Introduction à l’analyse exploratoire des données (EDA)

L’analyse exploratoire des données (EDA) aide à résumer les jeux de données et à mettre au jour des motifs, des tendances et des valeurs aberrantes.

Examiner la structure des données

Utilisez str() pour vérifier la structure d’un jeu de données.

str(mtcars)

Résumer les données

Utilisez summary() pour obtenir les principales statistiques de chaque variable.

summary(mtcars)

Vérifier les valeurs manquantes

Utilisez is.na() pour détecter les valeurs manquantes dans un jeu de données.

sum(is.na(mtcars))

Visualiser les distributions

Utilisez hist() pour tracer des histogrammes de variables numériques.

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

Créer des boîtes à moustaches

Utilisez boxplot() pour détecter les valeurs aberrantes dans un jeu de données.

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

Nuages de points

Utilisez plot() pour explorer les relations entre deux variables numériques.

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

Détecter les corrélations

Utilisez cor() pour calculer les coefficients de corrélation entre des variables numériques.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

Résumé

Dans cette leçon, vous avez appris :

• Comment résumer des jeux de données à l’aide de summary() et str().
• Comment visualiser les distributions et détecter les valeurs aberrantes.
• Comment explorer les relations entre les variables à l’aide des corrélations et des nuages de points.