Buone pratiche per l'analisi esplorativa dei dati (EDA)

L'EDA è fondamentale per comprendere la qualità dei dati, le distribuzioni e i potenziali problemi prima dell'analisi.

Comprendere i dati

Inizi caricando e analizzando il dataset usando head() e str().

head(mtcars)
str(mtcars)

Verifica dei valori mancanti

Rilevi e gestisca i dati mancanti usando is.na() e sum().

sum(is.na(mtcars))

Visualizzazione delle distribuzioni

Usi istogrammi e grafici di densità per verificare le distribuzioni dei dati.

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

Rilevamento dei valori anomali

I boxplot e l'IQR possono aiutare a identificare i valori anomali nei dati numerici.

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

Esplorazione delle relazioni

I grafici a dispersione rivelano le potenziali relazioni tra le variabili.

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

Calcolo delle correlazioni

Usi cor() per misurare le relazioni tra variabili numeriche.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

Standardizzazione e normalizzazione dei dati

La scalatura dei dati garantisce confronti equi tra le variabili.

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

Riepilogo

In questa lezione ha imparato:

• Come verificare la struttura dei dati e i valori mancanti.
• Come visualizzare le distribuzioni e rilevare i valori anomali.
• Come analizzare le relazioni e le correlazioni.