R ile Veri Analizine Giriş
Medyan İstatistik Danışmanlık
2024-12-04
Hakkımızda
Medyan İstatistik Danışmanlık olarak veriyi anlamlandırma, analiz etme ve yorumlama süreçlerinde işletmelere, araştırmacılara ve bireylere destek sağlıyoruz. R programlama dilindeki uzmanlığımızla veri analitiği çözümlerinde yanınızdayız.
📧 İletişim: info@medyanistdanismanlik.com
📞 Telefon: +90 539 489 35 22
🌐 Web Sitemiz: medyanistdanismanlik.com
📱 Instagram: @medyanistdanismanlik
Veri Yükleme ve İlk İnceleme
load("C:/Users/bartu/Desktop/data.RData") # Veriyi yükleme
dataset <- dataset[,-1] # İlk sütunu kaldırma (örneğin ID)
str(dataset) # Veri yapısını inceleme## 'data.frame': 100 obs. of 24 variables:
## $ yaş : num 57 46 45 48 56 63 54 61 48 65 ...
## $ boy : num 170 165 172 181 154 169 166 170 178 175 ...
## $ kilo : num 85 98 88 102 71 74 92 75 83 95 ...
## $ dm : Factor w/ 2 levels "yok","var": 1 2 1 1 1 1 2 1 2 2 ...
## $ ht : Factor w/ 2 levels "yok","var": 1 2 1 2 2 1 1 2 1 2 ...
## $ hl : Factor w/ 2 levels "yok","var": 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 ...
## $ sigara : Factor w/ 2 levels "yok","var": 1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 ...
## $ aileOykusu : Factor w/ 2 levels "yok","var": 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 ...
## $ glukoz : num 90 153 96 88 90 95 165 93 131 180 ...
## $ kreatin : num 0.5 0.5 0.9 1 0.6 1.2 1 1.1 0.8 0.9 ...
## $ üre : num 29 26 42 26 47 51 26 49 29 30 ...
## $ wbc : num 6.4 7.3 12.5 8.5 9.8 6.8 7.1 12.4 12 7 ...
## $ hgb : num 13.2 11 16 17.2 11.9 14.3 16.1 15 15.2 15.2 ...
## $ platelet : num 243000 285000 325000 236000 406000 289000 290000 320000 248000 214000 ...
## $ totalkolesterol: num 236 206 114 236 215 144 234 211 127 240 ...
## $ ldl : num 153 123 70 144 125 86 146 112 76 146 ...
## $ hdl : num 58 50 36 36 62 38 37 36 35 54 ...
## $ trigliserid : num 122 163 37 279 138 99 252 320 81 295 ...
## $ crp : num 1 1 2 4 3 3 1 2 2 3 ...
## $ irisin : num 5.42 3.07 12.15 0 3.39 ...
## $ HastaGrubu : Factor w/ 3 levels "normal","yavaş akım",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ apelin : num 0 0.5 0.7 1 1.2 1.3 1.5 1.7 1.9 1.11 ...
## $ timi : num 16 20 21 21 20 25 22 22 26 26 ...
## $ akdeniz : int 1 1 1 1 1 2 2 3 4 4 ...barplot(table(dataset$dm),
xlab = "Diyabet",
ylab = "Sayı",
main = "Diyabet Durumuna Göre Frekansların Bar Grafiği",
col = c("lightblue", "red"))
Boxplot for Glucose Levels
boxplot(dataset$glukoz,
main = "Boxplot of Glucose Levels",
ylab = "Glukoz",
col = "gold")
Üre ve LDL Arasındaki İlişki
plot(dataset$üre, dataset$ldl,
main = "Üre ve LDL Arasındaki İlişki",
xlab = "Üre (mg/dL)",
ylab = "LDL (mg/dL)",
pch = 19, col = "purple")
# Regresyon çizgisi ekleme
model <- lm(ldl ~ üre, data = dataset)
abline(model, col = "red", lwd = 2)
# Korelasyon için kullanılacak değişkenlerin seçilmesi
selected_vars <- dataset[, c("kreatin", "üre", "wbc", "hgb",
"platelet", "totalkolesterol",
"ldl", "hdl", "trigliserid")]
# Korelasyon matrisi oluşturma
cor_matrix <- cor(selected_vars, use = "complete.obs")
