Project 1
Keishawn H
2025-01-29
Introduction: This is Project 1```
Set up working directory
setwd("C:/Users/Kaee/OneDrive/Documents/R")Load data files
Car1<-read.csv("C:/Users/Kaee/OneDrive/Documents/R/Car_Survey_1.csv")
str(Car1)## 'data.frame': 1180 obs. of 23 variables:
## $ Resp : chr "Res1" "Res2" "Res3" "Res4" ...
## $ Att_1 : int 6 7 7 4 6 6 1 6 3 6 ...
## $ Att_2 : int 6 5 7 1 6 6 1 5 2 6 ...
## $ Enj_1 : int 6 5 7 1 6 6 1 5 3 4 ...
## $ Enj_2 : int 6 2 5 1 5 5 1 3 2 4 ...
## $ Perform_1 : int 5 2 5 1 5 5 2 5 2 4 ...
## $ Perform_2 : int 6 6 5 1 2 5 2 5 3 4 ...
## $ Perform_3 : int 3 7 3 1 1 7 2 2 1 1 ...
## $ WOM_1 : int 3 5 6 7 7 5 2 4 6 5 ...
## $ WOM_2 : int 3 5 6 7 7 5 3 6 6 6 ...
## $ Futu_Pur_1 : int 3 6 7 3 7 7 5 4 7 6 ...
## $ Futu_Pur_2 : int 3 6 7 3 6 7 2 4 7 6 ...
## $ Valu_Percp_1: int 5 6 5 6 6 7 2 4 6 6 ...
## $ Valu_Percp_2: int 2 7 7 5 5 7 2 4 6 6 ...
## $ Pur_Proces_1: int 6 7 7 5 6 7 2 4 6 6 ...
## $ Pur_Proces_2: int 4 6 7 4 7 7 6 4 6 6 ...
## $ Residence : int 2 2 1 2 1 2 2 1 2 1 ...
## $ Pay_Meth : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ Insur_Type : chr "Collision" "Collision" "Collision" "Collision" ...
## $ Gender : chr "Male" "Male" "Male" "Male" ...
## $ Age : int 18 18 19 19 19 19 19 21 21 21 ...
## $ Education : int 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ X : logi NA NA NA NA NA NA ...head(Car1, n=5)## Resp Att_1 Att_2 Enj_1 Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3 WOM_1 WOM_2
## 1 Res1 6 6 6 6 5 6 3 3 3
## 2 Res2 7 5 5 2 2 6 7 5 5
## 3 Res3 7 7 7 5 5 5 3 6 6
## 4 Res4 4 1 1 1 1 1 1 7 7
## 5 Res5 6 6 6 5 5 2 1 7 7
## Futu_Pur_1 Futu_Pur_2 Valu_Percp_1 Valu_Percp_2 Pur_Proces_1 Pur_Proces_2
## 1 3 3 5 2 6 4
## 2 6 6 6 7 7 6
## 3 7 7 5 7 7 7
## 4 3 3 6 5 5 4
## 5 7 6 6 5 6 7
## Residence Pay_Meth Insur_Type Gender Age Education X
## 1 2 2 Collision Male 18 2 NA
## 2 2 2 Collision Male 18 2 NA
## 3 1 2 Collision Male 19 2 NA
## 4 2 2 Collision Male 19 2 NA
## 5 1 2 Collision Female 19 2 NAView(Car1)
Car2<-read.csv("Car_Survey_2.csv")
str(Car2)## 'data.frame': 1049 obs. of 9 variables:
## $ Respondents: chr "Res1" "Res2" "Res3" "Res4" ...
## $ Region : chr "European" "European" "European" "European" ...
## $ Model : chr "Ford Expedition" "Ford Expedition" "Ford Expedition" "Ford Expedition" ...
## $ MPG : int 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 ...
## $ Cyl : int 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 ...
## $ acc1 : num 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 5.5 ...
## $ C_cost. : num 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 ...
## $ H_Cost : num 14 14 14 14 14 14 14 14 14 14 ...
## $ Post.Satis : int 4 3 5 5 5 3 3 6 3 5 ...head(Car2, n=5)## Respondents Region Model MPG Cyl acc1 C_cost. H_Cost Post.Satis
## 1 Res1 European Ford Expedition 15 8 5.5 16 14 4
## 2 Res2 European Ford Expedition 15 8 5.5 16 14 3
## 3 Res3 European Ford Expedition 15 8 5.5 16 14 5
## 4 Res4 European Ford Expedition 15 8 5.5 16 14 5
## 5 Res5 European Ford Expedition 15 8 5.5 16 14 5View(Car2)
names(Car2)[1]<-c("Resp")
head(Car2, n=1)## Resp Region Model MPG Cyl acc1 C_cost. H_Cost Post.Satis
## 1 Res1 European Ford Expedition 15 8 5.5 16 14 4#Merge
Car_Total<-merge(Car1, Car2, by= "Resp")
str(Car_Total)## 'data.frame': 1049 obs. of 31 variables:
