Introducción al análisis exploratorio de datos (EDA)

El análisis exploratorio de datos (EDA) ayuda a resumir conjuntos de datos y descubrir patrones, tendencias y valores atípicos.

Visualización de la estructura de los datos

Utilice str() para comprobar la estructura de un conjunto de datos.

str(mtcars)

Resumen de los datos

Utilice summary() para obtener las estadísticas principales de cada variable.

summary(mtcars)

Comprobación de valores faltantes

Utilice is.na() para detectar valores faltantes en un conjunto de datos.

sum(is.na(mtcars))

Visualización de distribuciones

Utilice hist() para crear histogramas de variables numéricas.

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

Creación de diagramas de caja

Utilice boxplot() para detectar valores atípicos en un conjunto de datos.

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

Diagramas de dispersión

Utilice plot() para explorar las relaciones entre dos variables numéricas.

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

Detección de correlaciones

Utilice cor() para calcular los coeficientes de correlación entre variables numéricas.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

Resumen

En esta lección, ha aprendido:

• Cómo resumir conjuntos de datos mediante summary() y str().
• Cómo visualizar distribuciones y detectar valores atípicos.
• Cómo explorar las relaciones entre variables mediante correlaciones y diagramas de dispersión.