Programming For Data Science and Practical Statistic
Lela Novi
2023-10-23
EXPLARATORY DATA ANALYSIS -
House Data
Hello, I’d like to present explatory dataset about House Data at America.
1. DATA INPUT We will read data, make sure our data placed in the same folder our R project data
house <- read.csv("data_input/house_data.csv")
house#> price bedrooms bathrooms sqft_living sqft_lot floors waterfront grade
#> 1 221900 3 1.00 1180 5650 1.0 0 7
#> 2 538000 3 2.25 2570 7242 2.0 0 7
#> 3 180000 2 1.00 770 10000 1.0 0 6
#> 4 604000 4 3.00 1960 5000 1.0 0 7
#> 5 510000 3 2.00 1680 8080 1.0 0 8
#> 6 1225000 4 4.50 5420 101930 1.0 0 11
#> 7 257500 3 2.25 1715 6819 2.0 0 7
#> 8 291850 3 1.50 1060 9711 1.0 0 7
#> 9 229500 3 1.00 1780 7470 1.0 0 7
#> 10 323000 3 2.50 1890 6560 2.0 0 7
#> 11 662500 3 2.50 3560 9796 1.0 0 8
#> 12 468000 2 1.00 1160 6000 1.0 0 7
#> 13 310000 3 1.00 1430 19901 1.5 0 7
#> 14 400000 3 1.75 1370 9680 1.0 0 7
#> 15 530000 5 2.00 1810 4850 1.5 0 7
#> 16 650000 4 3.00 2950 5000 2.0 0 9
#> 17 395000 3 2.00 1890 14040 2.0 0 7
#> 18 485000 4 1.00 1600 4300 1.5 0 7
#> 19 189000 2 1.00 1200 9850 1.0 0 7
#> 20 230000 3 1.00 1250 9774 1.0 0 7
#> 21 385000 4 1.75 1620 4980 1.0 0 7
#> 22 2000000 3 2.75 3050 44867 1.0 0 9
#> 23 285000 5 2.50 2270 6300 2.0 0 8
#> 24 252700 2 1.50 1070 9643 1.0 0 7
#> 25 329000 3 2.25 2450 6500 2.0 0 8
#> 26 233000 3 2.00 1710 4697 1.5 0 6
#> 27 937000 3 1.75 2450 2691 2.0 0 8
#> 28 667000 3 1.00 1400 1581 1.5 0 8
#> 29 438000 3 1.75 1520 6380 1.0 0 7
#> 30 719000 4 2.50 2570 7173 2.0 0 8
#> 31 580500 3 2.50 2320 3980 2.0 0 8
#> 32 280000 2 1.50 1190 1265 3.0 0 7
#> 33 687500 4 1.75 2330 5000 1.5 0 7
#> 34 535000 3 1.00 1090 3000 1.5 0 8
#> 35 322500 4 2.75 2060 6659 1.0 0 7
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#> 42 775000 4 2.25 4220 24186 1.0 0 8
#> 43 861990 5 2.75 3595 5639 2.0 0 9
#> 44 685000 3 1.00 1570 2280 2.0 0 7
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#> 61 650000 3 2.25 2150 21235 1.0 0 8
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#> 64 549000 3 1.75 1540 1044 3.0 0 8
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#> 89 215000 2 2.25 1610 2040 2.0 0 7
#> 90 335000 2 1.75 1030 1066 2.0 0 7
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#> 147 890000 4 1.00 2550 4000 2.0 0 8
#> 148 430000 2 2.50 2420 60984 2.0 0 7
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#> 151 532170 3 2.00 1360 3090 2.0 0 8
#> 152 560000 3 1.00 1110 5000 1.5 0 7
#> 153 282950 3 1.00 1250 8200 1.0 0 7
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#> 155 350000 1 1.00 700 5100 1.0 0 7
