¿Cómo analizar los datos en R? ¿Cómo hago para el análisis? Tengo datos y quiero analizar, ¿qué debo hacer?

Primero, reduzca la pregunta que necesita responder a partir de los datos. Compruebe si la variable de destino es categórica o continua. Esto lo ayudará a decidir qué modelo se ejecutará.

Por ejemplo: para una variable objetivo sí / no, se puede utilizar la regresión logística (que será una lógica binaria).

Cada análisis de datos comenzará con la preparación de datos. Los pasos básicos son echar un vistazo a las estadísticas descriptivas, gráficos que posteriormente lo ayudarán a deshacerse de los valores atípicos, si los hay. Y también la falta de valores es otro aspecto que debe abordarse en esta etapa.

El siguiente paso sería dividir los datos en conjuntos de datos de capacitación y validación. El conjunto de datos de capacitación se utilizará para desarrollar el modelo y el conjunto de datos de validación para verificar la precisión de su modelo.

La construcción de modelos es el siguiente paso. Este es un proceso iterativo. Lo cual implicará la adición y eliminación de varias variables de su modelo en función de su importancia. Esto puede requerir algunos conocimientos de dominio para generar mejores resultados.

En R, hay algunos pasos de preprocesamiento para analizar los datos antes del modelado.

Las cosas importantes que debe verificar antes de entrenar o probar datos son:

1. Compruebe si los datos están en categórico o numérico.
2. Luego dummify los atributos si es necesario.
3. Pronosticar los datos después de agregar variables ficticias.
4. Divide los datos en Train & Test.
5. Luego, ejecute el modelo (series temporales lineales (o)) en los datos del Tren.
6. Verifique el nivel de precisión (repita el número de iteraciones)
7. Ahora ejecute el modelo en Datos de prueba (repita el número de iteraciones)
8. Finalmente, compruebe la mejor curva o la mejor precisión.