• 编程教材 《R语言实战·第2版》Robert I. Kabacoff

• 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\Desktop\R\homework\1_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()

变量分组的三种方法

R语言将变量分组的三种方法（含cut函数介绍

完整代码

alicepolice/R01_Pelican (github.com)