在R语言中，导入数据后可以使用各种函数和方法进行数据分析。以下是一些常见的数据分析方法：
数据预览：使用head()函数可以查看数据集的前几行数据，使用summary()函数可以查看数据的基本统计信息。
数据清洗：使用na.omit()函数可以删除包含缺失值的行或列，使用complete.cases()函数可以判断是否包含缺失值。
数据变换：可以使用transform()函数或者mutate()函数对数据进行变换，比如新增变量或者重新计算变量的值。
数据筛选：使用subset()函数或者逻辑运算符（如>、<、==等）可以筛选出符合特定条件的数据。
数据分组和汇总：使用group_by()函数可以按照某个变量对数据进行分组，然后使用summarize()函数可以对分组后的数据进行汇总计算。
数据可视化：可以使用plot()函数绘制各种类型的图形，如散点图、折线图、柱状图等。
统计分析：可以使用各种统计函数和方法对数据进行分析，如方差分析（ANOVA）、线性回归、非参数检验等。
以上仅是一些常见的数据分析方法，在实际应用中可能还会使用到其他更高级的分析技术。R语言提供了丰富的函数和包，可以满足各种数据分析需求。
辰迅云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
推荐阅读： R语言中怎么用readxl包读取Excel文件
云服务器
物理服务器
虚拟主机
跨境电商服务器