既然你已經探索過鮑魚年齡與重量量測之間的相關性，現在用散佈圖來把一些雙變項關係視覺化吧。
abaloneKeep 資料集，以及 dplyr、ggplot2 和 GGally 套件都已為你載入。
abaloneKeep
dplyr
ggplot2
GGally
本練習屬於課程
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Make ggpairs plot of age, wholeWeight, shellWeight ___ %>% ___ %>% ___
本章將帶你熟悉 R 程式環境。你會學到如何取得說明、載入資料集，並透過加入套件來擴充功能。你會開始使用 abalone 資料集（搭配 dplyr 套件的工作流程）取得描述性統計，並使用 ggplot2 套件建立實用的視覺化。
現在你已經熟悉 R 的環境，本章將進一步加深你對 R 在處理資料物件時高彈性的理解。你會學到如何在 abalone 資料集中建立與修改變數。運用你的 ggplot2 視覺化技巧，你將找出 abalone 資料中的錯誤，並建立最終清理完成、可用於分析與建模的資料集。
當你的資料集清理完成後，下一步就是探索。在第 3 章，你會學習如何計算描述性統計、探索變數之間的關聯（例如相關係數），以及執行雙變量統計檢定（例如 t 檢定與卡方檢定）。你也會建立圖形化的視覺化，來呈現雙變量的關聯與群組比較檢定。
當前練習
在最後一章，你會學到如何使用 R 中一種非常多功能的資料物件型別：list。這些技巧能讓你儲存並操作描述性統計、關聯分析與群組比較計算的輸出結果。你也會學會在 R 中進行 ANOVA（變異數分析）與線性迴歸。最後的練習將整合你所學的一切，建立最佳模型，用性別、尺寸與重量測量來預測 abalone 的年齡。