數(shù)值型數(shù)據(jù)的探索分析

數(shù)據(jù)分析過程中，往往需要對(duì)數(shù)據(jù)作基本的探索性分析，查看數(shù)據(jù)是否存在問題，如缺失值數(shù)量、是否存在明顯的異常值、數(shù)據(jù)是如何分布的、數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)等。

探索性分析一般包括三大部分，即數(shù)據(jù)的分布情況、數(shù)據(jù)的集中與離散趨勢(shì)和數(shù)據(jù)的分布形態(tài)：

首先來看看關(guān)于數(shù)據(jù)分布情況的探索性分析。一般統(tǒng)計(jì)中通過5數(shù)就可以大致了解數(shù)據(jù)的分布，他們是最小值、下四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分位數(shù)和最大值。

其次看看數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)，通過集中趨勢(shì)可以了解數(shù)據(jù)的中心值或代表值，通過離散趨勢(shì)可以了解數(shù)據(jù)遠(yuǎn)離中心的程度。關(guān)于集中趨勢(shì)，一般可使用均值、眾數(shù)、中位數(shù)來衡量，離散趨勢(shì)一般通過標(biāo)準(zhǔn)差、極差和四分位差來體現(xiàn)。

最后看看數(shù)據(jù)的分布形態(tài)，數(shù)據(jù)的分布形態(tài)無非是相比于正態(tài)分布而言，即偏度和峰度。偏度是數(shù)據(jù)分布形態(tài)呈現(xiàn)左偏或右偏；峰度是數(shù)據(jù)分布形態(tài)呈現(xiàn)尖瘦或矮胖。對(duì)于偏度和峰度需要說明的是：若偏度=0，則無偏；若偏度>0，則有偏；若偏度<0，則左偏；若峰度=0，則陡峭程度與正態(tài)分布一致；如峰度>0，則分布陡峭；若峰度<0，則分布平緩。

下面從定量和定性的角度看觀察數(shù)據(jù)的探索性分析過程：

自定義函數(shù)describe_statistics，函數(shù)返回變量的觀測(cè)數(shù)目、缺失值數(shù)目、最小值、下四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分位數(shù)、最大值、均值、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、極差、四分位差、偏度和峰度。這里的自定義函數(shù)返回結(jié)果類似于SAS的輸出結(jié)果形態(tài)：

```{r}

describe_statistics <- function(x){

options(digits = 3)

require(timeDate);

N = length(x);

Nmiss = sum(is.na(x));

Min = min(x, na.rm = TRUE);

Q1 = quantile(x, probs = 0.25, na.rm = TRUE);

Median = median(x, na.rm = TRUE);

Q3 = quantile(x, probs = 0.75, na.rm = TRUE);

Max = max(x, na.rm = TRUE);

Mean = mean(x, na.rm = TRUE);

Mode = as.numeric(names(table(x)))[which.max(table(x))];

Sd = sd(x, na.rm = TRUE);

Range = abs(diff(range(x)));

QRange = IQR(x, na.rm = TRUE);

Skewness = skewness(x, na.rm = TRUE);

Kurtosis = kurtosis(x, na.rm = TRUE);

#返回函數(shù)結(jié)果

return(data.frame(N = N, Nmiss = Nmiss, Min = Min, Q1 = Q1, Median = Median, Q3 = Q3, Max = Max, Mean = Mean, Mode = Mode, Sd = Sd, Range = Range, QRange = QRange, Skewness = Skewness, Kurtosis = Kurtosis))

}

```

下面我們就用這個(gè)自定義函數(shù)來測(cè)試一下，通過上面的這些統(tǒng)計(jì)量值來探索數(shù)據(jù)分布、集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)和分布形態(tài)。由于本文講解的是數(shù)值型數(shù)據(jù)的探索分析，故需要將數(shù)據(jù)框中的數(shù)值型數(shù)據(jù)挑選出來，仍然自定義函數(shù)，返回?cái)?shù)據(jù)框中所有數(shù)值型數(shù)據(jù)的字段：

```{r}

Value_Variables <- function(df){

Vars <- names(df)[sapply(df,class) == 'integer' | sapply(df,class) == 'numeric']

return(Vars)

}

```

以R中自帶的iris數(shù)據(jù)集測(cè)試：

```{r}

vars <- Value_Variables(iris)

res <- sapply(iris[,vars], describe_statistics)

res

```

上面的結(jié)果呈現(xiàn)了鳶尾花四個(gè)數(shù)值型變量的探索性分析。

以C50包中的churnTrain數(shù)據(jù)集測(cè)試：

```{r}

library(C50)

data(churn)

vars <- Value_Variables(churnTrain)

res <- sapply(churnTrain[,vars], describe_statistics)

res

```

很顯然，當(dāng)變量很多時(shí)，這樣的返回結(jié)果讓人看的很難受，如要使輸出結(jié)果便讀的話，可以將返回結(jié)果轉(zhuǎn)置：

```{r}

t(res)

```

這會(huì)結(jié)果要比較整齊，好看。

以上是從定量的角度來探索數(shù)據(jù)的分布、集中趨勢(shì)、離散趨勢(shì)和分布形態(tài)，下面我們簡(jiǎn)單介紹一下定性的方法。

從定性角度，即通過可視化來進(jìn)行數(shù)據(jù)的探索性分析，強(qiáng)烈推薦使用GGally包中的ggpairs()函數(shù)，該函數(shù)將繪制兩兩變量的相關(guān)系數(shù)、散點(diǎn)圖，同時(shí)也繪制出單變量的密度分布圖：

```{r}

library(GGally)

vars <- Value_Variables(iris)

ggpairs(iris[,vars])

```

上圖不僅僅反映了數(shù)據(jù)的分布情況、還得出兩兩變量間的散點(diǎn)圖和相關(guān)系數(shù)，可為下一步分析做鋪墊。

數(shù)據(jù)的探索性分析過程中，通過定量和定性方法的搭配，可使分析者快速的了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、分布及內(nèi)在關(guān)系。