集,包括日期、温度、湿度、风速等变量。
我们的目标是分析这些变量之间的关系,比如温度和湿度的相关性,以及风速对温度
的影响。
步骤 1: 数据准备
首先,我们需要加载数据。这里我们假设数据已经以 CSV 格式存储,并且可以通过
read.csv 函数读取。
r
weather_data <-
read.csv("weather_data.csv",
stringsAsFactors = FALSE)
步骤 2: 数据探索
在进行深入分析之前,我们先对数据进行基本探索,包括描述性统计和可视化。
r
plot(weather_data$temperature,
weather_data$humidity, main = "Temperature vs
Humidity", xlab = "Temperature (°C)", ylab =
"Humidity (%)", pch = 19, col = "blue")
# 绘制风速和温度的箱线图,观察不同风速下温度的变
化
boxplot(weather_data$temperature ~
weather_data$wind_speed, main = "Temperature by
Wind Speed", xlab = "Wind Speed (km/h)", ylab =
"Temperature (°C)", col = "lightblue")
步骤 3: 相关性分析
使用相关系数矩阵来分析各变