Phân tích dữ liệu lớn - Biểu đồ & đồ thị

Cách tiếp cận đầu tiên để phân tích dữ liệu là phân tích nó một cách trực quan. Các mục tiêu khi thực hiện điều này thường là tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến và mô tả đơn biến của các biến. Chúng ta có thể chia các chiến lược này thành -

Phân tích đơn biến
Phân tích đa biến

Phương pháp đồ thị đơn biến

Univariatelà một thuật ngữ thống kê. Trong thực tế, điều đó có nghĩa là chúng ta muốn phân tích một biến độc lập với phần còn lại của dữ liệu. Các âm mưu cho phép thực hiện điều này một cách hiệu quả là -

Box-Plots

Box-Plots thường được sử dụng để so sánh các bản phân phối. Đó là một cách tuyệt vời để kiểm tra trực quan nếu có sự khác biệt giữa các bản phân phối. Chúng ta có thể thấy nếu có sự khác biệt giữa giá kim cương cho các lần cắt khác nhau.

# We will be using the ggplot2 library for plotting
library(ggplot2)  
data("diamonds")  

# We will be using the diamonds dataset to analyze distributions of numeric variables 
head(diamonds) 

#    carat   cut       color  clarity  depth  table   price    x     y     z 
# 1  0.23    Ideal       E      SI2    61.5    55     326     3.95  3.98  2.43 
# 2  0.21    Premium     E      SI1    59.8    61     326     3.89  3.84  2.31 
# 3  0.23    Good        E      VS1    56.9    65     327     4.05  4.07  2.31 
# 4  0.29    Premium     I      VS2    62.4    58     334     4.20  4.23  2.63 
# 5  0.31    Good        J      SI2    63.3    58     335     4.34  4.35  2.75 
# 6  0.24    Very Good   J      VVS2   62.8    57     336     3.94  3.96  2.48 

### Box-Plots
p = ggplot(diamonds, aes(x = cut, y = price, fill = cut)) + 
   geom_box-plot() + 
   theme_bw() 
print(p)

Chúng ta có thể thấy trong biểu đồ có sự khác biệt trong việc phân bổ giá kim cương ở các dạng cắt khác nhau.

Biểu đồ

source('01_box_plots.R')

# We can plot histograms for each level of the cut factor variable using 
facet_grid 
p = ggplot(diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
   geom_histogram() + 
   facet_grid(cut ~ .) + 
   theme_bw() 

p  
# the previous plot doesn’t allow to visuallize correctly the data because of 
the differences in scale 
# we can turn this off using the scales argument of facet_grid  

p = ggplot(diamonds, aes(x = price, fill = cut)) + 
   geom_histogram() + 
   facet_grid(cut ~ ., scales = 'free') + 
   theme_bw() 
p  

png('02_histogram_diamonds_cut.png') 
print(p) 
dev.off()

Đầu ra của đoạn mã trên sẽ như sau:

Phương pháp đồ họa đa biến

Phương pháp đồ họa đa biến trong phân tích dữ liệu khám phá có mục tiêu tìm kiếm mối quan hệ giữa các biến khác nhau. Có hai cách để thực hiện điều này thường được sử dụng: vẽ biểu đồ ma trận tương quan của các biến số hoặc đơn giản là vẽ dữ liệu thô dưới dạng ma trận các biểu đồ phân tán.

Để chứng minh điều này, chúng tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu kim cương. Để làm theo mã, hãy mở tập lệnhbda/part2/charts/03_multivariate_analysis.R.

library(ggplot2)
data(diamonds) 

# Correlation matrix plots  
keep_vars = c('carat', 'depth', 'price', 'table') 
df = diamonds[, keep_vars]  
# compute the correlation matrix 
M_cor = cor(df) 

#          carat       depth      price      table 
# carat 1.00000000  0.02822431  0.9215913  0.1816175 
# depth 0.02822431  1.00000000 -0.0106474 -0.2957785 
# price 0.92159130 -0.01064740  1.0000000  0.1271339 
# table 0.18161755 -0.29577852  0.1271339  1.0000000  

# plots 
heat-map(M_cor)

Mã sẽ tạo ra kết quả sau:

Đây là một bản tóm tắt, nó cho chúng ta biết rằng có mối tương quan chặt chẽ giữa giá và dấu mũ, và không nhiều giữa các biến khác.

Ma trận tương quan có thể hữu ích khi chúng ta có một số lượng lớn các biến, trong trường hợp đó, việc vẽ dữ liệu thô sẽ không thực tế. Như đã đề cập, cũng có thể hiển thị dữ liệu thô -