결측값을 어떻게 시각화할까요?

R에서 결측치 다루기

Nicholas Tierney

Statistician

naniar의 결측 데이터 시각화 소개

• 시각화는 아이디어를 빠르게 포착합니다.

• naniar는 결측 데이터 시각화 함수들을 제공합니다.

• 각 시각화는 데이터 요약과 대응됩니다.

• 시각화를 통해 더 빠르게 데이터를 파악할 수 있습니다.

강의 개요

• 데이터 전체 현황 파악 방법
• 변수와 케이스의 결측값 확인 방법
• 구간별 및 그룹별 결측 시각화 생성 방법

결측 데이터 전체 현황 파악

vis_miss(airquality)

결측 데이터 전체 현황 파악

vis_miss(airquality, cluster = TRUE)

변수와 케이스의 결측값 확인

gg_miss_var(airquality)

gg_miss_case(airquality)

변수와 케이스의 결측값 확인

gg_miss_var(airquality, facet = Month)

결측 패턴 시각화

gg_miss_upset(airquality)

결측의 요인 시각화

gg_miss_fct(x = airquality, fct = Month)

결측 구간 시각화

gg_miss_span(pedestrian, hourly_counts, span_every = 3000)

연습해 봅시다!

R에서 결측치 다루기