数据分析的世界里，多元线性回归（Multiple Linear Regression）是探索变量间关系的重要工具。今天，我们用一颗求知的心和R语言来解决实际问题！💡
假设你正在研究房价的影响因素，比如面积、楼层、房龄等。首先，导入数据集 `house_data.csv` 到R中，使用 `read.csv()` 函数轻松搞定。接着，检查数据完整性，删除缺失值或填充缺失数据，确保模型准确性。清洗完数据后，用 `lm()` 函数构建模型：
```r
model <- lm(price ~ area + floor + age, data = house_data)
summary(model)
```
运行结果会显示各变量的系数、显著性水平等关键信息。通过分析，你会发现哪些因素对房价影响最大，例如发现“面积”对价格影响最为显著（P值<0.05）。🎉
最后，别忘了可视化结果，使用 `ggplot2` 绘制散点图或残差图，直观展示拟合效果。这样，不仅完成了理论学习，还能将知识应用于现实场景中，是不是很酷？🌟
数据分析之路虽有挑战，但R语言让这一切变得简单又有趣！🚀
数据分析 R语言 多元线性回归
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