Arquivo de analise de dados - Página 6 de 6

Séries Temporais: Correlograma (Interpretação e Código em R)

Em séries temporais, é importante realizar uma análise da autocorrelação de uma série, para entender, principalmente sua aleatoriedade, já que várias técnicas partem dessa premissa. Autocorrelação é simplesmente a correlação entre uma série e ela mesma defasada. Ou seja, é a correlação entre os valores da série em um determinado período de tempo, e os valores da mesma série em um outro momento no tempo.

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Séries Temporais: Introdução e Decomposição dos Componentes em R

Esse post vai ensinar de forma sucinta como inputar seus dados de séries temporais no R e separar graficamente o que é a sazonalidade, a tendência e a aleatoriedade dos seus dados. Se você já conhece o conceito de séries, pode pular os dois próximos parágrafos. Continuar a ler “Séries Temporais: Introdução e Decomposição dos Componentes em R”

Escolhendo o diretório no R

Esse post bem que poderia ser uma continuação do Primeiros passos no R Studio, pois trataremos de algumas coisas que você vai fazer assim que abrir o R e iniciar seus trabalhos, como escolher o diretório em que você vai salvar as figuras ou carregar os dados, saber as dimensões do arquivo externo que você carregou, etc., é bem útil. É também um pouco repetitivo, já vimos algumas dessas funções separadamente, mas é bom reforçar para quem não viu outros links.

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Qual a probabilidade de tirar o número 1 jogando um dado duas vezes?

Uma das perguntas mais comuns para quem estuda probabilidade ou é fã de jogos de azar: qual a probabilidade de sair o número X, pelo menos uma vez, ao jogarmos um dado n vezes?

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Tratando Duplicidades no SAS

É comum encontrar campos duplicados em uma tabela. Seja porque algum join ou agrupamento que poderia ter sido melhor realizado (mesmo não trazendo informações erradas), por causa de algum erro de inserção da informação ou qualquer outra coisa. No SAS, há algumas maneiras práticas de tratar esse erro. Aqui você vai aprender a ordenar sua tabela com PROC SORT, exluir duplicidades com NODUPKEY, gerar uma tabela com os valores que estavam duplicados utilizando DUPOUT e excluir duplicidades por todos os campos com BY _ALL_.

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Gráficos no R com qqplot() (Histograma, Gráficos de Dispersão e Boxplot)

A função qqplot() do R – pertencente ao pacote ggplot2 – é uma das melhores para se fazer gráficos. Este post, sem muitas enrolações, é basicamente uma continuidade do Gráficos em R. Aqui vamos utilizar os dados da base Wage do pacote ISLR do R.

Para começar, apenas carregue os pacotes e visualize a base:

library(ggplot2);
library(ISLR);
View(Wage);

Como você pode ver, se trata de dados referentes a salário, escolaridade, saúde, etc.

Abaixo, você terá os códigos para gerar diferentes gráficos e comentários explicativos:

## Tracando grafico simples com qplot
## por default, temos um histograma bem simples
qplot(wage, data=Wage);

Você deve ter notado a mensagem: “`stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`“. Isto quer dizer que por default, seu histograma é dividido em 30 barras diferentes, mas você pode escolher o melhor número de barras. Vamos testar com 15:

qplot(wage, data=Wage, bins=15);

## Agora, vamos visualizar cada barra separando pelo estado civil
qplot(wage, colour=maritl, data=Wage);

## Separar apenas com a cor do contorno nao ficou legal
## vamos trocar tambem a cor de preenchimento utilizando fill
qplot(wage, colour=maritl, fill=maritl, data=Wage);

## Podemos inclusive preencher os blocos com cores diferentes
## Por exemplo, para cada estado civil, queremos ver quantos sao
## saudaveis e quantos nao sao
qplot(wage, colour=maritl, fill=health, data=Wage);

## Podemos visualizar graficos de densidade
qplot(wage, colour=maritl, data=Wage, geom="density");

## Podemos tentar entender como duas variaveis interagem
## Exemplo: plotar salario vs idade
qplot(wage, age, data=Wage);

## Ou ate tentar ver alguma relacao nao linear
qplot(wage, age*age, data=Wage);

## Um pouco mais complexo, podemos verificar o comportamento de idade por salario
## para cada raca, dividindo ainda por pessoas que possuem ou nao plano de saude
## essa segunda divisao (raca por plano de saúde) eh feita utilizando facets
qplot(age, wage, data=Wage, facets=race~health_ins,
xlab="Idade", ylab="Salario");

## Por fim, podemos fazer um boxplot, mas divindo uma variavel por
## cada uma das diferentes classes de uma outra (categorica)
## vamos observar o boxplot de salario para cada classe de trabalhador
## main indica o titulo do grafico, ylab o titulo do eixo y
qplot(jobclass, wage, data=Wage, geom=c("boxplot"),
fill=jobclass, main="Salario por classe de trabalho",
xlab="", ylab="Salario")

Agora você já está pronto para fazer diversos gráficos diferentes no R!

