Comment visualiser les valeurs manquantes ?

Gérer les données manquantes avec R

Nicholas Tierney

Statistician

Introduction aux visualisations de données manquantes avec naniar

  • Une visualisation capte rapidement une idée.

  • naniar offre une panoplie conviviale de fonctions pour visualiser les données manquantes.

  • Chaque visualisation correspond à un résumé des données.

  • Les visualisations vous aident à raisonner à la vitesse de la pensée.

Gérer les données manquantes avec R

Aperçu de la leçon

  • Obtenir une vue d'ensemble des données
  • Examiner les manquants par variables et par cas
  • Générer des visualisations des plages de manquants et par groupes.
Gérer les données manquantes avec R

Obtenir une vue d'ensemble des données manquantes

vis_miss(airquality)

Gérer les données manquantes avec R

Obtenir une vue d'ensemble des données manquantes

vis_miss(airquality, cluster = TRUE)

Gérer les données manquantes avec R

Examiner les manquants par variables et par cas

gg_miss_var(airquality)


gg_miss_case(airquality)

Gérer les données manquantes avec R

Examiner les manquants par variables et par cas

gg_miss_var(airquality, facet = Month)

Gérer les données manquantes avec R

Visualiser les profils de données manquantes

gg_miss_upset(airquality)

Gérer les données manquantes avec R

Visualiser les facteurs liés aux manquants

gg_miss_fct(x = airquality, fct = Month)

Gérer les données manquantes avec R

Visualiser les plages de données manquantes

gg_miss_span(pedestrian, hourly_counts, span_every = 3000)

Gérer les données manquantes avec R

Passons à la pratique !

Gérer les données manquantes avec R

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