أفضل ممارسات EDA

يُعد تحليل البيانات الاستكشافي ضرورياً لفهم جودة البيانات وتوزيعاتها والمشكلات المحتملة قبل إجراء التحليل.

ابدأ بتحميل مجموعة البيانات وفحصها باستخدام head() وstr().

head(mtcars)
str(mtcars)

اكتشف البيانات المفقودة وعالجها باستخدام is.na() وsum().

sum(is.na(mtcars))

استخدم المدرجات التكرارية ومخططات الكثافة للتحقق من توزيعات البيانات.

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

يمكن للمخططات الصندوقية وIQR المساعدة في تحديد القيم الشاذة في البيانات العددية.

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

تكشف المخططات المبعثرة عن العلاقات المحتملة بين المتغيرات.

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

استخدم cor() لقياس العلاقات بين المتغيرات العددية.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

يضمن تغيير مقياس البيانات إجراء مقارنات عادلة بين المتغيرات.

scaled_data <- scale(mtcars[, c('mpg', 'hp')])

تعلمت في هذا الدرس:

• كيفية التحقق من بنية البيانات والقيم المفقودة.
• كيفية تصوير التوزيعات واكتشاف القيم الشاذة.
• كيفية تحليل العلاقات والارتباطات.