Muster und Ausreißer in Daten erkennen

Das Erkennen von Mustern und Ausreißern ist entscheidend, um die Datenverteilung zu verstehen, Trends zu erkennen und Anomalien aufzudecken.

Trends mit Liniendiagrammen visualisieren

Verwenden Sie plot(), um Liniendiagramme zu erstellen und Muster im Zeitverlauf zu erkennen.

x <- 1:10
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 18, 22, 28)
plot(x, y, type='l', col='blue', main='Line Chart of Trends')

Ausreißer mit Boxplots erkennen

Verwenden Sie boxplot(), um extreme Werte in numerischen Datensätzen zu finden.

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

Verteilungen mithilfe von Histogrammen erkennen

Histogramme helfen dabei, die Form einer Datenverteilung zu visualisieren und ungewöhnliche Werte zu erkennen.

hist(mtcars$hp, col='green', main='Histogram of Horsepower')

Beziehungen mithilfe von Streudiagrammen finden

Streudiagramme können Muster oder unerwartete Ausreißer in den Beziehungen zwischen zwei Variablen sichtbar machen.

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

Z-Werte zur Erkennung von Ausreißern berechnen

Z-Werte geben an, wie weit ein Datenpunkt vom Mittelwert entfernt ist. Werte außerhalb des Bereichs von ±3 gelten als Ausreißer.

z_scores <- scale(mtcars$mpg)
outliers <- mtcars$mpg[abs(z_scores) > 3]

Ausreißer mithilfe der IQR-Methode finden

Die Interquartilsabstandsmethode (IQR-Methode) markiert Ausreißer, die mehr als das 1,5-Fache des IQR-Bereichs entfernt liegen.

Q1 <- quantile(mtcars$mpg, 0.25)
Q3 <- quantile(mtcars$mpg, 0.75)
IQR_value <- Q3 - Q1
outliers <- mtcars$mpg[mtcars$mpg < (Q1 - 1.5 * IQR_value) | mtcars$mpg > (Q3 + 1.5 * IQR_value)]

Mit Ausreißern umgehen

Ausreißer können abhängig vom Datenkontext entfernt, transformiert oder ersetzt werden.

filtered_data <- mtcars[!(mtcars$mpg %in% outliers),]

Zusammenfassung

In dieser Lektion haben Sie Folgendes gelernt:

• Wie Sie mithilfe von Visualisierungen Muster erkennen.
• Wie Sie Ausreißer mithilfe statistischer Methoden erkennen.
• Wie Sie abhängig vom Kontext mit Ausreißern umgehen.