利用描述性统计在R中更好的理解数据（8个有用的秘诀）

理解数据，首先要观察原始数值并且计算基本的统计量。本文带你探索如何在R中利用描述性统计快速处理数据集，尤其适合用r处理机器学习的初学者。

本文用到R的“mlbench”和“e1071”两个包。安装代码如下：

在R中利用描述性统计总结数据

通过本文你会学到8个又快又简单的方法来总结你的数据集

1. 概览数据

如果数据集很小，可全部显示出来。但通常很大，所以选取部分样本观察。

head函数会显示前20行数据。

2. 数据维度

如果你有很多实例，你需要用更小的样本，这样模型的训练和测试在计算上可追踪。如果有很多的属性，则选取最相关的。如果属性多于实例，则选取特定的模型方法。

以下是行数和列数。

3. 数据类型

了解数据中属性的类型，会引导下一步分析、可视化的类型、甚至机器学习算法的类型。此外，一些属性加载和显示的类型不同，了解类型会尽早暴露类似画问题。

以下是每种属性的数据类型。

4. 类别分布

类别比例可能显示出数据的不平衡，严重的话要调整至均衡。多重分类问题上，包含个体数量极小甚至为零的类别需要被移出数据集。

以下是类别数量及百分比。

5. 数据总结

summary函数用表格总结了数据集中的所有数值属性：

最小值
上四分位数
中位数
均值
下四分位数
最大值
缺失数值个数（标为N/A）

6. 方差

summary不包含方差。若数据是（或类似）高斯分布，方差和均值很重要。例如快速清理异常值时，任何大于均值三倍方差以上的数据都在99.7％以外。

以下是每个属性的方差。

7. 偏度

如果一个分布看上去像高斯分布但左偏或右偏，我们需要了解偏度。关注偏度比图形更容易些。

绝对值越大，分布越左偏（偏度为负）或右偏（偏度为正）。

8. 相关性

每对属性的相关系数反映出属性之间的关系。

以下是属性两两间相关系数。偏离零表示正或负的相关关系，绝对值大于0.75表示高相关，绝对值为1表示完全正或负相关。

更多方法：

理解数据不拘泥于以上方法。数据集子集的统计量也会提供信息，具体参考aggregate函数。

Tips
观察并思考得到的统计量
提出疑问，思考它们和研究的问题以及和相关的特定个体的关系。
记录想法，如变量间关系，数字意义。

特点
无需用R编程：只需复制以上代码，并学习用法（如？FunctionName）。
无需精通统计：只需复习以下概念。
均值
方差
分位数
Pearson相关系数
偏度
68-95-99.7法则
无需额外数据：本文数据是R自带的，扩展包中有很多有趣的数据，请参考R扩展包。