基本统计分析，又叫描述性统计分析，它是指运用制表、分类、图形及概括性数据来描述数据特征的各项活动，以发现其内在规律的统计分析方法。

描述性统计分析主要包括数据的集中趋势分析、数据的离散程度分析、数据的频数分布分析等，常用的统计指标有计数、求和、平均值、方差、标准差等。

在R语言中，使用summary函数进行描述性统计分析，该函数的常用参数：

summary(object, digits)
参数	说明
object	被统计的对象，可以是向量或数据框
digits	结果保留的有效数字，默认为3（当结果的整数部分多于该参数时，则返回整数部分）

#第五章 数据分析
#5.2 基本统计分析
data = read.csv('C:/Users/ABC/Desktop/书籍源代码和配套资源/谁说菜鸟不会数据分析（R语言篇）--数据/第五章/5.2 基本统计分析/描述性统计分析.csv',
                fileEncoding="utf8",
                stringsAsFactors=FALSE)

导入如上数据，一份某商品区域销售数据，第一列id,第二列area（区域），第三列sales(销量） 。

然后对sales列进行描述统计性分析，在sales列中，调用summary函数，即得到sales列的描述性统计分析结果。

#描述性统计分析
summary(object = data['sales'], digits = 7)

结果输出：

 从结果中可以看出，该销售数据样本的平均值为1268.083，最小值为1190.000，第一四分位值为1242.500，中位数为1258.000，第三四分分位数1293.500，最大值为1380.000

如果只需要获取某个特定的统计指标，也可以直接调用对应的统计函数进行计算，常用的统计函数实例代码如下：

#计数
length(data$sales)  #12
#最大值
max(data$sales) #1380
#最小值
min(data$sales) #1190
#求和
sum(data$sales) #15217
#平均值
mean(data$sales) #1268.083
#方差
var(data$sales) #2551.356
#标准差
sd(data$sales) #50.51095