Demonstrando dados com a função aggregate no R

A função aggregate no R é bem interessante. Como o próprio nome diz, ela agrega as informações de um dataframe, incluindo alguma função que é especificada por um parâmetro chamado FUN. Sendo assim, é algo bem interessante para você analista ou cientista de dados! Continuar a ler “Demonstrando dados com a função aggregate no R”

R: Ordenando colunas

Mais uma dica rápida de R, vamos aprender a ordenar as colunas de um conjunto de dados qualquer. Isso geralmente é útil para visualizações, ou no caso de trabalhos com séries temporais.

Utilizando a base de dados german_credit_2, abaixo três formas de mudar as colunas de ordem:

## Le o dataset

dados = read.csv("../database/german_credit_2.csv");

## Traz a coluna 21 para a primeira posicao pelos indices

dados = dados[, c(21,1,2,3,...,20];

## Traz a coluna 21 para a primeira posicao pelos nomes das colunas

dados = dados[, c("Foreign Worker","Creditability",...,"Telephone")];

## Traz a coluna 21 pelos indices, mas criando uma sequencia

dados = dados[, c(21, 1:20)];

Para quem não se lembra, ‘1 : 20′ tem como resposta a sequência 1, 2, 3, …, 20.

Claro que o que foi criado acima pode ser modificado de diversas formas:

## Traz a coluna 21, 20 e 19 para a primeira posicao
dados = dados[, c(21,20,19,1,2,3,...,18];
## Traz as colunas de 1 a 5, seguidas pelas de 10 a 20, deixando
## as demais fora
dados = dados[, c(1:5, 10:20)];

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Excluindo linhas de um dataset no R

Mais uma dica rápida que saiu enquanto eu fazia minha tese…

Estava tratando um conjunto de dados no R, quando vi que precisava excluir as linhas que tivessem o campo referente ao mês com valor igual a 1 ou igual a 5. Sempre fiz isso no SAS com um if bem simples, mas não lembrava no R, talvez já tenha feito aqui, mas quem lê o blog sabe que não é lá tão organizado. Enfim, a lógica no R é tão simples quanto a do SAS, mas não tão intuitiva (ao menos para mim). Veja o antes e depois de uma tabela chamada dados retirando as linhas nas quais o campo mês seja igual a 1 ou 5 e quais os códigos utilizar em algumas linguagens que já mencionamos aqui (é tão simples que vou colocar tudo junto mesmo):

No R, podemos resolver com um indexador lógico (! indicando negação):

dados[(dados$mes!=5 & dados$mes!=1),];

Ou então com um subset:

subset(dados, mes != 1 & mes != 5)

Da forma que escrevemos acima, você vai obter uma nova tabela, mas ela não está sendo salva com nome algum. Se você quiser, pode facilmente criar uma nova, como a tabela_nova que criamos no exemplo a seguir:

tabela_nova = subset(dados, mes!=1 & mes !=5)

Se você quiser ver como é no SAS, aqui vai um exemplo com data step:

data dados_v2;
    set dados;
    if mes ne 1 and mes ne 5; *ou if mes <> 1;
run;

E agora, um exemplo com proc sql:

PROC SQL;
    CREATE TABLE dados_v2 AS
    SELECT * FROM dados WHERE mes <> 1 AND mes <> 5; 
RUN;

Se quiser fazer no SQL:

SELECT * FROM dados WHERE mes <> 1 and mes <> 5;

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Carregando / Importando seus dados no R

A função read.table() do R serve para importar arquivos de diversos formatos. O print abaixo apresenta a descrição do que a função é capaz de fazer e algumas variações dela, como o read.csv() – muito embora a própria read.table() seja capaz de ler arquivos csv.

Não tem muito segredo para ler arquivos. Vejamos um exemplo de como ler um arquivo utilizando as principais especificações da função e vamos nomear o arquivo dados_exemplo:

dados_exemplo = read.table("C:/Users/Public/Desktop/tabela_exemplo.txt",header=TRUE,sep="\t",dec=",");

Item a item temos:

diretório e nome do arquivo;
header = TRUE indicando que meu arquivo tem cabeçalho. Se não tivesse, utilizaria header=FALSE;
sep=”\t” para indicar separação por tabulações. Poderia ter utilizado sep=”;” ou sep=”,”;
dec=”,” foi utilizado para indicar que os dados numéricos são separados por vírgula e não por ponto;

Após os dados serem importados você pode fazer pequenas manutenções (algumas poderiam ser feitas inclusive na hora de importar):

NOMEAR AS COLUNAS

colnames(dados_exemplo) = c("NomeDaColuna 1";"NomeDaColuna 2";"NomeDaColuna 3";"NomeDaColuna 4",...)

VISUALIZAR SEUS DADOS

## Para abrir a tabela de dados
View(dados_exemplo)

## Para observar as primeiras linhas
head(dados_exemplo)

## Para visualizar da primeira a décima linha, e da primeira a quinta coluna: dados_exemplo[1:10,1:5]

## Para visualizar a primeira linha da coluna 3
dados[1,"NomeDaColuna"]

ORDENAR SEUS DADOS

dados_exemplo=dados_exemplo[order(dados_exemplo[,"NomeDaColuna"],decreasing = TRUE),];

dados_exemplo$NomeDaColuna = sort(dados_exemplo$NomeDaColuna ,decreasing = TRUE)

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