探索性數據分析EDA綜述
目錄 1. 數據探索的步驟和准備 2. 缺失值處理 為什么需要處理缺失值 Why data has missing values? 缺失值處理的技術 3. 異常值檢測和處理 What is an outlier? What are the types ...
原文：探索性數據分析EDA（典型值、異常值、缺失值、分組變量、連續變量）
探索性數據分析 EDA 探索性數據分析exploratory data analysis 對分布進行可視化表示 分類變量在 R 中通常保存為因子或字符向量。要想檢查分類變量的分布，可以使用條形圖： ggplot data diamonds geom bar mapping aes x cut 條形的高度表示每個 x 值中觀測的數量，你可以使用 dplyr::count 手動計算出這些值： diam ...
2021-11-19 14:06 0 958 推薦指數：
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