Taller de exploración de datos

En este taller usaremos dos datasets distintos para hacer analisis exploratorio

Deberá formar grupos de 2 o 3 personas


In [2]:
Sys.setlocale("LC_ALL", 'en_US.UTF-8')

library(datasets)
library(dplyr)
library(ggplot2)

options(repr.plot.width = 6, repr.plot.height = 4)


'en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8'
Attaching package: ‘dplyr’

The following objects are masked from ‘package:stats’:

    filter, lag

The following objects are masked from ‘package:base’:

    intersect, setdiff, setequal, union


In [4]:
head(mtcars)


mpgcyldisphpdratwtqsecvsamgearcarb
Mazda RX421.0 6 160 110 3.90 2.62016.460 1 4 4
Mazda RX4 Wag21.0 6 160 110 3.90 2.87517.020 1 4 4
Datsun 71022.8 4 108 93 3.85 2.32018.611 1 4 1
Hornet 4 Drive21.4 6 258 110 3.08 3.21519.441 0 3 1
Hornet Sportabout18.7 8 360 175 3.15 3.44017.020 0 3 2
Valiant18.1 6 225 105 2.76 3.46020.221 0 3 1
  • mpg: Numero de millas por galón (1 galón = 3.78 litros)
  • cyl: Número de cilindros
  • disp: Cilindrada (pulgadas cubicas)
  • hp: Caballos de fuerza
  • drat: Relación de eje trasero
  • wt: Peso (en miles de libras)
  • qsec: 1/4 mile time
  • vs: V/S
  • am: Tipo de transmisión (0 = automatic, 1 = manual)
  • gear: Número de marchas
  • carb: Número de carburadores

In [3]:
head(mpg)


manufacturermodeldisplyearcyltransdrvctyhwyflclass
audi a4 1.8 1999 4 auto(l5) f 18 29 p compact
audi a4 1.8 1999 4 manual(m5)f 21 29 p compact
audi a4 2.0 2008 4 manual(m6)f 20 31 p compact
audi a4 2.0 2008 4 auto(av) f 21 30 p compact
audi a4 2.8 1999 6 auto(l5) f 16 26 p compact
audi a4 2.8 1999 6 manual(m5)f 18 26 p compact
  • manufacturer: Marca
  • model: Modelo del automóvil
  • displ: Cilindrada en litros
  • year: Año de fabricación
  • cyl: Números de cilindros
  • trans: Tipo de transmisión
  • drv: Tipo de tracción
    • f = Delantera
    • r = Trasera
    • 4 = 4x4
  • cty: Millas por galón en ciudad
  • hwy: Millas por galón en autopista
  • fl: Tipo de bencina
  • class: Tipo de automóvil

1. Haga una exploración del dataset mtcars


In [ ]:

2. Haga una exploración del dataset mpg


In [ ]: