r语言探索性数据分析
时间: 2023-12-09 15:04:23 浏览: 63
R语言探索性数据分析(EDA)是为了获得对数据的初步了解,为进一步构建严格的模型,深入的分析打下基础。下面是R语言进行探索性数据分析的一些方法和步骤:
1. 单个变量的探索:可以使用直方图、密度图、箱线图等方式查看各变量的整体分布。
2. 两个变量的探索:可以使用散点图、折线图、箱线图等方式分析变量之间是否存在相关关系,对于两个连续型变量可以使用散点图,一个连续型变量和离散型变量可以使用箱线图查看整体趋势;另外,定量分析可以使用相关系数矩阵和线性模型。
3. 多个变量的探索:可以使用气泡图、热力图等方式探索三个或以上变量之间的关系。
4. 数据总体概览:可以使用描述性统计分析、交叉表等方式对数据进行总体概览。
5. 数据清洗:对于缺失值、异常值等问题需要进行数据清洗。
6. 可视化:使用ggplot2等R语言包进行数据可视化,更好地展示数据。
相关问题
r语言探索性数据分析钻石
以下是对R的tidyverse包自带数据集diamonds进行探索的例子:
1.筛选数据并绘制频率多边形图
```R
library(tidyverse)
smaller <- diamonds %>% filter(carat<3) #抽取克拉<3的数据
ggplot(data = smaller,mapping = aes(x=carat,color = cut)) +
geom_freqpoly(binwidth = 0.1) #频率多边形图探索克拉、切割的数据量
```
2.比较克拉=1的钻石数量远高于0.99及其他非整数,并绘制价格直方图
```R
count(diamonds[diamonds$carat==0.99,]) #统计克拉=0.99的钻石数量
ggplot(diamonds) +
geom_histogram(mapping = aes(x=price)) +
coord_cartesian(xlim = c(0,5000),ylim = c(0,7000)) #定位x,y画布坐标范围,探索离群值点
```
3.处理离群值并绘制散点图
```R
filter(diamonds,between(y,3,20)) #筛选y在3到20之间的数据
diamonds2 <- diamonds %>% mutate(y = ifelse(y<3 | y>20,NA,y)) #将y小于3或大于20的值替换为NA
ggplot(data = diamonds2, mapping = aes(x = x, y = y)) +
geom_point(na.rm=T) #散点图呈直线关系
```
介绍一些r语言中的探索性数据分析
好的,R语言中的探索性数据分析(EDA)是指通过可视化和统计方法对数据进行探索性分析,以发现数据中存在的模式和趋势。常用的EDA工具包括ggplot2、dplyr、tidyr等。其中ggplot2是一个非常强大的可视化工具,可以用于制作各种类型的图表,包括散点图、直方图、箱线图等。而dplyr和tidyr则用于数据的整理和变换,包括数据的筛选、排序、汇总、缺失值的处理等。通过这些工具,我们可以更好地理解数据,并从中发现有价值的信息。
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