مقدمة إلى تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)

يساعد تحليل البيانات الاستكشافي (EDA) في تلخيص مجموعات البيانات واكتشاف الأنماط والاتجاهات والقيم الشاذة.

عرض بنية البيانات

استخدم str() للتحقق من بنية مجموعة البيانات.

str(mtcars)

تلخيص البيانات

استخدم summary() للحصول على الإحصاءات الأساسية لكل متغير.

summary(mtcars)

التحقق من القيم المفقودة

استخدم is.na() لاكتشاف القيم المفقودة في مجموعة البيانات.

sum(is.na(mtcars))

تصوير التوزيعات

استخدم hist() لرسم المدرجات التكرارية للمتغيرات العددية.

hist(mtcars$mpg, col='blue', main='Histogram of MPG')

إنشاء المخططات الصندوقية

استخدم boxplot() لاكتشاف القيم الشاذة في مجموعة البيانات.

boxplot(mtcars$mpg, main='Boxplot of MPG', col='red')

المخططات المبعثرة

استخدم plot() لاستكشاف العلاقات بين متغيرين عدديين.

plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower', xlab='MPG', ylab='Horsepower', col='green')

اكتشاف الارتباطات

استخدم cor() لحساب معاملات الارتباط بين المتغيرات العددية.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

الملخص

تعلمت في هذا الدرس:

• كيفية تلخيص مجموعات البيانات باستخدام summary() وstr().
• كيفية تصوير التوزيعات واكتشاف القيم الشاذة.
• كيفية استكشاف العلاقات بين المتغيرات باستخدام الارتباطات والمخططات المبعثرة.