【数据挖掘】练习6，上机题目，数据挖掘练习6，上机题目解析，数据挖掘练习6上机题目解析与解析指南

摘要：本文介绍了数据挖掘练习6的上机题目及其解析。通过数据挖掘技术，对提供的数据进行处理和分析，以解决实际问题。本文旨在帮助学生了解如何运用数据挖掘技术完成相关练习，并提供了详细的解析，帮助学生理解和掌握数据挖掘的应用。

本次数据挖掘练习旨在考核学生对数据挖掘技术的掌握情况，涵盖数据预处理、特征选择、模型构建和评估等多个环节，旨在提升学生的数据挖掘实践能力，为未来的项目应用奠定坚实基础。

1. 掌握R语言中各类图形元素的添加方法和绘图技巧，能够熟练运用这些元素进行高质量的数据可视化。

2. 熟悉R语言中的各类图形函数，掌握常见图形的绘制方法，包括但不限于条形图、点图、直方图等。

与具体任务：

1. 使用某银行关于降低贷款拖欠率的数据集（bankloan）进行案例分析。

2. 对比违约与不违约情形下不同特征（如年龄、教育程度等）的人群分布，通过条形图和点图直观展示差异。

3. 深入探究不同特征的人群收入与负债的分布情况，这包括绘制收入与负债的直方图、核密度图、箱线图和散点图等，全面展示数据的分布情况。

4. 分析图形数据，探讨收入与负债之间是否存在某种趋势或模式，为银行制定更有效的贷款策略提供数据支持。

实验方法与步骤

第1步：数据预处理

1. 读取bankloan数据集。

2. 对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。

3. 按照年龄、工龄等特征对数据进行分组。

第2步：数据可视化与深入分析

1. 使用R语言绘制违约与不违约客户的年龄、教育和工龄的条形图和Cleveland点图，以直观对比两者在这些特征上的差异。

2. 针对不同特征群体，绘制收入与负债的多种类型图形，全面展示数据的分布情况。

3. 结合图形分析，深入探讨收入与负债之间的关系，识别是否存在明显的趋势或模式。

实验注意事项：

1. 在实验过程中，可以根据实际需求调整图形的类型、颜色、大小等属性，以更好地展示数据特点。

2. 注重图形的可读性和美观性，确保结果直观易懂。

3. 鼓励创新思维，尝试不同的可视化方法，以更深入地挖掘数据背后的故事。