#> 156 215000 3 1.00 1180 7669 1.0 0 7
#> 157 650000 5 3.50 3960 25245 2.0 0 9
#> 158 320000 4 2.75 2640 7500 1.0 0 8
#> 159 247000 3 2.00 1270 7198 1.5 0 7
#> 160 320000 4 1.75 1760 11180 1.0 0 8
#> 161 255000 5 2.25 2060 8632 1.0 0 7
#> 162 438000 3 1.75 1780 9660 1.0 0 7
#> 163 900000 3 2.50 3400 16603 2.0 0 10
#> 164 441000 3 2.75 1910 7280 1.0 0 7
#> 165 420000 3 2.00 2020 38332 1.0 0 7
#> 166 370000 3 1.75 1580 7000 1.0 0 7
#> 167 269950 2 1.75 1340 7250 1.0 0 5
#> 168 807100 4 2.50 2680 4499 2.0 0 9
#> 169 653000 3 2.50 2680 9750 1.0 0 8
#> 170 371500 3 2.00 1370 8336 1.0 0 7
#> 171 284000 3 1.75 1560 21000 1.0 0 7
#> 172 272000 3 1.75 2160 7140 1.0 0 7
#> 173 313000 3 1.50 1340 7912 1.5 0 7
#> 174 917500 4 2.50 3880 35003 2.0 0 10
#> 175 673000 4 2.25 2590 8190 2.0 0 8
#> 176 425000 3 2.50 1120 1100 2.0 0 8
#> 177 399950 5 2.75 1970 5400 1.0 0 7
#> 178 385000 3 1.00 1220 4800 1.0 0 6
#> 179 269950 3 1.50 1950 7560 1.0 0 7
#> 180 330000 2 1.00 1350 8220 1.0 0 7
#> 181 260000 3 2.50 1670 5797 2.0 0 7
#> 182 470000 4 3.00 2380 5125 1.5 0 7
#> 183 589000 4 3.00 2440 9600 2.0 0 7
#> 184 163500 2 1.50 1050 3419 2.0 0 7
#> 185 835000 4 2.75 3130 13412 2.0 0 9
#> 186 1095000 5 3.00 4090 12850 1.0 0 10
#> 187 269000 4 1.75 1490 10000 1.0 0 8
#> 188 560000 3 2.50 1900 8744 2.0 0 8
#> 189 615000 4 1.00 1330 2400 1.5 0 6
#> 190 585188 3 2.25 2230 10026 1.0 0 8
#> 191 305000 3 1.75 1650 9480 1.0 0 7
#> 192 166950 3 1.00 1190 8820 1.0 0 6
#> 193 799000 3 2.50 2140 9897 1.0 0 8
#> 194 400000 3 2.50 2180 7508 1.0 0 7
#> 195 230000 3 1.00 1060 10228 1.0 0 7
#> 196 256883 3 2.50 1690 5025 2.0 0 8
#> 197 423000 4 2.00 1970 6480 1.5 0 7
#> 198 465000 3 2.50 2150 4084 2.0 0 8
#> 199 440000 3 2.50 1910 66211 2.0 0 7
#> 200 385000 3 1.75 1350 155073 1.0 0 7
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#> 1195 406000 2 1.00 880 3000 1.0 0 6
#> 1196 632000 6 2.50 2560 8320 1.0 0 7
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#> 1968 471750 5 3.50 3790 8200 1.0 0 8
#> 1969 490000 4 2.25 2020 85813 2.0 0 7
#> 1970 439000 2 1.00 800 5100 1.0 0 7
#> 1971 355000 4 2.00 1770 8890 1.0 0 6
#> 1972 250000 1 0.75 940 87120 1.0 0 6
#> 1973 780000 4 2.25 2260 16188 1.0 0 10
#> 1974 409000 2 1.00 890 3271 1.0 0 6
#> 1975 420000 2 1.00 860 3880 1.0 0 6
#> 1976 200000 1 0.75 680 9600 1.0 0 5
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#> 1978 695000 3 2.50 2390 4555 2.0 0 9
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#> 1980 210000 3 1.75 1260 6223 1.0 0 7
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2. DATA INSPECTION
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#> 1 1955
