데이터 X-레이

분석 데이터를 일별하는 기법을 일별합니다.

저자

소속

이광춘

TCS

1 skimr

skimr 패키지를 사용하여 분석할 데이터와 친숙해진다.

library(tidyverse)

bitData::penguins %>% 
  skimr::skim()

Data summary

Name	Piped data
Number of rows	333
Number of columns	8
_______________________
Column type frequency:
factor	3
numeric	5
________________________
Group variables	None

Variable type: factor

skim_variable	n_missing	complete_rate	ordered	n_unique	top_counts
종명칭	0	1	FALSE	3	아델리: 146, 젠투: 119, 턱끈: 68
섬이름	0	1	FALSE	3	비스코: 163, 드림: 123, 토르거: 47
성별	0	1	FALSE	2	수컷: 168, 암컷: 165

Variable type: numeric

skim_variable	n_missing	complete_rate	mean	sd	p0	p25	p50	p75	p100	hist
부리_길이	0	1	43.99	5.47	32.1	39.5	44.5	48.6	59.6	▃▇▇▆▁
부리_깊이	0	1	17.16	1.97	13.1	15.6	17.3	18.7	21.5	▅▆▇▇▂
물갈퀴_길이	0	1	200.97	14.02	172.0	190.0	197.0	213.0	231.0	▂▇▃▅▃
체중	0	1	4207.06	805.22	2700.0	3550.0	4050.0	4775.0	6300.0	▃▇▅▃▂
연도	0	1	2008.04	0.81	2007.0	2007.0	2008.0	2009.0	2009.0	▇▁▇▁▇

2 dataxray

dataxray 패키지를 사용해서 데이터에 대한 이해를 더욱 높일 수 있다.

library(dataxray)

bitData::penguins %>% 
   make_xray() %>% 
   view_xray()

3 Hmisc::describe()

Hmisc 패키지를 통해 과거 20년전 데이터 분석방법을 음미합니다.

Hmisc::describe(bitData::penguins)

bitData::penguins 

 8  Variables      333  Observations
--------------------------------------------------------------------------------
종명칭 
       n  missing distinct 
     333        0        3 
                                     
Value        아델리     턱끈     젠투
Frequency    146       68      119   
Proportion 0.438    0.204    0.357   
--------------------------------------------------------------------------------
섬이름 
       n  missing distinct 
     333        0        3 
                                     
Value        비스코     드림 토르거센
Frequency    163      123       47   
Proportion 0.489    0.369    0.141   
--------------------------------------------------------------------------------
부리_길이 
       n  missing distinct     Info     Mean      Gmd      .05      .10 
     333        0      163        1    43.99    6.284     35.7     36.6 
     .25      .50      .75      .90      .95 
    39.5     44.5     48.6     50.8     52.0 

lowest : 32.1 33.1 33.5 34.0 34.4, highest: 55.1 55.8 55.9 58.0 59.6
--------------------------------------------------------------------------------
부리_깊이 
       n  missing distinct     Info     Mean      Gmd      .05      .10 
     333        0       79        1    17.16     2.26    13.90    14.32 
     .25      .50      .75      .90      .95 
   15.60    17.30    18.70    19.50    20.00 

lowest : 13.1 13.2 13.3 13.4 13.5, highest: 20.7 20.8 21.1 21.2 21.5
--------------------------------------------------------------------------------
물갈퀴_길이 
       n  missing distinct     Info     Mean      Gmd      .05      .10 
     333        0       54    0.999      201    15.97      181      185 
     .25      .50      .75      .90      .95 
     190      197      213      221      225 

lowest : 172 174 176 178 180, highest: 226 228 229 230 231
--------------------------------------------------------------------------------
체중 
       n  missing distinct     Info     Mean      Gmd      .05      .10 
     333        0       93        1     4207    915.3     3150     3300 
     .25      .50      .75      .90      .95 
    3550     4050     4775     5440     5670 

lowest : 2700 2850 2900 2925 3000, highest: 5850 5950 6000 6050 6300
--------------------------------------------------------------------------------
성별 
       n  missing distinct 
     333        0        2 
                          
Value         수컷    암컷
Frequency    168     165  
Proportion 0.505   0.495  
--------------------------------------------------------------------------------
연도 
       n  missing distinct     Info     Mean      Gmd 
     333        0        3    0.888     2008   0.8857 
                            
Value       2007  2008  2009
Frequency    103   113   117
Proportion 0.309 0.339 0.351
--------------------------------------------------------------------------------