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数据分析及挖掘案例
探索性数据分析
CrimeShock 数据集分析展示
Communities and Crime
Unnormalized
Data Set
（Data source ）
/9ippt 2
一、数据预处理
# 导入 crime 数据，修改变量名称，并查看数据属性
crim=read.table(crim.txt,sep=,,na.string=?)
name=read.table(attr_vol.txt)
name=name[,2]
colnames(crim)-name 观测值： 2215
观测值： 2215
summary(crim) dim(crim) 变量数： 147
变量数： 147
部分数据严重缺失
部分数据严重缺失
/9ippt 3
四、犯罪率分布情况
由图可知
在 3 月份的行业销
在 3 月份的行业销
可看出 violentP
售旺季，东北地区
售旺季，东北地区
erPop nonViolP
及北部地区销售额
及北部地区销售额
占到公司全月总额
占到公司全月总额
erPop 都出现了
的 70% ，西部地
的 70% ，西部地
不同程度的拖尾
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