В мире анализа и визуализации данных R — это мощный язык программирования, предлагающий широкий спектр инструментов и библиотек. Одной из таких библиотек является SmartEDA R, разработанная специально для задач исследовательского анализа данных (EDA). В этой статье мы углубимся в SmartEDA R и рассмотрим различные методы анализа и визуализации данных на примерах кода.

1. Установка SmartEDA R:
   Для начала вам необходимо установить пакет SmartEDA R. Откройте консоль R и выполните следующую команду:

install.packages("smarteda")

1. Загрузка данных.
   После установки пакета вы можете загрузить свой набор данных в R с помощью функции read.csv()или любой другой подходящей функции. Например:

data <- read.csv("path_to_your_dataset.csv")

1. Исследовательский анализ данных.
   SmartEDA R предоставляет несколько функций для выполнения исследовательского анализа данных. Вот несколько часто используемых:

а. Сводная статистика:
Расчет сводной статистики, такой как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и т. д., с помощью функции summary_stats():

summary_stats(data)

б. Отсутствующие значения:
Определите и обработайте пропущенные значения в наборе данных с помощью функции missing_values():

missing_values(data)

в. Выбросы:
обнаружение выбросов и обработка их с помощью функции outliers():

outliers(data)

д. Корреляционный анализ:
Проанализируйте корреляцию между переменными с помощью функции correlation_analysis():

correlation_analysis(data)

1. Визуализация данных.
   SmartEDA R также предлагает различные методы визуализации данных, позволяющие получить ценную информацию из ваших данных. Вот несколько примеров:

а. Гистограмма:
Создайте гистограмму для визуализации распределения числовой переменной с помощью функции histogram():

histogram(data$column_name)

б. Точечная диаграмма:
Постройте точечную диаграмму, чтобы изучить взаимосвязь между двумя числовыми переменными с помощью функции scatter_plot():

scatter_plot(data$column1, data$column2)

в. Гистограмма:
Создайте гистограмму для визуализации частоты или количества категориальных переменных с помощью функции bar_plot():

bar_plot(data$column_name)

д. Ящиковая диаграмма:
Создайте ящичную диаграмму для визуализации распределения и выявления выбросов с помощью функции box_plot():

box_plot(data$column_name)

SmartEDA R — это мощный пакет на языке R, который упрощает исследовательский анализ и визуализацию данных. В этой статье мы рассмотрели различные методы анализа и визуализации данных с использованием SmartEDA R, включая сводную статистику, обработку пропущенных значений, обнаружение выбросов, корреляционный анализ и различные типы методов визуализации данных. Используя эти инструменты, аналитики данных и ученые могут получать ценную информацию и принимать обоснованные решения на основе своих наборов данных.