(Bing Image Creator で生成: プロンプト: Closeup of pink Jasminum flowers and white Jasminum flowers, background is African desert land, white clouds, photo)
今回からしばらくは、UCI Machine Learning Repository の Bank Marketing のデータセットを使って、Classification をやってみたいと思います。
Moro, S., Rita, P., & Cortez, P. (2014). Bank Marketing [Dataset]. UCI Machine Learning Repository. https://doi.org/10.24432/C5K306.
ダウンロードしたデータセットはこんな感じです。
これを R で分析します。まず、tidyverse パッケージの読み込みをします。
read_csv() 関数でCSVファイルにあるデータセットをインポートします。
glimpse() 関数でデータフレームのはじめの数行の値を確認します。
45211個の観測データ、17の変数があることがわかります。
summary() 関数を使って、データフレームのサマリーをみてみます。
NAの観測データがあるか確認してみます。
NAの観測データは無いようです。
今回は以上です。
次回は
です。
今回のコードは以下になります。
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#### start of 1 ####
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# tidyverse パッケージの読み込み
library(tidyverse)
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# CSVファイルをインポート
df_raw <- read_csv("bank_marketing.csv")
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# データフレームのはじめの数行
glimpse(df_raw)
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# データフレームのサマリー
summary(df_raw)
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# NA があるかどうか
colSums(is.na(df_raw))
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#### end of 1 ####
#
