Jak wizualizować brakujące wartości?

Praca z brakującymi danymi w R

Nicholas Tierney

Statistician

Wprowadzenie do wizualizacji braków danych w naniar

Wizualizacja pozwala szybko uchwycić ideę lub myśl.
naniar oferuje przyjazną rodzinę funkcji do wizualizacji braków danych.
Każda wizualizacja odpowiada podsumowaniu danych.
Wizualizacje pozwalają działać z prędkością myśli.

Przegląd lekcji

Jak uzyskać ogólny przegląd danych
Jak analizować braki w zmiennych i obserwacjach
Jak tworzyć wizualizacje dla zakresów braków i grup w danych.

Ogólny przegląd brakujących danych

vis_miss(airquality)

Ogólny przegląd brakujących danych

vis_miss(airquality, cluster = TRUE)

Braki w zmiennych i obserwacjach

gg_miss_var(airquality)

gg_miss_case(airquality)

Braki w zmiennych i obserwacjach

gg_miss_var(airquality, facet = Month)

Wizualizacja wzorców braków

gg_miss_upset(airquality)

Wizualizacja czynników braków

gg_miss_fct(x = airquality, fct = Month)

Wizualizacja zakresów braków

gg_miss_span(pedestrian, hourly_counts, span_every = 3000)

Czas na ćwiczenia!

Praca z brakującymi danymi w R

Preparing Video For Download...