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1、【原创】R语言报告论文(附代码数据)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了R语言电信流失客户预测可视化报告#首先读取数据并且描述customers=read.csv(churn.csv)head(customer9IntiPlanVMailVjmil_MesBajeDay_MiMDay_CallsDay_Charge*110037233.3110iDe77H22Q1023.210937949t31010217,199“41a1.0159,7&327U550010204.69834.18*C0a029163.5SO27,fi0*lre_LrMTg-昌上上9Mi目力置3rg型4#16.5712ie.

2、8fiIB号110B.519-10.S420-3fi13.02+#3ro.flo720.06113125.32ft445.依1213.2125-5T1111-5163.75918.06IB,21100,19升02,441423.363BW191517,19irtL_yiirs-LicallsinEl_Cftargecu3t5erv_ca11scruTn*17/311.9720*?1耳,3q3B9230*3SH.g2.5110it48.433.2710H5S6rj2.G5206752.D320#散点图library(corrgram)corrgram(customerorder=TRUE,low

3、er.panel=panel.shadeupper.pane匕panel.pie,text.panel=panel.txt,main=customers)【原创】R语言报告论文(附代码数据)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了#使用饼图,堆积条形图和散点图等各种图表来描述数据的一些有趣特征。attach(customers)library(plotly)【原创】R语言报告论文(附代码数据)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了Day_Charge与Day_Mins关系300200150250100-0-)204060Day_Chargetrace1-list(x=Day_Chargqy=Day_Mins,marker=list(color=rgba(31,119,180,0.2)”,line=list(color=transparent),mode=markers,name=Trace0,y;Trace1,y,type=scatter,uid=775f9a,xaxis=x,xsrc=glttom:78:d96ee2,yaxis=y,ysrc=glttom:78:3d63cc)trace2-list(x=Day_Chargq

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