# data[].attributes.body
1. Preparar nuestro Entorno de Análisis de Datos
2. Importar diversos Datasets
3. Examinar, Limpiar, y Filtrar
4. Visualizar gráficamente los datos con ggplot2
5: Crear reportes aestéticamente complacientes con Knitr y R Markdown

# data[].attributes.attachment_link.title
Top 10 Exploratory Data Analysis (EDA) libraries you have to try in 2021.

# data[].attributes.attachment_link.description
Exploratory Data Analysis (EDA) is an essential step in the data science project lifecycle. All data scientists have to do this step to get a better understanding of the data they are working on. In this article, I am going to share with you the top 10 Exploratory Data Analysis (EDA) Tools you can try to make this process easier and faster for you.

# data[].attributes.body
La EDA consiste en análisis univariados (1-variable) y bivariados (2-variables).
En este post repasaremos algunas funciones que nos llevan al análisis del primer caso.

Paso 1 - Primer acercamiento a los datos
Paso 2 - Análisis de variables categóricas
Paso 3 - Análisis de variables numéricas
Paso 4 - Analizar numérico y categórico al mismo tiempo
Tipo de resultados del análisis
Informativo - Por ejemplo, gráficos, o cualquier resumen de variables largas. No podemos filtrar datos de ella, pero nos dan mucha información a la vez. Más utilizado en la etapa EDA.
Operativo: los resultados se pueden utilizar para realizar una acción directamente en el flujo de trabajo de datos (por ejemplo, seleccionando cualquier variable cuyo porcentaje de valores faltantes sea inferior al 20%). Más utilizado en la etapa de preparación de datos.
Casas P. (agosto 2018). Exploratory Data Analysis in R (introduction). octubre 2021, de .datascienceheroes.com Sitio web: https://blog.datascienceheroes.com/exploratory-data-analysis-in-r-intro/

# data[].attributes.body
Permite poder realizar la exploración de datos entre las cuales las librerías mas utilizadas son:

Stringr
Dplyr
Tidyr
Lubridate
Ggplot2

El EDA es un ciclo iterativo en el que:

1. Generas preguntas acerca de tus datos.

2. Buscas respuestas visualizando, transformando y modelando tus datos.

3. Usas lo que has aprendido para refinar tus preguntas y/o generar nuevas interrogantes.

El análisis exploratorio de datos no es un proceso formal regido por un conjunto estricto de reglas. El EDA es, más que nada, un estado mental. Durante las fases iniciales del EDA deberías ser libre de investigar todas las ideas que se te ocurran. Algunas de estas ideas prosperarán, mientras que otras serán como callejones sin salida. A medida que tu exploración continúa, te concentrarás en ciertas áreas particularmente productivas sobre las que eventualmente escribirás y comunicarás a otras personas.

El EDA es una parte importante de cualquier análisis, aun si las preguntas están servidas en bandeja, pues siempre tendrás que examinar la calidad de tus datos. La limpieza de datos es una aplicación del EDA: haces preguntas acerca de si tus datos cumplen con tus expectativas o no. Para limpiar tus datos tendrás que desplegar todas las herramientas del EDA: visualización, transformación y modelado.

stringr

Contiene funciones con las que manipular cadenas de caracteres que sirven, por ejemplo, para resolver problemas en la codificación de variables categóricas. Entre sus muchas funciones, algunas de ellas nos permiten:

– eliminar espacios en blanco en cualquiera de los lados de las cadenas
– dividir las cadenas de caracteres según un patrón, pudiendo indicar el número de bloques en los que hacerlo
– extraer fragmentos de una cadena que corresponden a un determinado patrón

lubridate

Con esta librería resulta muy sencillo trabajar con fechas y horas. Nos permite convertir cadenas de caracteres al formato de fecha POSIXct, reconociendo distintos formatos. Veamos algunos ejemplos:

– Año, mes y día separados por guiones o barras
– Día, mes y año sin separación o incluso escritos (en inglés)
– Fechas y horas, pudiendo indicar la zona horaria

tidyr y dplyr

Gracias a estas librerías podemos manipular los datos cuando estos se disponen en forma de tablas. tidyr proporciona diversas funciones con las que podemos convertir las filas en columnas y viceversa, dividir una columna en varias o juntar distintas columnas en una.

ggplot2

Para visualizar los datos ggplot2 nos ofrece la posibilidad de crear una gran cantidad de gráficos, como scatter plots, gráficos de barras, boxplots o histogramas entre otros muchos. Se basa en ir añadiendo capas en las que se van especificando los distintos parámetros del gráfico: datos a representar, colores, formas geométricas, transformaciones de tipo estadístico aplicadas a los datos, escala en cada uno de los ejes o sistema de coordenadas.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Exploratory Data Analysis or EDA is a statistical approach or technique for analyzing data sets in order to summarize their important and main characteristics generally by using some visual aids. The EDA approach can be used to gather knowledge about the following aspects of data:

Main characteristics or features of the data.

