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在清洗完数据,在对数据分析前,我们要懂得先梳理一下我们的逻辑,即数据是什么形式的,要进行哪种分析,有可能呈现什么特点,进而再想怎么处理数据去画图可以最大程度地凸显我们要的特点。

一般来讲,数据会有以下几种特点:单分布、双变量关系、多变量之间的比较、时间趋势、构成比例、影响程度,分别对应问题:数据如何分布、X与Y的联系、变量间的差异、如何随时间变化、各部分占比、哪种因素对结果的影响更大。大部分的数据,基本都是由这几种情况排列组合的复杂问题,我们要学会拆解问题去一步步解决,这样也能使我们的思路更加明确。

特别的,有时候我们在拿到数据时,就跟非监督学习一样,我们只知道要分析数据特点,但对结果的分布缺乏概念,这时我们就可以采取先把数据分布画出来的操作,注意数据的数量,如果样本少,我们直接画箱线图或者散点图就行,但如果数据非常多,那此时用六边形图,就比较合适了。

假如我们有一些数据

set.seed(42)# 生成4种类别的数据(每组1000个观测值)
n <- 1000
df <- data.frame(# 类别变量(4组)group = rep(c("A组-正态分布", "B组-右偏分布", "C组-双峰分布", "D组-离群点"), each = n),# X变量(根据组别生成不同分布)x = c(rnorm(n),                       # A组:正态分布rgamma(n, shape = 2),           # B组:右偏分布c(rnorm(n/2, -2), rnorm(n/2, 2)), # C组:双峰分布c(rnorm(n*0.95), rnorm(n*0.05, 5)) # D组:离群点),# Y变量(与X相关,加入噪声)y = c(0.8 * rnorm(n) + rnorm(n, sd = 0.3),         # A组0.5 * rgamma(n, shape = 2) + rnorm(n, sd = 0.2), # B组c(rnorm(n/2, -1), rnorm(n/2, 1)) + 0.5*rnorm(n),  # C组c(rnorm(n*0.95), rnorm(n*0.05, 8))           # D组)
)

然后分别生成六边形图和箱线图

hex_facet <- ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +geom_hex(bins = 30, alpha = 0.8) +scale_fill_gradient(low = "lightblue", high = "darkblue", name = "频次") +facet_wrap(~group, scales = "free") +  # 按组别分面,自由缩放坐标轴labs(title = "多类别六边形图(分面展示)", x = "X变量", y = "Y变量") +theme_minimal()print(hex_facet)

box_facet <- ggplot(df, aes(y = y)) +geom_boxplot(fill = "skyblue", width = 0.5) +facet_grid(. ~ group, scales = "free_x") +  # 横向分面labs(title = "多类别箱线图(横向分面)", x = "", y = "Y变量") +theme_minimal()print(box_facet)

http://www.lryc.cn/news/581113.html

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