#> 2 1951
#> 3 1933
#> 4 1965
#> 5 1987
#> 6 2001then we will see bottom row
tail(house)#> price bedrooms bathrooms sqft_living sqft_lot floors waterfront grade
#> 21608 475000 3 2.50 1310 1294 2 0 8
#> 21609 360000 3 2.50 1530 1131 3 0 8
#> 21610 400000 4 2.50 2310 5813 2 0 8
#> 21611 402101 2 0.75 1020 1350 2 0 7
#> 21612 400000 3 2.50 1600 2388 2 0 8
#> 21613 325000 2 0.75 1020 1076 2 0 7
#> yr_built
#> 21608 2008
#> 21609 2009
#> 21610 2014
#> 21611 2009
#> 21612 2004
#> 21613 2008dim(house)#> [1] 21613 9the data consists 21613 rows, 9 columns
names(house)#> [1] "price" "bedrooms" "bathrooms" "sqft_living" "sqft_lot"
#> [6] "floors" "waterfront" "grade" "yr_built"from our inspection we can conclude * power consumption tetuan city consists 21613 rows, 9 columns * each of column name : “price”,“bedrooms”,“bathrooms”,“sqft_living”,“sqft_lot”,“floors”,“waterfront”, “grade” “yr_built”
3. DATA CLEANSING & COERTIONS
first data cleansing is check data type for each columns
str(house)#> 'data.frame': 21613 obs. of 9 variables:
#> $ price : int 221900 538000 180000 604000 510000 1225000 257500 291850 229500 323000 ...
#> $ bedrooms : int 3 3 2 4 3 4 3 3 3 3 ...
#> $ bathrooms : num 1 2.25 1 3 2 4.5 2.25 1.5 1 2.5 ...
#> $ sqft_living: int 1180 2570 770 1960 1680 5420 1715 1060 1780 1890 ...
#> $ sqft_lot : int 5650 7242 10000 5000 8080 101930 6819 9711 7470 6560 ...
#> $ floors : num 1 2 1 1 1 1 2 1 1 2 ...
#> $ waterfront : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
#> $ grade : int 7 7 6 7 8 11 7 7 7 7 ...
#> $ yr_built : int 1955 1951 1933 1965 1987 2001 1995 1963 1960 2003 ...from this result, we find some of data type is not correct type. we need to change into correct type (data coertion).
house$bedrooms <- as.factor(house$bedrooms)
house$bathrooms <- as.factor(house$bathrooms)
house$floors <- as.factor(house$floors)
house$waterfront <- as.factor(house$waterfront)
house$grade <- as.factor(house$grade)
str(house)#> 'data.frame': 21613 obs. of 9 variables:
#> $ price : int 221900 538000 180000 604000 510000 1225000 257500 291850 229500 323000 ...
#> $ bedrooms : Factor w/ 13 levels "0","1","2","3",..: 4 4 3 5 4 5 4 4 4 4 ...
#> $ bathrooms : Factor w/ 30 levels "0","0.5","0.75",..: 4 9 4 12 8 18 9 6 4 10 ...
#> $ sqft_living: int 1180 2570 770 1960 1680 5420 1715 1060 1780 1890 ...
#> $ sqft_lot : int 5650 7242 10000 5000 8080 101930 6819 9711 7470 6560 ...
#> $ floors : Factor w/ 6 levels "1","1.5","2",..: 1 3 1 1 1 1 3 1 1 3 ...
#> $ waterfront : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
#> $ grade : Factor w/ 12 levels "1","3","4","5",..: 6 6 5 6 7 10 6 6 6 6 ...