The variables and their relationships.

Finding out the important variables that can be used in our problem.

EDA is an iterative approach that includes:

Attention reader! Don't stop learning now. Get hold of all the important Machine Learning Concepts with the Machine Learning Foundation Course at a student-friendly price and become industry ready.

Generating questions about our data

Searching for the answers by using visualization, transformation, and modeling of our data.

Using the lessons that we learn in order to refine our set of questions or to generate a new set of questions.

Implementation in R

In R Language, we are going to perform EDA under two broad classifications:

Descriptive Statistics, which includes mean, median, mode, inter-quartile range, and so on.

Graphical Methods, which includes histogram, density estimation, box plots, and so on.

Before we start working with EDA, we must perform the data inspection properly. Here in our analysis, we will be using the loafercreek from the soilDB package in R. We are going to inspect our data in order to find all the typos and blatant errors. Further EDA can be used to determine and identify the outliers and perform the required statistical analysis. For performing the EDA, we will have to install and load the following packages:

We can install these packages from the R console using the install.packages() command and load them into our R Script by using the library() command. We will now see how to inspect our data and remove the typos and blatant errors.

Data Inspection for EDA in R
Example: Output:
To ensure that we are dealing with the right information we need a clear view of your data at every stage of the transformation process. Data Inspection is the act of viewing data for verification and debugging purposes, before, during, or after a translation. Now let's see how to inspect and remove the errors and typos from the data.

> table(h$genhz, h$hzname)

           2BCt 2Bt1 2Bt2 2Bt3 2Bt4 2Bt5 2CB 2CBt 2Cr 2Crt 2R  A A1 A2 AB ABt Ad Ap  B BA BAt BC BCt Bt Bt1 Bt2 Bt3 Bt4 Bw Bw1 Bw2 Bw3  C
  A           0    0    0    0    0    0   0    0   0    0  0 97  7  7  0   0  1  1  0  0   0  0   0  0   0   0   0   0  0   0   0   0  0
  BAt         0    0    0    0    0    0   0    0   0    0  0  0  0  0  1   0  0  0  0 31   8  0   0  0   0   0   0   0  0   0   0   0  0
  Bt1         0    0    0    0    0    0   0    0   0    0  0  0  0  0  0   2  0  0  0  0   0  0   0  8  94  89   0   0 10   2   2   1  0
  Bt2         1    2    7    8    6    1   1    1   0    0  0  0  0  0  0   0  0  0  0  0   0  5  16  0   0   0  47   8  0   0   0   0  6
  Cr          0    0    0    0    0    0   0    0   4    2  0  0  0  0  0   0  0  0  0  0   0  0   0  0   0   0   0   0  0   0   0   0  0
  R           0    0    0    0    0    0   0    0   0    0  5  0  0  0  0   0  0  0  0  0   0  0   0  0   0   0   0   0  0   0   0   0  0
  not-used    0    0    0    0    0    0   0    0   0    0  0  0  0  0  0   0  0  0  1  0   0  0   0  0   0   0   0   0  0   0   0   0  0

           CBt Cd Cr Cr/R Crt H1 Oi  R Rt
  A          0  0  0    0   0  0  0  0  0
  BAt        0  0  0    0   0  0  0  0  0
  Bt1        0  0  0    0   0  0  0  0  0
  Bt2        6  1  0    0   0  0  0  0  0
  Cr         0  0 49    0  20  0  0  0  0
  R          0  0  0    1   0  0  0 41  1
  not-used   0  0  0    0   0  1 24  0  0

> summary(h[, vars])
      genhz          clay       total_frags_pct    phfield            effclass
 A       :113   Min.   :10.00   Min.   : 0.00   Min.   :4.90   very slight:  0
 BAt     : 40   1st Qu.:18.00   1st Qu.: 0.00   1st Qu.:6.00   slight     :  0
 Bt1     :208   Median :22.00   Median : 5.00   Median :6.30   strong     :  0
 Bt2     :116   Mean   :23.67   Mean   :14.18   Mean   :6.18   violent    :  0
 Cr      : 75   3rd Qu.:28.00   3rd Qu.:20.00   3rd Qu.:6.50   none       : 86
 R       : 48   Max.   :60.00   Max.   :95.00   Max.   :7.00   NA's       :540
 not-used: 26   NA's   :173                     NA's   :381

> sort(unique(h$hzname))
 [1] "2BCt" "2Bt1" "2Bt2" "2Bt3" "2Bt4" "2Bt5" "2CB"  "2CBt" "2Cr"  "2Crt" "2R"   "A"    "A1"   "A2"   "AB"   "ABt"  "Ad"   "Ap"   "B"
[20] "BA"   "BAt"  "BC"   "BCt"  "Bt"   "Bt1"  "Bt2"  "Bt3"  "Bt4"  "Bw"   "Bw1"  "Bw2"  "Bw3"  "C"    "CBt"  "Cd"   "Cr"   "Cr/R" "Crt"
[39] "H1"   "Oi"   "R"    "Rt"

Now proceed with the EDA.

