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基于R统计分析—探索性数据分析

1、数据的统计分析主要分为描述性统计分析和统计推断两部分，其中描述性统计分析，也称为探索性统计分析，它通过绘制统计图形、编制统计表格、计算统计量等方法来探索数据的主要分布特征，揭示其中存在的规律。探索性数据分析是进行后期统计推断的基础。本文主要对数据集的数字化探索。

2、数据的统计分析分为描述性统计分析和统计推断两部分， 前者又称为探索性统计分析， 它是通过绘制统计图形、编制统计表格、计算统计量等方法来探索数据的主要分布特征， 揭示其中存在的规律. 探索性数据分析是进行后期统计推断的基础.本文着重于数据集的数字化探索。

3、深入探索R数据科学的世界，让我们聚焦于dplyr的强大功能，特别是它在数据转换和探索性数据分析中的应用。在专题二中，我们掌握如何利用ggplot2进行细致的数据洞察。首先，我们踏上EDA之旅 在数据探索阶段，我们需要加载tidyverse库，它是数据处理和可视化的瑞士军刀。

4、探索性分析由约翰·图基（john Tukey）在20世纪70年代开发，经常被描述为一种哲学，对于如何进行分析没有硬性规定。用于进行探索性数据分析的常用的统计编程包是S-Plus和R，后者是一种强大、通用、开源的编程语言，可以与许多Bl平台集成。

5、探索性数据分析：使用tidyverse包中的函数进行探索性数据分析，例如查看数据的分布、相关性等。统计分析：使用R语言中的统计函数进行数据分析，例如描述性统计、假设检验、回归分析等。可视化：使用ggplot2包或其他可视化包将数据可视化，以便更好地理解数据和分析结果。

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