如何获取数据关系，并根据R中的这些关系将数据组合成组？

获取数据关系的常用方法有数据库查询、数据挖掘、数据分析等。

1. 数据库查询：通过使用SQL语言来查询数据库中的相关数据。数据库是存储和组织数据的关键工具，通过查询数据库中的关系表，可以获取数据之间的关联关系。常见的关系数据库有MySQL、PostgreSQL等。在腾讯云中，推荐使用云数据库 MySQL，它是一种可扩展、高可用性的关系型数据库服务。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/cdb
2. 数据挖掘：通过使用数据挖掘算法，从大量的数据中发现隐藏的关联关系。数据挖掘是从数据中提取知识的过程，可以通过聚类、分类、关联规则挖掘等技术来获取数据之间的关系。腾讯云提供了数据智能分析服务，可以帮助用户进行数据挖掘和分析。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/ti
3. 数据分析：通过对数据进行统计分析和可视化，揭示数据之间的关联关系。数据分析是对数据进行深入理解和探索的过程，可以通过数据可视化工具和统计分析方法来获取数据关系。腾讯云提供了数据分析平台，支持用户进行数据的统计、建模和分析。了解更多信息，请访问：https://cloud.tencent.com/product/da

根据R中的数据关系将数据组合成组的方法如下：

1. 使用merge函数：在R中，可以使用merge函数将具有相同关键字的数据集组合成一个新的数据集。merge函数基于关键字将两个数据集进行匹配，并返回匹配后的结果。例如，可以使用merge函数将两个包含相同列的数据集按照某一列进行合并。具体用法如下：

merged_data <- merge(data1, data2, by = "key_column")

1. 使用join函数：R中的dplyr包提供了多种join操作，可以根据不同的关键字将数据集进行连接。常见的join操作有left_join、right_join、inner_join、full_join等。具体用法如下：

library(dplyr)
joined_data <- left_join(data1, data2, by = "key_column")

通过上述方法，可以将具有关系的数据根据指定的关键字进行组合，从而得到一个包含所有相关信息的数据集。