Nov/2016. José Roberto Motta Garcia
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1 José Roberto Motta Garcia
2 Fases da análise de dados Tratamento de dados
3 Aviso ATENÇÃO Fechar e reabrir o RStudio (para ensinamento de conceito)
4 Funções?apply: apply() Executam operações sobre um conjunto de dados (matrix, list, vector, data.frame, ) Muito poderosas e compactadoras de código apply: Aplica função em TABELA (vector, matrix, data.frame, data.table,...) e retorna a TABELA modificada pela função.
5 Funções?apply: lapply() e sapply() lapply: Aplica função em List e retorna um List sapply: Aplica função em List e retorna um vector ou matrix (obedece retorno da função) OUTRAS mapply() rapply() tapply() vapply()
6 Normalização de dados Conceito Várias técnicas de aprendizado de máquina requerem que os dados estejam numa mesma escala, ou seja, mesmo range de valores, sob pena de: lentidão, imprecisão e attribuição errônea de relevância.
7 Normalização de dados Execução e resultados
8 Dados faltantes: preparando o DS Iris dataset (incluído no R) 3 Espécies de íris: versicolor, setosa e virginica Medições das pétalas e sépalas: largura e altura
9 Dados faltantes: verificando existência
10 Dados faltantes: produzindo na mão Exemplo de geração de números aleatórios
11 Dados faltantes: produzindo via pacote Valores diferentes? Por quê?
12 Reprodutibilidade Função prodna() usa aleatoriedade (no slide anterior) Setar semente antes do comando que usa num. aleatórios
13 Dados faltantes: conhecendo
14 Dados faltantes: eliminando Decidir se quantidade e dados vai prejudicar análise
15 Dados faltantes: preenchendo e analisando visualmente Versões
16 Dados faltantes: analisando numericamente o preenchimento
17 Tratamento de dados diversos
18 Tratamento de dados: reshaping LONG WIDE. funções de análise. ggplot. lattice plots. funções de sumarização. mineração de dados. base plot
19 Shape do dataset: conceito DATA LONG VARIAVE L VALOR PREC TMIN TMAX PREC TMIN TMAX PREC TMIN TMAX 29 WIDE DATA PREC TMIN TMAX Cada valor das colunas de dados no WIDE se torna uma linha no LONG, para cada chave (que é a DATA) Para mudar o shape dcast() e reshape()
20 Conceito: processamento iterativo x vetorizado VOTE S VOTES_F + R = = = = = = = TESTE 1 VOTE S VOTES_F R TESTE 2 + =
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