R语言期末大作业：数据分析和可视化

在本次期末大作业中，我们将使用R语言进行数据分析和可视化。以下是我们的学习步骤：
一、数据加载和清洗
首先，我们需要加载数据。在R语言中，我们可以使用readxl、readr和tidyverse等库来读取Excel、CSV和其他格式的数据。我们将学习如何选择适当的函数和参数来读取数据，并处理可能出现的错误和异常值。
接下来，我们将进行数据清洗。数据清洗是数据预处理的重要步骤，包括处理缺失值、异常值和重复值等。我们将学习使用R语言的tidyverse和dplyr等库来进行数据清洗，包括筛选、排序、分组和聚合等操作。
二、数据探索和统计分析
完成数据清洗后，我们将进行数据探索。数据探索包括查看数据的分布、相关性、异常值和趋势等。我们将学习使用R语言的summary函数、hist函数和cor函数等来进行数据探索。
接下来，我们将进行统计分析。统计分析是数据分析的核心，包括描述性统计、推断性统计和回归分析等。我们将学习使用R语言的stats包来进行统计分析，包括均值、中位数、方差、标准差、相关性分析、回归分析和假设检验等。
三、数据可视化
最后，我们将进行数据可视化。数据可视化是数据分析的重要部分，可以帮助我们更好地理解和解释数据。我们将学习使用R语言的ggplot2、plotly和leaflet等库来进行数据可视化，包括散点图、条形图、直方图、饼图和地图等。
在完成以上步骤后，我们将提交一份报告，包括数据加载和清洗的代码、数据探索和统计分析的结果以及数据可视化的图片和解释。报告将按照学术论文的格式撰写，包括摘要、引言、方法、结果和结论等部分。
通过本次大作业，你将掌握R语言在数据分析和可视化方面的基本技能，为进一步学习数据科学打下基础。同时，你也将提高自己的编程能力和数据处理能力，为未来的学习和工作做好准备。