极简R数据分析与可视化实战训练营：进阶实战 高级数据可视化——使用 ggplot2 绘制图形 7.2.5 ：绘制高速公路油耗直方图十密度图
极简R数据分析与可视化实战训练营：进阶实战
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数据操作：导入、导出与内置数据集
- 1.课程简介
- 4.1 数据导入与导出概述
- 4.2.1 从CSV文件导入
- 4.2.2 示例：从 CSV文件读取地震事件数据集
- 4.2.2 示例：从 CSV文件读取地震事件数据集【动手实践】
- 4.2.3 从Excel文件导入
- 4.2.4 示例：导入“商品房销售月度数据.xls”文件
- 4.2.4 示例：导入“商品房销售月度数据.xls”文件【动手实践】
- 4.2.5 从数据库导入
- 4.2.6 示例：从SQLite数据库导入苹果公司股票数据
- 4.2.6 示例：从SQLite数据库导入苹果公司股票数据【动手实践】
- 4.3.1 导出到CSV文件
- 4.3.2 示例：将电商平台订单数据导出为CSV文件
- 4.3.2 示例：将电商平台订单数据导出为CSV文件【动手实践】
- 4.3.3 导出到Excel文件
- 4.3.3 导出到Excel文件【动手实践】
- 4.3.4 示例：将电商平台订单数据导出为Excel文件
- 4.3.4 示例：将电商平台订单数据导出为Excel文件【动手实践】
- 4.4.1 内置数据集概述
- 4.4.2 常用内置数据集
数据清洗与预处理
- 5.1.1 数据清洗概述
- 5.1.2 数据结构检查
- 5.1.3 示例：电商平台订单数据结构检查
- 5.1.3 示例：电商平台订单数据结构检查【动手实践】
- 5.2 数据清理步骤
- 5.2.2 示例：在线教育平台用户注册数据清洗
- 5.2.2 示例：在线教育平台用户注册数据清洗【动手实践】
- 5.3 数据重塑
- 5.3.1 从宽格式转换为长格式
- 5.3.1 从宽格式转换为长格式【动手实践】
- 5.3.2 从长格式转换为宽格式
- 5.3.2 从长格式转换为宽格式【动手实践】
- 5.4.1 行合并
- 5.4.1 行合并【动手实践】
- 5.4.2 列合并
- 5.4.2 列合并【动手实践】
- 5.5.1 左连接
- 5.5.1 左连接【动手实践】
- 5.5.2 右连接
- 5.5.2 右连接【动手实践】
- 5.5.3 内连接
- 5.5.3 内连接【动手实践】
- 5.5.4 全连接
- 5.5.4 全连接【动手实践】
数据可视化基础——使用 Base R 工具绘制图形
高级数据可视化——使用 ggplot2 绘制图形
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- 7.1.2 ggplot2中的图层概念
- 7.1.2 ggplot2中的图层概念【动手实践】
- 7.1.3 ggplot2中映射美学
- 7.1.3 ggplot2中映射美学【动手实践】
- 7.2 使用ggplot2绘制图形
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- 7.2.2 示例：绘制高速公路油耗直方图
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- 7.2.3 密度图
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- 7.2.4 示例：绘制高速公路油耗密度图
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- 7.2.5 ：绘制高速公路油耗直方图十密度图
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- 7.2.16 柱状图
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- 7.2.17 示例：绘制不同汽车类型的数量分布柱状图
- 7.2.17 示例：绘制不同汽车类型的数量分布柱状图【动手实践】
- 7.2.17 示例：绘制不同汽车类型的数量分布柱状图【设置中文标签】
- 7.2.18 堆叠柱状图
- 7.2.18 堆叠柱状图【动手实践】
- 7.2.19 示例：绘制不同汽车类别中的驱动方式分布堆叠柱状图
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- 7.2.20 分组柱状图
- 7.2.20 分组柱状图【动手实践】
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- 7.2.22 条形图
- 7.2.22 条形图【动手实践】
- 7.2.23 折线图
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- 7.2.27 面积图【动手实践】
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描述性统计分析
- 8.1.1 均值
- 8.1.1 均值【动手实践】
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- 8.1.3 中位数
