大数据分析 - 图表

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  简述

  分析数据的第一种方法是对其进行可视化分析。这样做的目标通常是找到变量之间的关系和变量的单变量描述。我们可以将这些策略划分为 -

  • 单变量分析
  • 多元分析
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  单变量图解法

  Univariate是一个统计术语。在实践中，这意味着我们要独立于其余数据分析变量。允许有效地做到这一点的地块是 -

  箱线图

  箱线图通常用于比较分布。这是目视检查分布之间是否存在差异的好方法。我们可以看看不同切工的钻石价格是否存在差异。

  
  # 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)
  

  我们可以在图中看到，不同切工类型的钻石价格分布存在差异。

  

  直方图

  
  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()
  

  上述代码的输出如下 -

  
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  多元图解法

  探索性数据分析中的多元图形方法的目标是发现不同变量之间的关系。有两种常用的方法来实现这一点：绘制数值变量的相关矩阵或简单地将原始数据绘制为散点图矩阵。

  为了证明这一点，我们将使用 diamonds 数据集。要遵循代码，请打开脚本bda/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)
  

  该代码将产生以下输出 -

  

  这是一个总结，它告诉我们价格和插入符号之间存在很强的相关性，而其他变量之间的相关性并不大。

  当我们有大量变量时，相关矩阵可能很有用，在这种情况下绘制原始数据不切实际。如前所述，也可以显示原始数据 -

  
  library(GGally)
  ggpairs(df) 
  

  我们可以在图中看到，热图中显示的结果得到确认，价格和克拉变量之间的相关性为 0.922。

  

  可以在散点图矩阵的 (3, 1) 索引中的价格克拉散点图中可视化这种关系。