数据分析之《菜鸟侦探挑战数据分析》-3-R语言-散点图，相关系数，回归线数据分析之《菜鸟侦探挑战数

1、散点图

icecream <- read.csv("icecream.csv") install.packages("ggplot2") library(ggplot2) icecream %>% ggplot(aes(b,a))+geom_point()

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2、相关系数

icecream %>% select(b,a) %>% cor

结果如下：
b a
b 1.0000000 0.8442111
a 0.8442111 1.0000000
-1~-0.7 强负相关
-0.7 ~ -0.3 弱相关
-0.3 ~ 0.3 不相关
0.3 ~0.7 弱相关
0.7 ~ 1.0 强相关
3、线性回归模型

ice.lm <- lm(a ~ b,data = https://www.it610.com/article/icecream) summary(ice.lm)

4、时间序列模型

chaofan <- menus %>% filter(品名 == "炒饭") > chaofan %>% ggplot(aes(日期,销售额)) + geom_line() + scale_x_date() +ggtitle("炒饭的销售额")

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5、多个图像显示

install.packages("tidyr") library(tidyr) noodles2 <- menus %>% filter (品名 %in% c("饭团","味增汤","咖喱","茶泡饭","意大利面","酱汁炒面","乌冬面","什锦炒面","拉面")) %>%select (品名,销售额,日期) %>% spread (品名,销售额) noodles2[,-1] %>% cor 结果：茶泡饭饭团酱汁炒面咖喱拉面茶泡饭1.00000000 -0.009715320.60802100.815056430.6269526 饭团-0.009715321.00000000 -0.5029012 -0.02819566 -0.5100147 酱汁炒面0.60802102 -0.502901221.00000000.620013630.9216830 咖喱0.81505643 -0.028195660.62001361.000000000.6569293 拉面0.62695258 -0.510014680.92168300.656929321.0000000 乌冬面0.62932779 -0.489207820.89537870.618542100.9129860 意大利面0.61656471 -0.486625820.91229440.637030480.9188441 乌冬面意大利面茶泡饭0.62932780.6165647 饭团-0.4892078 -0.4866258 酱汁炒面0.89537870.9122944 咖喱0.61854210.6370305 拉面0.91298600.9188441 乌冬面1.00000000.8979937 意大利面0.89799371.0000000noodles2[,-1] %>% pairs 忽略最后一行

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