1 つ以上の観測(レコード)で、1 つ以上の変数に情報が欠けているデータセットに出会うのは珍しくありません。手早く分析することで、欠損がランダムか、ある特定のグループに偏って発生する系統的なものかを判断できます。
この演習では、price の欠損値に注目し、どこで発生しているかを特定します。
price
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この探索的データ分析(EDA)コースの最初では、記述統計の使い方と欠損データの特定方法を学び、データの抜けを埋めるための補完手法を適用します。
現在の演習
第2章では、データセット内の外れ値を特定し、対処する方法を学びます。分布を分析するためにヒストグラムを作成し、ウィンズライジングを用いて外れ値の影響を抑えます。
次に、比率を用いてカテゴリ変数同士の関係を探索します。その後、箱ひげ図と記述統計を使って、連続変数がカテゴリ変数によってどのように影響を受けるかを判断します。
最終章では、散布図を使って2つの連続変数の関係を分析し、相関係数を計算します。