r 데이터 분석 예제

EDA는 단변선(1변수) 및 이변량(2변수) 분석으로 구성됩니다. 이 게시물에서 우리는 첫 번째 사례의 분석으로 이어지는 몇 가지 기능을 검토 합니다. 정보 – 예를 들어 플롯 또는 긴 변수 요약. 우리는 그것에서 데이터를 필터링 할 수 없습니다, 하지만 우리에게 한 번에 많은 정보를 제공합니다. EDA 무대에서 가장 많이 사용됩니다. 데이터 집합의 일부 변수가 요인이지만 숫자로 해석될 수 있는 경우가 있습니다. 예를 들어 Pclass(승객 클래스)는 값 1, 2 및 3을 이야기하지만, 이러한 값은 단지 수준이기 때문에 숫자로 간주되어서는 안 된다는 것을 알고 있습니다. 숫자로 처리되지 않고 숫자로 처리하기 위해 우리는 명시적으로 기능을 사용하여 요인으로 변환해야합니다.factor() 주제와 패키지의 조합은 통계 컨설팅에서 자주 묻는 질문을 반영합니다. 따라서 이는 전 세계 독자의 수요가 아닌 컨설팅 분야에서 고객의 요구를 크게 반영하고 있습니다. 많은 가치있는 주제는 고객의 질문에 반영되지 않기 때문에 다루지 않을 것입니다. 또한 모든 분석 기술이 모든 패키지에서 다루지는 않으며, 클라이언트 수요에 의해 다시 결정됩니다.

분석이 특정 패키지에 표시되지 않는 경우,이것은 패키지가 분석을 수행 할 수 없다는 것을 의미하지는 않으며, 단순히 분석이 고객이 해당 패키지에서 일반적으로 수행되지 않음을 의미 할 수 있습니다. 아래 페이지에는 다양한 통계 패키지를 사용하여 다양한 통계 분석 기법의 적용을 보여주는 예(종종 가설)가 포함되어 있습니다. 각 페이지에는 샘플 데이터, 예제 분석 및 출력에 대한 설명과 함께 분석이 사용될 수 있는 시기의 몇 가지 예가 제공되며 자세한 내용은 참조가 있습니다. 이 페이지는 단지 기술의 본질을 소개하고 그것을 사용하는 방법에 대한 포괄적 인 설명을 제공하지 않습니다. 데이터 과학 분야에서 여행을 시작하고 있습니까? R을 시작하는 방법을 알아야 합니까? 데이터 시각화에 흥미가 있으신가요? 그렇다면,이 튜토리얼은 당신을위한 것입니다! 운영중 – 결과를 사용하여 데이터 워크플로에서 직접 작업을 수행(예: 누락된 값의 비율이 20% 미만인 변수 선택). 데이터 준비 단계에서 가장 많이 사용됩니다. 보조금 및 제안의 경우 일반적인 데이터 분석에 해당하는 전력 분석을 하는 것도 유용합니다. 아래에서 몇 가지 간단한 전력 분석의 예가 있습니다. 데이터 시각화는 데이터를 쉽게 해석할 수 있는 통찰력으로 전환하는 예술입니다. 이 자습서에서는 생존 패턴을 분석하고 동일한 영향을 미치는 요인을 확인합니다.

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