長條圖（直方圖）
資料集 loan_data 已載入至你的工作空間。你先前使用 CrossTable() 函式探索了類別變數。現在你想探索連續變數，以找出可能的離群值或意料之外的資料結構。
為了做到這點，讓我們用 hist() 函式來試試看，瞭解不同顧客的貸款筆數分佈情形。
本練習屬於課程
R 的信用風險建模
練習說明
- 使用 hist() 建立一個僅含單一引數的直方圖：
loan_data$loan_amnt。把結果指定給新物件hist_1。 - 使用物件
hist_1的$breaks來取得更多關於組距切點的資訊。知道切點位置很重要，因為如果切點選得不好，直方圖可能會產生誤導。 - 透過指定
breaks引數，將hist_1的切點數改成 200。此外，使用xlab將 x 軸命名為"Loan amount"，並用main把標題設為"Histogram of the loan amount"。將結果儲存為hist_2。為什麼峰值會出現在那些位置？
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create histogram of loan_amnt: hist_1
# Print locations of the breaks in hist_1
# Change number of breaks and add labels: hist_2
hist_2 <- hist(loan_data$loan_amnt, breaks = ___, xlab = "___",
main = "___")