データの要約と可視化
要約統計量と可視化を組み合わせ、データ構造に関する初期の洞察を得ます。
「データの要約と可視化」はCoddyKit上の無料R Academyレッスンです。 これはレッスン1/3です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはR Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 R Academyコースには全3レッスンが含まれています。
探索的データ分析（EDA）入門
探索的データ分析（EDA）入門
探索的データ分析（EDA）は、データセットを要約し、パターン、傾向、外れ値を明らかにするのに役立ちます。
データ構造の確認
データ構造の確認
str()を使用して、データセットの構造を確認します。
str(mtcars)データの要約
データの要約
summary()を使用して、各変数の主要な統計量を取得します。
summary(mtcars)欠損値の確認
欠損値の確認
is.na()を使用して、データセット内の欠損値を検出します。
sum(is.na(mtcars))分布の可視化
分布の可視化
hist()を使用して、数値変数のヒストグラムを作成します。
hist(mtcars$mpg, col='blue', main='Histogram of MPG')箱ひげ図の作成
箱ひげ図の作成
boxplot()を使用して、データセット内の外れ値を検出します。
boxplot(mtcars$mpg, main='Boxplot of MPG', col='red')散布図
散布図
plot()を使用して、2つの数値変数間の関係を調べます。
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower', xlab='MPG', ylab='Horsepower', col='green')相関の検出
相関の検出
cor()を使用して、数値変数間の相関係数を計算します。
cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)まとめ
まとめ
このレッスンでは、次のことを学びました。
summary()とstr()を使用してデータセットを要約する方法- 分布を可視化し、外れ値を検出する方法
- 相関と散布図を使用して変数間の関係を調べる方法
よくある質問
「データの要約と可視化」レッスンは無料ですか？
はい。「データの要約と可視化」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、R Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 R Academyコースには全3レッスンが含まれています。
「データの要約と可視化」で何を学びますか？
要約統計量と可視化を組み合わせ、データ構造に関する初期の洞察を得ます。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでR Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
R Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのR Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/3です。
「データの要約と可視化」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このR Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのR Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- データの要約と可視化
- パターンと外れ値の特定
- EDAのベストプラクティス