[R분석] R을 활용한 실전 EDA 탐색적 데이터 분석 3 Tips [ PDF버전 슬라이드 ] R_ EDA3tips_20181005_전용준_리비젼_탐색적분석.pdf

# Possible World Series? h1 <- read.csv("C:/YONG/m1710/0_video튜토리얼_/LAD/LAD20180928.csv") plot(h1$PA, h1$TB/h1$PA, pch=19, cex=1.25, col=rgb(ifelse(h1$Team=="LAD",0,0.5),0,ifelse(h1$Team=="LAD",0.7,0),0.5), xlab="PA", ylab="TB/PA", main="Why LAD goes that bad in 2018" ) text(h1$PA, h1$TB/h1$PA, pch=19, labels=ifelse(h1$Team=="LAD", as.character(h1$Player),""), pos=3..

hit5 <- read.csv("http://cfile227.uf.daum.net/attach/999FB3335BADBEDC240C5D") hit5$age <- c(30, 20, 28, 31, 30, 32, 37, 32, 37, 34, 36, 30, 30, 30, 28, 25, 28, 32, 28, 25, 28, 33, 32, 28, 29, 29, 28, 33, 34, 31, 39, 30, 29, 35, 29, 28, 26, 34, 31, 33, 28, 31, 22, 29, 29, 28, 29, 19, 31, 33, 33, 28, 19, 31, 34, 28, 28, 31, 27, 24, 31) plot(hit5$age, hit5$TB, pch=19, col="..

# 미리보는 KBO 2018 가을야구 # 플레이오프 : 한화 - SK # 코리아시리즈 : SK - 두산 # 순서대로 진행된다고 했을 때 벌어질 타격전의 예상시나리오? # 9.19일까지의 KBO 타격 통계를 바탕으로 예상해본다면? #----- [EDA] KBO 가을야구 미리보기 연습 -------- # # [1] scatter plot을 통한 타자들 구성 분포 탐색 # [2] barplot을 활용한 팀별 성향 비교 # 블로그에서 데이터 불러오기 # KBO 데이터 타자순위로 60명. 2018.9.19일까지 통계 반영 hit0 .17 & hit1$team %in% c("두산","SK","한화"),as.character(hit1$name), ""), pos=2, cex=0.7) abline(h=30, lty=3..

# Practicing EDA using Base R Plots # Exploratory Data Analysis # # 리비젼컨설팅. 전용준. 2018 head(mtcars) dim(mtcars) # 아래 사진 클릭시 YouTube 동영상으로 연결 # [1] check the distibution of the target plot(mtcars$mpg) abline(h=mean(mtcars$mpg), lty=2) abline(h=median(mtcars$mpg), lty=3, col="blue") # 평균과 중위수가 일치하지 않는다면 ..

# Anomaly Detection? ## 관련행사 :: [인공지능컨퍼런스] AI서밋 Workshop - 머신러닝 실전: 예측과 이상패턴 탐지 ## 링크 :: http://blog.daum.net/revisioncrm/427 #--------[ for video tutorial on KBO hitting example ]-------- # 유튜브 영상 링크 :: https://www.youtube.com/watch?v=mxegXZWUjMU # IsolationForest 패키지 인스톨 # devtools::insta..