Спам и num_char

Есть ли связь между спамом и длиной письма? Здесь возможны два варианта:

Спам чаще всего представляет собой короткое сообщение, заманивающее перейти по ссылке, или
Обычные письма тоже бывают короткими — например, в переписке с друзьями.

В этом упражнении вы воспользуетесь набором данных email, чтобы ответить на этот вопрос. Для начала откройте справку и ознакомьтесь со всеми переменными с помощью ?email.

Изучая связь между спамом и длиной письма, попробуйте объединить цепочку dplyr со слоями объекта ggplot2.

Это упражнение является частью курса

Разведочный анализ данных в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используя набор данных email:

Загрузите пакеты ggplot2, dplyr и openintro.
Вычислите подходящие меры центра и разброса для num_char отдельно для спама и не-спама с помощью group_by() и summarize(). Давать имена новым столбцам, созданным summarize(), не нужно.
Постройте параллельные ящичные диаграммы, чтобы визуализировать связь между теми же двумя переменными. Для этого удобно применить mutate() и создать новый столбец с логарифмически преобразованными значениями num_char.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Load packages




# Compute summary statistics
email %>%
  ___ %>%
  ___

# Create plot
email %>%
  mutate(log_num_char = ___) %>%
  ggplot(aes(x = ___, y = log_num_char)) +
  ___

Редактировать и запускать код