【R言語】2018年データサイエンスに必要なパッケージトップ7-DataExplorer-

2018年データサイエンスに必要なパッケージトップ7

製造ラインで発生した不良品の原因を調査するときには
工程で得られた大量のデータを分析する必要があります。
特に不良要因の仮説さえない状況下では、
探索的データ分析(EDA)が必須です。

ただ、皆さんもご存知の通りEDAって
大量のグラフ描写が必要でちょっと面倒ですよね。
そこで、EDAを効率的に進めるため、
おすすめのパッケージ「DataExplorer」を紹介します。

library(DataExplorer)
plot_histogram(BostonHousing) 

hist

・参考 ①
Top 7 libraries and packages of the year for Data Science and AI: Python & R
・参考 ②
peterslarson.com