1. 完整的資料分析流程
2. 變數的型別：
1. 數值變數特徵和視覺化
集中趨勢測量（均值、中位數、眾數）
均值=（數值之和）/（數值個數）
中位數=排序後位於正中間的乙個數（奇數）、排序後位於正中間的兩個數的均值（偶數）
眾數=出現次數最多的數
分散趨勢測量（值域、方差、標準差、四分位距）
舉個例子：
其中，中位數、四分位距是穩健統計量，受極端值影響小。
乙個數值變數的視覺化
柱狀圖：橫座標表示**值所有可能的取值，縱座標表示頻數。
點圖：橫座標表示**值所有可能的取值，縱座標表示出現的次數。比如出現了一次，就會對應乙個點。
箱圖：展示25%分位點、50%分位點、75%分位點。在範圍（25%分位點-1.5四分位距，75%分位點+1.5四分位距）之外的點命異常點。
兩個數值變數的關係2. 分類變數的特徵和視覺化
乙個分類變數視覺化
頻率表：**的形式展現資料的分類水平出現的頻率。
條形圖：橫座標表示分類變數的每乙個水平。
兩個分類變數的關係
關聯表相對頻率表
分段條形圖、相對頻率的分段條形圖
馬賽克圖
3.乙個分類變數乙個數值變數
併排箱圖：橫軸分類變數取值，縱軸為每個分類變數下對應的數值變數。
3. 三大繪圖系統
基本繪圖系統
藝術家的調色盤，繪圖始於空白畫布。分為兩個步驟 = 圖+修飾新增 = 執行一系列的函式。適於繪製2d圖。
繪圖函式（graphics包）---plot/ hist / boxplot /points /lines /text /title / axis，呼叫函式的時候會啟動乙個圖形裝置。
plot(x,y,...)，其中重要的引數有：xlab / ylab：x軸y 軸的標籤，lwd線寬，lty線的型別(2為虛線)，pch點，col顏色。
par()，用於設定全域性引數，bg：背景顏色，mar邊距，las標籤排版，mfrow行列，mfcol列行。
舉例子：
hist(airquality$wind,xlab = "wind")
#乙個數值變數的直方圖
#乙個數值變數的箱圖
#乙個數值變數乙個分類變數的併排箱圖，橫軸為分類水平。
plot(airquality$wind,airquality$temp)
#風速與溫度的散點圖，也可以寫成with函式：
不同月份的點用不同顏色繪製
fit
abline(fit,lwd=2)
#做一條擬合線
#做圖例
#將螢幕分為兩個部分作圖。
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