R:从基于连续变量的类别变量创建新的类别变量

从基于连续变量的类别变量创建新的类别变量，可以通过分箱（binning）的方式来实现。分箱是将连续变量划分为若干个区间，然后将每个区间作为一个新的类别变量。

分箱的优势在于可以将连续变量转化为离散变量，使得数据更易于理解和处理。同时，分箱还可以帮助发现连续变量与目标变量之间的非线性关系，提高模型的预测能力。

应用场景：

金融行业：将客户的收入、负债等连续变量分箱，用于信用评分模型的建立。
市场营销：将用户的年龄、消费金额等连续变量分箱，用于用户画像和精准营销。
医疗领域：将患者的血压、血糖等连续变量分箱，用于疾病风险评估和预测。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列的人工智能和大数据产品，可以用于数据处理和模型建立，如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云数据湖（https://cloud.tencent.com/product/datalake）、腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dw）、腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）等。

注意：以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用需根据实际需求和情况进行评估。