Cum vizualizăm valorile lipsă?

Gestionarea datelor lipsă în R

Nicholas Tierney

Statistician

Introducere în vizualizarea valorilor lipsă cu naniar

  • Vizualizarea surprinde rapid o idee sau un concept.

  • naniar oferă o familie de funcții prietenoase pentru vizualizarea valorilor lipsă.

  • Fiecare vizualizare corespunde unui rezumat al datelor.

  • Vizualizările vă ajută să lucrați mai aproape de viteza gândirii.

Gestionarea datelor lipsă în R

Prezentarea lecției

  • Cum se obține o perspectivă de ansamblu asupra datelor
  • Cum se examinează valorile lipsă din variabile și cazuri
  • Cum se generează vizualizări pentru intervale și grupuri cu valori lipsă.
Gestionarea datelor lipsă în R

Perspectivă de ansamblu asupra valorilor lipsă

vis_miss(airquality)

Gestionarea datelor lipsă în R

Perspectivă de ansamblu asupra valorilor lipsă

vis_miss(airquality, cluster = TRUE)

Gestionarea datelor lipsă în R

Valori lipsă în variabile și cazuri

gg_miss_var(airquality)


gg_miss_case(airquality)

Gestionarea datelor lipsă în R

Valori lipsă în variabile și cazuri

gg_miss_var(airquality, facet = Month)

Gestionarea datelor lipsă în R

Vizualizarea tiparelor de valori lipsă

gg_miss_upset(airquality)

Gestionarea datelor lipsă în R

Vizualizarea factorilor valorilor lipsă

gg_miss_fct(x = airquality, fct = Month)

Gestionarea datelor lipsă în R

Vizualizarea intervalelor cu valori lipsă

gg_miss_span(pedestrian, hourly_counts, span_every = 3000)

Gestionarea datelor lipsă în R

Să exersăm!

Gestionarea datelor lipsă în R

Preparing Video For Download...