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编程教材 《R语言实战·第2版》Robert I. Kabacoff
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课程教材《商务与经济统计·原书第13版》 (安德森)
P48、案例2-1 Pelican 商店
PS C:Users小能喵喵喵DesktopRhomework1_Pelican> tree /f C:. │ pelican.r │ ├───.vscode │ launch.json │ └───data PelicanStores.csv
加载数据
编程教材p32 2.3.2
已知数据集为csv文件，所以要按间隔符形式导入。并删除带缺省值的列。
stores <- read.table("./data/PelicanStores.csv", header = TRUE, row.names = "Customer", sep = "," ) res1 <- data.frame(stores) library(dplyr) res <- res1 %>% select_if(~ !any(is.na(.))) print(summary(res)) View(res)
主要变量的百分数频数分布
编程教材 p21~30 、p137~143
顾客类型、支付类型
# ^ 百分数频数分布 # @ 客户类型 typeTable1 <- table(res$Type.of.Customer) typeTable1 <- prop.table(typeTable1) * 100 print(typeTable1) # @ 支付方法 typeTable2 <- table(res$Method.of.Payment) typeTable2 <- prop.table(typeTable2) * 100 print(typeTable2)
销售额类型
课程教材 p25 2.2.1
首先我们要确定组宽，公式为 (近似组宽=frac{数据最大值-数据最小值}{组数})
Max. :287.59 Min. : 13.23。数据项较少的情况下给定5组互不重叠的组数。组宽约等于 55
# @ 销售额频率分组 typeTable3 <- within(res, { group1 <- NA group1[Net.Sales >= 13 & Net.Sales < 68] <- "13.0~67.9" group1[Net.Sales >= 68 & Net.Sales < 123] <- "68.0~122.9" group1[Net.Sales >= 123 & Net.Sales < 178] <- "123~177.9" group1[Net.Sales >= 178 & Net.Sales < 233] <- "178~222.9" group1[Net.Sales >= 233 & Net.Sales < 288] <- "223~287.9" }) # print(head(sales)) typeTable3 <- table(typeTable3$group1) typeTable3 <- prop.table(typeTable3) * 100 print(typeTable3)
条形图或圆饼图显示顾客付款方法数量
编程教材 p110~117
条形图
# ^ 支付方式条形图 png(file = "typeTable2_barplot.png") par(mar = c(10, 4, 4, 0)) barplot(typeTable2, main = "100个顾客付款方法数量条形图", xlab = "", ylab = "频数", las = 2 ) dev.off()
圆饼图
# ^ 支付方式圆饼图 png(file = "typeTable2_pie.png") colors <- c("#4286f4", "#bb3af2", "#ed2f52", "#efc023", "#ea7441") pie(typeTable2, main = "Daily Diet Plan", col = colors, init.angle = 180, clockwise = TRUE ) dev.off()
顾客类型与净销售额的交叉分组表
编程教材 p137~143 课程教材 p34
# ^ 顾客类型与净销售额的交叉分组表 crossTable <- with(typeTable3, table(Type.of.Customer, group1)) View(addmargins(crossTable))
把交叉分组表中的项目转换成行百分比数或者列百分比数。顾客类型频数差别太大会影响判断
# ^ 顾客类型与净销售额的交叉分组表 crossTable <- with(typeTable3, table(Type.of.Customer, group1)) View(crossTable) # @ 每个顾客类型的行百分比 crossTable <- round(prop.table(crossTable, 1) * 100, 2) crossTable <- cbind(crossTable, sum = rowSums(crossTable[, 1:5])) View(crossTable)
普通顾客和促销顾客的净销售额并没有明显区别，但促销顾客出现部分大额净销售额178~287.9，是因为促销活动发的优惠卷促进了消费者的消费欲望，利用消费者的投机心理来促进多买行为。
净销售额与顾客年龄关系的散点图
# ^净销售额与顾客年龄关系的散点图 png(file = "res_scatterplot.png") plot( x = res$Net.Sales, y = res$Age, xlab = "净销售额", ylab = "年龄", xlim = c(10, 300), ylim = c(20, 80), main = "净销售额与顾客年龄关系的散点图" ) dev.off()
两个变量之间没有明显相关。但可以发现无论顾客年龄多少，净销售额大多都在0~150区间。
资料
每一行数据求和
cbind(crossTable, sum = rowSums(crossTable[, 1:5])) 使用函数添加的另外一种方式
addmargins(prop.table(mytable, 1), 2) # 加在列 addmargins(prop.table(mytable, 2), 1) # 加在行 RStudio table描述性统计，频数，频率，总和，百分比 - 知乎 (zhihu.com)
cbind函数给列命名
Set Column Names when Using cbind Function in R | Rename Variables (statisticsglobe.com)
scatterplots
R - Scatterplots (tutorialspoint.com)
piechart
R Tutorials (tutorialkart.com)
How to draw Pie Chart in R programming language (tutorialkart.com)
barplot 显示问题
graph - How to display all x labels in R barplot? - Stack Overflow
关于warning问题
带中文字符 R 语言经常会发出警告
options(warn=-1) #忽视任何警告 options(warn=1) #不放过任何警告 options(digits = 2) #将有效输出变为2 prop.table()
How to Use prop.table() Function in R (With Examples) - Statology
prop table in R: How Does the prop.table()
