R 语言描述性 数据分析 步骤

1. summary 、str、names、table -》 大体数据

2. mean、sum 、complete.cases、aggr(xxx,prop=false,numbers=true)  -》 缺失值 

引用:

library(lattice)

library(grid)

library(mice) : md.pattern

library(VIM)

查看缺失值比重

填充中位数：median(xxx)

移除缺失值：na.omit(xxx)

查看缺失值比重

3. 填充 

KNN邻近算法填充

install.PACKAGES("DMwR")

library(DMwR)

查看缺失值

填充

xxx <- knnImputation(xxx,k=10,meth="weighAvg")

4. 异常值处理

margin(t=1)

as.numeric(xxx字段)

unique(xxx字段)

boxplot(xxx)  箱图

xxx$out 查看异常值

异常值处理

盖帽法：

1.函数盖帽法

2.手动盖帽法

block(xxx字段) 对数据修正

boxplot 查看异常值

xx#out

5.查看相关程度

library(corrplot)

cor(xxx) 计算相关系数矩阵 

corrplot(cor) 图形展示

corrplot(cor,method='number') 以数字展现相关系数