# Korelasyon matrisini yazdırma
print(round(cor_matrix, 2))## kreatin üre wbc hgb platelet totalkolesterol ldl hdl
## kreatin 1.00 0.59 0.22 0.39 -0.08 -0.17 -0.13 -0.34
## üre 0.59 1.00 0.03 -0.02 0.24 -0.13 -0.02 -0.18
## wbc 0.22 0.03 1.00 0.28 0.46 -0.06 -0.15 -0.22
## hgb 0.39 -0.02 0.28 1.00 -0.19 0.15 0.09 -0.20
## platelet -0.08 0.24 0.46 -0.19 1.00 -0.03 -0.03 -0.04
## totalkolesterol -0.17 -0.13 -0.06 0.15 -0.03 1.00 0.76 0.42
## ldl -0.13 -0.02 -0.15 0.09 -0.03 0.76 1.00 0.28
## hdl -0.34 -0.18 -0.22 -0.20 -0.04 0.42 0.28 1.00
## trigliserid 0.08 -0.14 0.19 0.25 0.04 0.39 -0.08 -0.17
## trigliserid
## kreatin 0.08
## üre -0.14
## wbc 0.19
## hgb 0.25
## platelet 0.04
## totalkolesterol 0.39
## ldl -0.08
## hdl -0.17
## trigliserid 1.00# Korelasyon matrisine karşılık gelen heatmap
heatmap(cor_matrix,
main = "Korelasyon Heatmap",
col = colorRampPalette(c("red", "white", "blue"))(50),
symm = TRUE)
1. Kutu Diyagramları
# Kutu diyagramları için layout ayarlama
par(mfrow = c(1, 3)) # 1 satır, 3 sütun
# Glukoz kutu diyagramı
boxplot(dataset$glukoz ~ dataset$dm,
main = "Diyabet Durumuna Göre Glukoz",
xlab = "Diyabet (Yok/Var)",
ylab = "Glukoz",
col = c("lightblue", "lightpink"))
# Kreatin kutu diyagramı
boxplot(dataset$kreatin ~ dataset$dm,
main = "Diyabet Durumuna Göre Kreatin",
xlab = "Diyabet (Yok/Var)",
ylab = "Kreatin (mg/dL)",
col = c("lightblue", "lightpink"))
# Üre kutu diyagramı
boxplot(dataset$üre ~ dataset$dm,
main = "Diyabet Durumuna Göre Üre",
xlab = "Diyabet (Yok/Var)",
ylab = "Üre (mg/dL)",
col = c("lightblue", "lightpink"))
# Layout ayarını sıfırlama
par(mfrow = c(1, 1))2. Yoğunluk Grafikleri
# Yoğunluk grafikleri için layout ayarlama
par(mfrow = c(1, 3)) # 1 satır, 3 sütun
# Glukoz yoğunluk grafiği
plot(density(dataset$glukoz[dataset$dm == "yok"], na.rm = TRUE),
main = "Glukoz Yoğunluğu (Diyabet Yok/Var)",
xlab = "Glukoz", col = "blue", lwd = 2)
lines(density(dataset$glukoz[dataset$dm == "var"], na.rm = TRUE), col = "red", lwd = 2)
legend("topright", legend = c("Yok", "Var"), col = c("blue", "red"), lwd = 2)
# Kreatin yoğunluk grafiği
plot(density(dataset$kreatin[dataset$dm == "yok"], na.rm = TRUE),
main = "Kreatin Yoğunluğu (Diyabet Yok/Var)",
xlab = "Kreatin", col = "blue", lwd = 2)
lines(density(dataset$kreatin[dataset$dm == "var"], na.rm = TRUE), col = "red", lwd = 2)
legend("topright", legend = c("Yok", "Var"), col = c("blue", "red"), lwd = 2)
# Üre yoğunluk grafiği
plot(density(dataset$üre[dataset$dm == "yok"], na.rm = TRUE),
main = "Üre Yoğunluğu (Diyabet Yok/Var)",
xlab = "Üre", col = "blue", lwd = 2)
lines(density(dataset$üre[dataset$dm == "var"], na.rm = TRUE), col = "red", lwd = 2)
legend("topright", legend = c("Yok", "Var"), col = c("blue", "red"), lwd = 2)
# Layout ayarını sıfırlama
par(mfrow = c(1, 1))4. Dağılım Grafiği - Gruplara Göre (Scatter Plot)
plot(dataset$glukoz, dataset$üre,
col = ifelse(dataset$dm == "var", "red", "blue"),
pch = 19,
main = "Glukoz ve Üre İlişkisi (Diyabet Yok/Var)",
xlab = "Glukoz",
ylab = "Üre")
legend("topright", legend = c("Yok", "Var"), col = c("blue", "red"), pch = 19)