Introduzione all'analisi esplorativa dei dati (EDA)

L'analisi esplorativa dei dati (EDA) aiuta a riepilogare i dataset e a individuare pattern, tendenze e valori anomali.

Visualizzazione della struttura dei dati

Usi str() per verificare la struttura di un dataset.

str(mtcars)

Riepilogo dei dati

Usi summary() per ottenere le statistiche principali di ogni variabile.

summary(mtcars)

Verifica dei valori mancanti

Usi is.na() per rilevare i valori mancanti in un dataset.

sum(is.na(mtcars))

Visualizzazione delle distribuzioni

Usi hist() per tracciare istogrammi delle variabili numeriche.

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

Creazione di boxplot

Usi boxplot() per rilevare i valori anomali in un dataset.

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

Grafici a dispersione

Usi plot() per esplorare le relazioni tra due variabili numeriche.

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

Rilevamento delle correlazioni

Usi cor() per calcolare i coefficienti di correlazione tra variabili numeriche.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

Riepilogo

In questa lezione ha imparato:

• Come riepilogare i dataset usando summary() e str().
• Come visualizzare le distribuzioni e rilevare i valori anomali.
• Come esplorare le relazioni tra variabili usando correlazioni e grafici a dispersione.