Descriptive Statistics in EDA

Measures of central tendency

Measures of dispersion

Correlation

For Descriptive Statistics in order to perform EDA in R, we will divide all the functions into the following categories:
Example 1:
We will try to determine the mid-point values using the functions under the Measures of Central tendency. Under this section, we will be calculating the mean, median, mode, and frequencies.
Output:
Now see the measures of central tendency in this example.

> mean(clay)
[1] 23.6713
> median(clay)
[1] 22
> sort(table(round(h$clay)), decreasing = TRUE)[1]
25
41
> table(h$genhz)

       A      BAt      Bt1      Bt2       Cr        R not-used
     113       40      208      116       75       48       26

> addmargins(table(h$genhz, h$texcl))

           cos   s  fs vfs lcos  ls lfs lvfs cosl  sl fsl vfsl   l sil  si scl  cl sicl  sc sic   c Sum
  A          0   0   0   0    0   0   0    0    0   6   0    0  78  27   0   0   0    0   0   0   0 111
  BAt        0   0   0   0    0   0   0    0    0   1   0    0  31   4   0   0   2    1   0   0   0  39
  Bt1        0   0   0   0    0   0   0    0    0   1   0    0 125  20   0   4  46    5   0   1   2 204
  Bt2        0   0   0   0    0   0   0    0    0   0   0    0  28   5   0   5  52    3   0   1  16 110
  Cr         0   0   0   0    0   0   0    0    0   0   0    0   0   0   0   0   0    0   0   0   1   1
  R          0   0   0   0    0   0   0    0    0   0   0    0   0   0   0   0   0    0   0   0   0   0
  not-used   0   0   0   0    0   0   0    0    0   0   0    0   0   0   0   0   1    0   0   0   0   1
  Sum        0   0   0   0    0   0   0    0    0   8   0    0 262  56   0   9 101    9   0   2  19 466

> round(prop.table(table(h$genhz, h$texture_class), margin = 1) * 100)

            br   c  cb  cl  gr   l  pg scl sic sicl sil  sl spm
  A          0   0   0   0   0  70   0   0   0    0  24   5   0
  BAt        0   0   0   5   0  79   0   0   0    3  10   3   0
  Bt1        0   1   0  23   0  61   0   2   0    2  10   0   0
  Bt2        0  14   1  46   2  25   1   4   1    3   4   0   0
  Cr        98   2   0   0   0   0   0   0   0    0   0   0   0
  R        100   0   0   0   0   0   0   0   0    0   0   0   0
  not-used   0   0   0   4   0   0   0   0   0    0   0   0  96

> knitr::kable(addmargins(table(h$genhz, h$texcl)))


|         | cos|  s| fs| vfs| lcos| ls| lfs| lvfs| cosl| sl| fsl| vfsl|   l| sil| si| scl|  cl| sicl| sc| sic|  c| Sum|
|:--------|---:|--:|--:|---:|----:|--:|---:|----:|----:|--:|---:|----:|---:|---:|--:|---:|---:|----:|--:|---:|--:|---:|
|A        |   0|  0|  0|   0|    0|  0|   0|    0|    0|  6|   0|    0|  78|  27|  0|   0|   0|    0|  0|   0|  0| 111|
|BAt      |   0|  0|  0|   0|    0|  0|   0|    0|    0|  1|   0|    0|  31|   4|  0|   0|   2|    1|  0|   0|  0|  39|
|Bt1      |   0|  0|  0|   0|    0|  0|   0|    0|    0|  1|   0|    0| 125|  20|  0|   4|  46|    5|  0|   1|  2| 204|
|Bt2      |   0|  0|  0|   0|    0|  0|   0|    0|    0|  0|   0|    0|  28|   5|  0|   5|  52|    3|  0|   1| 16| 110|
|Cr       |   0|  0|  0|   0|    0|  0|   0|    0|    0|  0|   0|    0|   0|   0|  0|   0|   0|    0|  0|   0|  1|   1|
|R        |   0|  0|  0|   0|    0|  0|   0|    0|    0|  0|   0|    0|   0|   0|  0|   0|   0|    0|  0|   0|  0|   0|
|not-used |   0|  0|  0|   0|    0|  0|   0|    0|    0|  0|   0|    0|   0|   0|  0|   0|   1|    0|  0|   0|  0|   1|
|Sum      |   0|  0|  0|   0|    0|  0|   0|    0|    0|  8|   0|    0| 262|  56|  0|   9| 101|    9|  0|   2| 19| 466|
> aggregate(clay ~ genhz, data = h, mean)
  genhz     clay
1     A 16.23113
2   BAt 19.53889
3   Bt1 24.14221
4   Bt2 31.35045
5    Cr 15.00000

