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

# 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..

탐색적분석 Exploratory Data Analysis (EDA) ? (주로 시각적인 방법을 활용하여) 다음과 같은 목적을 달성하기 위해 데이터를 분석하는 방법 데이터 셋에 대한 이해를 높이기겉으로 드러나지 않은 구조를 파악하기 중요한 변수들을 찾아내기아웃라이어와 비정상적인 값을 찾아내기깔려있는 상식..

data(mtcars) head(mtcars) # colors()[405:409] # 색상 고르기 # colors()[381:400] plot(mtcars$wt, mtcars$mpg, pch=19, col=colors()[ifelse(mtcars$hp>median(mtcars$hp), 402 , 385)], cex=mtcars$hp/100, main="연비와 무게간 관계 :: mtcars(원크기는 마력)" , xlab="무게", ylab="연비" ) # color()[385 ] == "khaki3" # color()[385 ] == "lightblue3" abline(lm( mtcar..

# 전용준 :: 리비젼컨설팅 :: 02-415-7650 :: revision.co.kr :: xyxonxyxon@empal.com #================================================== # setwd("E:/restore_Yong/GAMDFM/GT_s/") # hit <- read.csv("mlb_hitt_20160705.csv") mlb_hitt_20160705.csv mlb_hitt_20160818.csv # bring in the data file directly from blog posting attachment hit <- read.csv("http://cfile232.uf.daum..