数据预处理是数据科学工作流中的重要环节。通过数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤，可以显著提高数据质量，为后续的分析和建模提供坚实基础。在实际应用中，结合具体数据的特点和分析目标，选择合适的数据预处理方法，可以有效提升模型的准确性和稳定性。

在数据科学中，数据的探索和可视化是分析的重要组成部分。R 语言提供了强大的工具来进行数据分析和可视化，其中 Shiny 包允许我们构建交互式的 Web 应用，使用户可以动态地探索数据。本文将详细介绍如何使用 Shiny 构建一个交互式的散点图应用，该应用允许用户选择鸢尾花数据集的不同变量进行可视化，并通过多种选项自定义图形。

数据查阅作为数据预处理的首要步骤，其主要目标在于知晓数据的基本状况，涵盖了数据的规模、数据类型、缺失值以及异常值等方面。一般来说，借助数据查阅能够解答诸如数据集规模大小、包含的变量、变量的数据类型以及数据集中是否存在缺失值和异常值这类问题。

在数据使用过程中，数据可视化（Data Visualization）不可或缺。它能将复杂的临床数据转换成直观的图形和图像，展示数据间的关联和趋势，通过人类视觉思维能力帮助理解大量数据信息，发现数据中的规律，从而提高数据使用效率。

数组（Array）是一种重要的数据结构。它与矩阵有一定的相似性，都只能包含同一类型的数据。然而，数组有一个显著的特点，那就是其维度可以大于 2，这一点与矩阵不同。在 R 语言里，数组通过array()函数来创建。

Excel文件是日常工作中最常见的数据处理软件之一，虽然有时候，我们可以将EXCEL的文件转化为更加普遍的CSV格式。尽管CSV格式在数据处理和交换中非常流行，但在处理复杂的Excel文件时，例如需要保留公式、格式或多个工作表的文件，直接读取Excel文件更为方便和高效。

在R中，一个基本的控制流构造是for循环，它允许您遍历一组对象，如向量、列表、矩阵或数据框，并在给定的数据结构中的每个项目上应用相同的操作集

Excel文件是日常工作中最常见的数据处理软件之一，虽然有时候，我们可以将EXCEL的文件转化为更加普遍的CSV格式。尽管CSV格式在数据处理和交换中非常流行，但在处理复杂的Excel文件时，例如需要保留公式、格式或多个工作表的文件，直接读取Excel文件更为方便和高效。

saveRDS()函数用于将单个R对象保存为RDS格式的文件。RDS格式专为存储单个对象设计，并允许在读取时将对象赋予新的名称。在代码中，我们使用saveRDS()函数将data_list保存为名为data_list.rds的文件，这种格式适合于在需要时重新加载数据并为其指定不同的变量名。

Excel文件通常有两种格式：.xls和.xlsx。.xls是早期的Excel版本使用的格式，而.xlsx是从Excel 2007版本开始使用的更新格式。.xlsx格式基于XML标准，支持更大的数据容量和更复杂的格式设置。