> aggregate(clay ~ genhz, data = h, median)
  genhz clay
1     A 16.0
2   BAt 19.5
3   Bt1 24.0
4   Bt2 30.0
5    Cr 15.0

> aggregate(clay ~ genhz, data = h, summary)
  genhz clay.Min. clay.1st Qu. clay.Median clay.Mean clay.3rd Qu. clay.Max.
1     A  10.00000     14.00000    16.00000  16.23113     18.00000  25.00000
2   BAt  14.00000     17.00000    19.50000  19.53889     20.00000  28.00000
3   Bt1  12.00000     20.00000    24.00000  24.14221     28.00000  51.40000
4   Bt2  10.00000     26.00000    30.00000  31.35045     35.00000  60.00000
5    Cr  15.00000     15.00000    15.00000  15.00000     15.00000  15.00000
Example 2:
Now we will see the functions under Measures of Dispersion. In this category, we are going to determine the spread values around the mid-point. Here we are going to calculate the variance, standard deviation, range, inter-quartile range, coefficient of variance, and quartiles.
Output:
We shall see the measures of dispersion in this example.

> var(h$clay, na.rm=TRUE)
[1] 64.89187

> sd(h$clay, na.rm = TRUE)
[1] 8.055549

> cv
[1] 34.03087

> quantile(clay)
  0%  25%  50%  75% 100%
  10   18   22   28   60

> range(clay)
[1] 10 60

> IQR(clay)
[1] 10
Example 3:
Now we will work on Correlation. In this part, all the calculated correlation coefficient values of all variables in tabulated as the Correlation Matrix. This gives us a quantitative measure in order to guide our decision-making process.
Output:
We shall now see the correlation in this example.

                hzdepm  clay  sand total_frags_pct phfield
hzdepm            1.00  0.59 -0.08            0.50   -0.03
clay              0.59  1.00 -0.17            0.28    0.13
sand             -0.08 -0.17  1.00           -0.05    0.12
total_frags_pct   0.50  0.28 -0.05            1.00   -0.16
phfield          -0.03  0.13  0.12           -0.16    1.00

Hence, the above three classifications deal with the Descriptive statistics part of EDA. Now we shall move on to the Graphical Method of representing EDA.

Graphical Method in EDA

Distributions

Scatter and Line plot

Since we have already checked our data for missing values, blatant errors, and typos, we can now examine our data graphically in order to perform EDA. We will see the graphical representation under the following categories:
Example 1:
Under the Distribution, we shall examine our data using the bar plot, Histogram, Density curve, box plots, and QQplot.
Output: Example 2: Output:
We shall see how distribution graphs can be used to examine data in EDA in this example.

Now we will move on to the Scatter and Line plot. In this category, we are going to see two types of plotting,- scatter plot and line plot. Plotting points of one interval or ratio variable against variable are known as a scatter plot.

We shall now see how to use scatter and line plots to examine our data.

# data[].attributes.attachment_link.title
Exploratory Data Analysis in R Programming - GeeksforGeeks

# data[].attributes.attachment_link.description
Exploratory Data Analysis or EDA is a statistical approach or technique for analyzing data sets in order to summarize their important and main characteristics generally by using some visual aids. The EDA approach can be used to gather knowledge about the following aspects of data: Main characteristics or features of the data.

# data[].attributes.body
El análisis exploratorio de datos es una forma de analizar datos definido por John W. Tukey (E.D.A.: Exploratory data analysis) es el tratamiento estadístico al que se someten las muestras recogidas durante un proceso de investigación en cualquier campo científico. Para mayor rapidez y precisión, todo el proceso suele realizarse por medios informáticos, con aplicaciones específicas para el tratamiento estadístico. Los E.D.A., no necesariamente, se llevan a cabo con una base de datos al uso, ni con una hoja de cálculo convencional; no obstante el programa SPSS y los lenguajes de programación R y Python son las aplicaciones más utilizadas, aunque no las únicas.

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Investigar acerca del concepto de EDA en R, aplicaciones, usos y librerias.