渠道分布洞察/： 以Treemap形式呈现，清晰展示各细分渠道（红色）在总市场中的占比，蓝色代表上层渠道汇总，黑色标记零售类别。虽然当前以Treemap展示，但R语言可能有更直观的分支树绘图方法，敬请期待更多优化。
最有经验的R用户发现，特别是在处理大型数据集时。将R和其它程序结合使用可能会有帮助，尤其是数据库程序。因此，对于在R中使用数据库，以及从电子表格和其它程序创建的数据集中提取数据的方法，这些都有详细的论述。R中虽然有时会忽略字符操作，在这里却作了详细的论述。
R语言可以使用read.xlsx（）函数来读取excel数据文件，也可以使用read.csv（）函数来读取csv格式的数据文件。此外，还可以使用R包RODBC来连接数据库，从而将数据文件存储在数据库中，便于管理和操作。另外，还可以使用R语言的XML包来解析XML格式的数据文件，从而将其导入R语言中进行处理分析。
首先声明，用R来处理字符串数据并不是一个很好的选择，还是推荐使用Perl或者Python等语言。不过R本身除了提供了一些常用的字符串处理函数，也对正则表达式有了一定的支持，具体各个函数的使用方法还是要参考R的帮助文档。sub（）与gsub（）使用正则表达式对字符串进行替换。
打开设置后选择语言管理，选择中文后再辅助功能查看数据集列数即可。R 语言特点：R 语言环境软件属于 GNU 开源软件，兼容性好、使用免费；语法十分有利于复杂的数学运算；数据类型丰富，包括向量、矩阵、因子、数据集等常用数据结构；代码风格好，可读性强。
1、解决样本不均衡，采用的方法是重采样。根据采样的方法，分为欠采样、过采样和组合采样。在R语言中， ROSE 包用于处理样本不均衡问题。 安装包 加载示范数据，查看列联表。可以看到训练数据 hacide.train 出现了样本不均衡，正样本1只有20个，负样本0有980个。欠采样会缩小训练数据。
2、检查数据输入，检查代码逻辑。检查数据输入：要确保输入的数据是正确的。检查数据是否包含缺失值、异常值或者不符合要求的数据类型。数据有问题，需要进行数据清洗和预处理。检查代码逻辑：检查R代码是否符合预期的逻辑，是代码中的错误导致了量度或计数结果不对。
3、清洗数据：对导入的数据进行清洗，包括删除重复值、处理缺失值、转换数据类型等。可以使用dplyr包中的函数来进行这些操作。探索性数据分析：使用tidyverse包中的函数进行探索性数据分析，例如查看数据的分布、相关性等。统计分析：使用R语言中的统计函数进行数据分析，例如描述性统计、假设检验、回归分析等。
中心化公式： 数据的标准化：中心化之后的数据再除以数据集的标准差，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。经过该方法处理的数据的均值是0，标准差是1。 标准化公式： 其中，x为观测者， 为平均值，S为标准差。
#把Temp_m这个数据框中除year列的数据外，按照decade分组分别把每列求算术平均值。#并放在Temp_mean10数据框中。#Temp_mean10含有decade信息，进行索引时需要注意。
②method=max，最大值标准化，将数据除以该行或者列的最大值（defaultMARGIN=2）。若数据非负，最大值标准化后数据全部位于0到1之间。③method=total，总和标准化，将数据除以该行或者列的总和，也即求相对丰度（default MARGIN=1），总和标准化后数据全部位于0到1之间。
如下：数据集a有变量：x1，x2，x3等等 求各变量的均值方差，代码如下：mean（a$x1） var（a$x1）。mean（a$x2） var（a$x2）。mean（a$x3） var（a$x3）。……如果有无效值，需要在括号内加入na.rm=T。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
首先，我们需要对所有自变量和因变量进行标准化处理，这意味着它们的均值要调整为0，标准差调整为1。这可以通过数学运算实现，即每个变量减去其均值再除以其标准差。一旦数据准备就绪，我们就利用这些标准化数据来构建线性回归模型，计算出每个自变量的原始回归系数。
多度数据首先除以该物种最大值后再除以该样方总和 若要展示物种多度数据转化或标准化前后的变化，也可以绘制物种沿河流的多度分布图 在某些情况下（通常是植被研究），使用多度的等级来代表特别的属性：个体数量（多度等级）、盖度（优势程度）或者两者兼而有之（例如Braun-Blanquet 多度优势等级）。
