1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Obsługa brakujących danych z imputacją w R
Connected

Exercise

Analiza wzorców brakujących danych

Pierwszym krokiem w pracy z niekompletnymi danymi jest zrozumienie wzorców braków, a dobrym sposobem na to są wizualizacje. Analizę zbioru danych africa zaczniesz od pakietu VIM, za pomocą którego stworzysz dwa wykresy: wykres agregacji i wykres kolumnowy (spine plot). Pokażą ci one, ile danych brakuje, w których zmiennych i konfiguracjach, oraz czy można coś powiedzieć o mechanizmie brakujących danych. Czas zabrać się za wykresy!

Instrukcje 1 / 4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Wczytaj pakiet VIM.
  • Narysuj połączony (combined) wykres agregacji dla zbioru danych africa, wyświetlając na nim wartości liczbowe (numbers).