#> $ yr_built : int 1955 1951 1933 1965 1987 2001 1995 1963 1960 2003 ...data already changed into correct type as.factor for columns bedrooms , bathrooms, floors , waterfront , grade
he next step is check for missing value
colSums(is.na(house))#> price bedrooms bathrooms sqft_living sqft_lot floors
#> 0 0 0 0 0 0
#> waterfront grade yr_built
#> 0 0 0anyNA(house)#> [1] FALSEgread, no missing values
then, we’re going to the next step
DATA EXPLANATION
Brief explanation
summary(house)#> price bedrooms bathrooms sqft_living
#> Min. : 75000 3 :9824 2.5 :5380 Min. : 290
#> 1st Qu.: 321950 4 :6882 1 :3852 1st Qu.: 1427
#> Median : 450000 2 :2760 1.75 :3048 Median : 1910
#> Mean : 540088 5 :1601 2.25 :2047 Mean : 2080
#> 3rd Qu.: 645000 6 : 272 2 :1930 3rd Qu.: 2550
#> Max. :7700000 1 : 199 1.5 :1446 Max. :13540
#> (Other): 75 (Other):3910
#> sqft_lot floors waterfront grade yr_built
#> Min. : 520 1 :10680 0:21450 7 :8981 Min. :1900
#> 1st Qu.: 5040 1.5: 1910 1: 163 8 :6068 1st Qu.:1951
#> Median : 7618 2 : 8241 9 :2615 Median :1975
#> Mean : 15107 2.5: 161 6 :2038 Mean :1971
#> 3rd Qu.: 10688 3 : 613 10 :1134 3rd Qu.:1997
#> Max. :1651359 3.5: 8 11 : 399 Max. :2015
#> (Other): 378summary : 1. the most expensive house is 7.700.000 2. average house price is 540.088 3. the first time construction was in 1990 4. the most sold 1 floors and 3bedrooms then 2.5 bathrooms 5. year of contruction, build house average in 1971 6. the most sold grade 7
check the outlier within price
aggregate(x = price ~ floors, data = house, FUN = mean)#> floors price
#> 1 1 442180.6
#> 2 1.5 558980.6
#> 3 2 648891.2
#> 4 2.5 1060346.5
#> 5 3 582526.0
#> 6 3.5 933312.5aggregate(x = price ~ floors, data = house, FUN = var)#> floors price
#> 1 1 69697712261
#> 2 1.5 92137340955
#> 3 2 188301889550
#> 4 2.5 736609345195
#> 5 3 114412498533
#> 6 3.5 957690209821aggregate(x = price ~ floors, data = house, FUN = sd)#> floors price
#> 1 1 264003.2
#> 2 1.5 303541.3
#> 3 2 433937.7
#> 4 2.5 858259.5
#> 5 3 338249.2
#> 6 3.5 978616.5boxplot(house$price)
From result above, we find posibilities for the outliers, but from our
calculation, so the process may continue.
5 DATA MANIPULATION & TRANSFORMATION
Which category the lowest sqrt lot? how much price?
house[house$sqft_lot == 520 , ]#> price bedrooms bathrooms sqft_living sqft_lot floors waterfront grade
#> 15744 700000 4 1.75 2420 520 1.5 0 7
#> yr_built
#> 15744 1900answer : the lowest sqrt lot get the price 700000
how much price from floors and bedrooms?
xtabs(price~floors+waterfront, house)#> waterfront
#> floors 0 1
#> 1 4650729856 71759300
#> 1.5 1039008186 28644842
#> 2 5195306427 152205650
#> 2.5 165137785 5578000
#> 3 344390462 12698000
#> 3.5 7466500 0plot(xtabs(price~floors+waterfront, house))
heatmap(xtabs(price~floors+waterfront, house), cexRos =0.8)
Answer : Based on result above: house with 2nd floors and no waterfront
the highest with sum 5195306427, followed later house with 1st floors
and no waterfloors
in 115 years since beginning 1990 -2015, the house prices have increased, the more land and house area the prices increases.