.csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。我在Excel或者SPSS中创建的数据，只要存为csv格式，就可以使用几乎任何数据处理软件对这些数据进行处理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常见行为中，优势十分明显。另外，之所以使用不同的数据处理软件，第一，可以取长补短。比如有些工作SPSS很复杂的，可以用R语言几行命令搞定。第二，可以进行软件间处理结果对照，发现问题。
R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table()，还有用来读csv的read.csv()， .csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。。
输入help（read.table）命令，就看到了关于数据输入函数的说明。
基于R语言的数据标准化处理脚本数据标准化（Normalization）
将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。
数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。
数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种，常用的有“最小—最大标准化”、“Z-score标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
min-max标准化（Min-max normalization）
也叫离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果落在[0,1]区间，转换函数如下：
正向指标：（x-min）/（max-min）
负向指标：（max-x）/（max-min）
其中max为样本数据的最大值，min为样本数据的最小值。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。
R语言实现
# 标准化处理
min.max.norm <- function(x){
((x-min(x))/(max(x)-min(x)))
} #正向指标
max.min.norm <- function(x){
((max(x)-x)/(max(x)-min(x)))
} #负向指标
data_1 <- apply(data[,-c(3,4)],2,min.max.norm) #正向指标处理
data_2 <- apply(data[,c(3,4)],2,max.min.norm) #负向指标处理
#注意array只能用在二维及以上
data_t <- cbind(data_1,data_2)
r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。根据查询相关资料信息显示：R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能，数据可视化可以绘制直方图、箱型图、小提琴图等展示分数的分布情况可以通过散点图和线性拟合来展示分数和年龄之间的关系。
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