- 8.1.3 中位数【动手实践】
- 8.1.4 中位数与数据可视化
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- 8.1.5 众数
- 8.1.5 众数【动手实践】
- 8.1.6 众数与数据可视化
- 8.1.6 众数与数据可视化【动手实践】
- 8.2.1 极差
- 8.2.2 方差
- 8.2.2 极差和方差【动手实践】
- 8.2.3 方差与数据可视化
- 8.2.3 方差与数据可视化【动手实践】
- 8.2.4 标准差
- 8.2.4 标准差【动手实践】
- 8.2.5 标准差与数据可视化
- 8.2.5 标准差与数据可视化【动手实践】
- 8.3.1 四分位数
- 8.3.2 异常值
- 8.3.2 异常值【动手实践】
- 8.3.3 箱线图与四分位数和异常值分析
- 8.3.3 箱线图与四分位数和异常值分析【动手实践】
- 8.4.1 数据分组操作
- 8.4.1 数据分组操作【动手实践】
- 8.4.2 数据汇总操作
- 8.4.2 数据汇总操作【动手实践】
- 8.4.3 使用数据透视表进行汇总
- 8.4.3 使用数据透视表进行汇总【动手实践】
相关性分析
统计模型与推断分析
- 10.1.1 概率分布
- 10.1.2 参数估计
- 10.2.1 线性回归分析
- 10.2.1 线性回归分析【动手实践】
- 10.2.2 示例：线性回归分析预测马力与油耗的关系
- 10.2.2 示例：线性回归分析预测马力与油耗的关系【动手实践】
- 10.2.3 逻辑回归分析
- 10.2.3 逻辑回归分析示例
- 10.2.3 逻辑回归分析示例【动手实践】
- 10.3 时间序列分析基础
- 10.3.1 时间序列的分解
- 10.3.1 时间序列的分解【动手实践】
- 10.3.2 示例：AirPassengers数据集的时间序列分解与可视化分析
- 10.3.2 示例：AirPassengers数据集的时间序列分解与可视化分析【动手实践】
- 10.4 时间序列建模
- 10.4.1 自回归模型 (AR)
- 10.4.1 自回归模型 (AR)示例：采用AR模型预测AirPassengers数据集
- 10.4.1 自回归模型 (AR)示例：采用AR模型预测AirPassengers数据集【动手实践】
- 10.4.2 移动平均模型(MA)
- 10.4.2 移动平均模型(MA)示例：采用MA模型预测AirPassengers数据集
- 10.4.2 移动平均模型(MA)示例：采用MA模型预测AirPassengers数据集【动手实践】
- 10.4.3 自回归滑动平均模型(ARMA)
- 10.4.3 自回归滑动平均模型(ARMA)示例：采用ARMA模型预测AirPassengers数据
- 10.4.3 自回归滑动平均模型(ARMA)示例：...【动手实践】
- 10.4.4 自回归积分滑动平均模型(ARIMA)
- 10.4.4 自回归积分滑动平均模型(ARIMA)示例：采用ARIMA模型预测AirPassenge
- 10.4.4 自回归积分滑动平均模型(ARIMA)示例：采用ARIMA模型预测AirP【动手实践】
综合案例分析
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- 11.1 案例1：基于在线零售数据描述性统计分析【动手实践】 步骤1：数据导入
- 11.1 案例1：基于在线零售数据描述性统计分析【动手实践】 步骤2：数据清洗
- 基于在线零售数据描述性统计分析【动手实践】 步骤3：描述性统计分析
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- 11.2 案例2：空气污染物之间的关系分析与气象因素的影响【动手实践】步骤1：数据导入与预处理
- 11.2 案例2：空气污染物之间的关系分析与气象因素的影响【动手实践】步骤2：数据探索与可视化
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- 11.4 案例4：基于ARIMA模型的中国石油股票收盘价预测【动手实践】步骤 1：数据导入
- 11.4 案例4：基于ARIMA模型的中国石油股票收盘价预测【动手实践】步骤 2：数据清洗
- 11.4 案例4：基于ARIMA模型的中国石油股票收盘价预测【动手实践】步骤 3：建立ARIMA模型
- 11.4 案例4：基于ARIMA模型的中国石油股票收盘价预测【动手实践】步骤 4：模型评估与可视化
- 11.4 案例4：基于ARIMA模型的中国石油股票收盘价预测【动手实践】步骤 5：预测与保存结果
高级数据可视化——使用 ggplot2 绘制图形
7.2.5 ：绘制高速公路油耗直方图十密度图
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课时介绍
本课时将通过mpg数据集，演示如何使用ggplot2绘制直方图和密度图的组合，展示高速公路油耗的分布情况。通过示例，学习如何设置直方图和密度图的颜色和透明度，并添加标题和轴标签。
课程介绍
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