本篇文章详细介绍了R语言中与数据分析相关的统计绘图函数及相应的代码实现。

使用python，利用简单线性回归模型和多项式回归模型对女性身高与体重的数据进行建模分析与改进,步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参、模型预测等。

以数据集Online Retail.xlsx为例，使用python，运用关联股则分析的Apriori算法，进行购物车分析，包括数据读入、数据理解、数据预处理、生成频繁项集、计算关联度、可视化等步详细步骤。

使用python，分别用统计学方法和机器学习方法对数据集“Advertising.csv”的数据进行多元回归建模分析，步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型构建、模型预测、模型评价等。

使用python，利用逻辑回归对病例数据进行分类建模分析，最后实现病例自动诊断，具体实现步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参模型预测等。

使用python，利用K-means算法对数据集进行聚类建模分析，实现步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参与预测等。

详细介绍了R语言中的apply()函数、sapply()函数、lapply()函数、tapply()函数和iris鸢尾花数据集以及相关的代码实现。

使用python，利用简单线性回归模型和多项式回归模型对女性身高与体重的数据进行建模分析与改进,步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参、模型预测等。

使用python，利用朴素贝叶斯算法对病例数据进行分类建模分析，最后完成病例自动诊断分析，步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型评价、模型调参、模型预测等。

使用python，利用支持向量机（SVM）算法对病例数据进行分类建模分析，最后实现病例自动诊断分析，步骤包括数据读入、数据理解、数据准备、模型训练、模型应用及评价等。