### R 语言数据分析案例：探索零售数据集并进行销售分析
#### 一、背景介绍
在本案例中，我们将使用 R 语言对一个零售商的数据集进行探索和分析。数据集包含了产
品销售记录，包括产品类别、销售日期、销售额、折扣和利润等信息。通过本案例，我们将
展示如何使用 R 进行数据导入、清理、分析和可视化，最终得出关于销售业绩的结论。
主要分析任务包括：
1. 数据导入和初步清理。
2. 计算各产品类别的销售额和利润。
3. 分析不同时间段的销售趋势。
4. 进行数据可视化展示结果。
---
### 二、数据导入与初步探索
#### 1. 导入数据集
首先，我们需要导入数据集。假设我们有一个名为 `retail_sales.csv` 的 CSV 文件，存储了
销售数据。
```r
# 加载必要的包
library(tidyverse)
# 导入数据
sales_data <- read.csv("retail_sales.csv")
# 查看数据的前几行
head(sales_data)
# 查看数据的结构
str(sales_data)
```
`read.csv()` 函数用于读取 CSV 文件，`head()` 可以查看数据的前几行，`str()` 用于检查数
据结构，帮助我们了解每一列的类型和数据概况。
#### 2. 初步清理数据
在数据分析之前，通常需要进行初步清理，去除空值、重复值或处理格式问题。
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