r数据分析案例,r数据分析方法与案例详解

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r数据分析案例,r数据分析方法与案例详解

(注:案例均来自公开研究,数据已脱敏处理)

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# 线性与非线性模型对比 lm_model <- lm(confirm ~ date) poly_model <- lm(confirm ~ date + I(date^2) + I(date^3)) # 可视化疫情曲线 ggplot(data, aes(x=date, y=confirm)) + geom_line(color="red") + labs(title="中国疫情确诊趋势图(5月)")
  • :15日后增速激增,多项式模型拟合优度(R²=0.92)显著优于线性模型3。

🎓 案例三:教育机构聚类分析

对美国大学数据集进行混合型数据聚类4:

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# 计算70%置信度日度VaR returns <- dailyReturn(AAPL$Close) sorted_returns <- sort(returns) var_70 <- sorted_returns[round(0.3 * length(returns))] # 逻辑回归预测违约事件 glm(default_event ~ macd + signal, data=train_data, family=binomial)
  • 成果:ROC曲线AUC达0.907,模型精准捕捉股价异常波动📉。

👛 案例五:小红书用户消费行为挖掘

分析用户消费数据,定位高价值群体8:

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library(e1071) svm_model <- svm(Species ~ Petal.Length + Petal.Width, data=iris) # 可视化分类边界 plot(svm_model, iris, Petal.Length ~ Petal.Width)
  • 准确率:98.7%,显著区分setosa、versicolor、virginica三类🌼。

💬 网友热评

@数据探险家:案例三的聚类分析太实用了!正好用来优化我校招生策略~ 4

@R语言萌新:疫情可视化代码已跑通!没想到R做动态预测这么强大👏 [[2]3

@金融分析师Leo:案例四的VaR模型比Excel高效十倍,风控部已采纳!5

@电商运营小鹿:小红书消费分析直接推动我们调整女性产品线,GMV周增15%🚀 8

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  • 关键洞察
    • 60+女性用户客单价为同龄男性2.1倍👵→💸;
    • 参与活动的用户人均消费提升37%,但未参与群体基数更大;
    • 注册6个月内用户复购率高达68%,建议强化新客留存活动🎯。

🌷 案例六:鸢尾花种类SVM分类

基于e1071包实现支持向量机模型11:

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  • 方法:采用商业模式画布分析法,针对“小猪民宿”APP展开调研;
  • 技术亮点
    • 融合本地知识库与联网检索(知网、哲学社科文献中心)确保数据时效性;
    • 通过Coze平台调用GPT-4模型自动化生成报告框架,人工优化后输出;
    • 20分钟内完成数据检索→大纲生成→报告撰写全流程,效率提升300%📈。

🦠 案例二:新冠疫情数据建模与可视化

基于2023年5月全国确诊数据,R语言实现动态趋势预测[[2]3:

  • 算法:PAM(Partitioning Around Medoids)算法;
  • 关键步骤
    • 标准化数据后计算欧氏距离;
    • 通过轮廓系数确定最佳聚类数(k=3);
    • 识别三类院校核心特征:精英型(哈佛)、高录取率型(圣弗朗西斯学院)、公立普惠型(密歇根州立)。

📉 案例四:股票风险价值(VaR)预测

对苹果股票进行金融风险量化分析5:

以下是根据搜索结果整理的「R语言数据分析案例」主题文章,结合不同行业场景与应用风格,采用多模块创意排版呈现:

🌐 案例一:商业分析机器人自动化撰写报告

某分析师利用R语言搭建名为“欧阳羞”的商业模式分析机器人1。

相关问答


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答:2、量刑:拐卖妇女、儿童罪处五年以上十年以下有期徒刑,并处罚金;情节特别严重的,处死刑,并处没收财产。收买被拐卖的妇女、儿童罪处三年以下有期徒刑、拘役或者管制。三、司法案例数据统计

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1、审理年份:拐卖妇女、儿童罪案件在2014年至2016年间高发,最多达到4402件,2012年至2021年间平均每年有...

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