Hoe visualiseren we missende waarden?

Omgaan met missende data in R

Nicholas Tierney

Statistician

Introductie tot visualisaties van missende data in naniar

  • Visualisaties vatten snel een idee of inzicht.

  • naniar biedt een fijne set functies om missende data te visualiseren.

  • Elke visualisatie hoort bij een datasamenvatting.

  • Visualisaties helpen je bijna op denksnelheid te werken.

Omgaan met missende data in R

Lesoverzicht

  • Hoe je een helikopterview van de data krijgt
  • Hoe je naar missende waarden in variabelen en cases kijkt
  • Hoe je visualisaties maakt voor missende spans en over groepen in de data.
Omgaan met missende data in R

Krijg een helikopterview van de missende data

vis_miss(airquality)

Omgaan met missende data in R

Krijg een helikopterview van de missende data

vis_miss(airquality, cluster = TRUE)

Omgaan met missende data in R

Bekijk missers in variabelen en cases

gg_miss_var(airquality)


gg_miss_case(airquality)

Omgaan met missende data in R

Bekijk missers in variabelen en cases

gg_miss_var(airquality, facet = Month)

Omgaan met missende data in R

Patronen van missingness visualiseren

gg_miss_upset(airquality)

Omgaan met missende data in R

Factoren van missingness visualiseren

gg_miss_fct(x = airquality, fct = Month)

Omgaan met missende data in R

Spans van missingness visualiseren

gg_miss_span(pedestrian, hourly_counts, span_every = 3000)

Omgaan met missende data in R

Laten we oefenen!

Omgaan met missende data in R

Preparing Video For Download...