Рекомендации по разведочному анализу данных (EDA)

EDA важен для понимания качества данных, их распределений и возможных проблем до начала анализа.

Изучение данных

Начните с загрузки и изучения набора данных с помощью head() и str().

head(mtcars)
str(mtcars)

Проверка пропущенных значений

Обнаруживайте и обрабатывайте пропущенные данные с помощью is.na() и sum().

sum(is.na(mtcars))

Визуализация распределений

Используйте гистограммы и графики плотности, чтобы проверить распределения данных.

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

Обнаружение выбросов

Диаграммы размаха и IQR помогают выявлять выбросы в числовых данных.

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

Исследование взаимосвязей

Диаграммы рассеяния показывают возможные взаимосвязи между переменными.

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

Вычисление корреляций

Используйте cor(), чтобы измерить взаимосвязи между числовыми переменными.

cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)

Стандартизация и нормализация данных

Масштабирование данных обеспечивает корректное сравнение переменных.

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

Итоги

В этом уроке Вы узнали:

• как проверять структуру данных и пропущенные значения;
• как визуализировать распределения и обнаруживать выбросы;
• как анализировать взаимосвязи и корреляции.