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R语言作为一种功能强大的统计编程语言，广泛应用于数据分析和科学研究领域。在R语言的学习过程中，我们不仅要掌握基本语法和操作，还要通过实践提高解决实际问题的能力。本文将结合R语言作业2的内容，探讨数据之美，以期为读者提供有益的参考。
一、作业2概述
作业2要求我们使用R语言进行数据分析，主要包括以下步骤：
1. 数据读取与预处理
2. 描述性统计与可视化
3. 探索性数据分析
4. 模型建立与预测
以下将针对这四个步骤展开详细阐述。
二、数据读取与预处理
数据是数据分析的基础，因此首先需要从外部来源读取数据。在R语言中，常用的数据读取函数有read.csv()、read.table()等。接下来，对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
例如，以下代码展示了如何读取一个CSV文件，并对数据进行预处理：
```R
读取数据
data <- read.csv(\