## $ Resp : chr "Res1" "Res10" "Res100" "Res1000" ...
## $ Att_1 : int 6 6 6 6 6 3 2 7 2 6 ...
## $ Att_2 : int 6 6 7 6 6 1 2 7 1 6 ...
## $ Enj_1 : int 6 4 7 7 7 4 1 7 2 6 ...
## $ Enj_2 : int 6 4 3 6 6 3 2 6 1 5 ...
## $ Perform_1 : int 5 4 5 6 6 5 2 5 2 5 ...
## $ Perform_2 : int 6 4 6 6 6 6 2 6 2 5 ...
## $ Perform_3 : int 3 1 6 6 6 6 1 5 2 5 ...
## $ WOM_1 : int 3 5 3 6 4 2 6 6 7 3 ...
## $ WOM_2 : int 3 6 5 6 4 6 7 6 7 3 ...
## $ Futu_Pur_1 : int 3 6 6 6 4 6 6 6 7 6 ...
## $ Futu_Pur_2 : int 3 6 6 6 6 6 5 7 7 6 ...
## $ Valu_Percp_1: int 5 6 7 4 5 5 4 6 4 5 ...
## $ Valu_Percp_2: int 2 6 6 6 6 4 4 5 6 6 ...
## $ Pur_Proces_1: int 6 6 5 6 6 5 4 5 6 6 ...
## $ Pur_Proces_2: int 4 6 5 3 7 5 5 5 7 5 ...
## $ Residence : int 2 1 2 2 1 1 1 2 1 2 ...
## $ Pay_Meth : int 2 2 1 3 3 3 3 3 3 3 ...
## $ Insur_Type : chr "Collision" "Collision" "Collision" "Liability" ...
## $ Gender : chr "Male" "Male" "Female" "Female" ...
## $ Age : int 18 21 32 24 24 25 26 26 27 27 ...
## $ Education : int 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 ...
## $ X : logi NA NA NA NA NA NA ...
## $ Region : chr "European" "European" "American" "Asian" ...
## $ Model : chr "Ford Expedition" "Ford Expedition" "Toyota Rav4" "Toyota Corolla" ...
## $ MPG : int 15 15 24 26 26 26 26 26 26 26 ...
## $ Cyl : int 8 8 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
## $ acc1 : num 5.5 5.5 8.2 8 8 8 8 8 8 8 ...
## $ C_cost. : num 16 16 10 7 7 7 7 7 7 7 ...
## $ H_Cost : num 14 14 8 6 6 6 6 6 6 6 ...
## $ Post.Satis : int 4 5 4 6 5 6 5 6 7 6 ...write.csv(Car_Total, "Car_Total", row.names = FALSE) # avoid row numbers
View(Car_Total)Tidy up data files
install.packages("dplyr")## Installing package into 'C:/Users/Kaee/AppData/Local/R/win-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)## package 'dplyr' successfully unpacked and MD5 sums checked
##
## The downloaded binary packages are in
## C:\Users\Kaee\AppData\Local\Temp\Rtmpeatdyv\downloaded_packageslibrary(dplyr)##
## 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#Checking missing (or NA) values
summary(Car_Total)## Resp Att_1 Att_2 Enj_1
## Length:1049 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## Class :character 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000
## Mode :character Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :4.882 Mean :5.287 Mean :5.378
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## NA's :4 NA's :4
## Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:3.000
## Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :4.575 Mean :4.947 Mean :4.831 Mean :4.217
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## NA's :4 NA's :2 NA's :4 NA's :1
## WOM_1 WOM_2 Futu_Pur_1 Futu_Pur_2 Valu_Percp_1
## Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.00 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000
## Median :6.000 Median :6.00 Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :5.286 Mean :5.35 Mean :5.321 Mean :5.371 Mean :5.411
## 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.00 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.00 Max. :9.000 Max. :7.000 Max. :7.000
## NA's :1 NA's :3 NA's :5 NA's :2 NA's :4
## Valu_Percp_2 Pur_Proces_1 Pur_Proces_2 Residence
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:1.000
## Median :5.000 Median :6.000 Median :5.000 Median :1.000
## Mean :5.114 Mean :5.256 Mean :4.923 Mean :1.474
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:2.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :5.000
## NA's :1 NA's :3 NA's :4 NA's :5
## Pay_Meth Insur_Type Gender Age
## Min. :1.000 Length:1049 Length:1049 Min. :18.00
## 1st Qu.:1.000 Class :character Class :character 1st Qu.:23.00
## Median :2.000 Mode :character Mode :character Median :34.00
## Mean :2.153 Mean :35.22
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:48.00
## Max. :3.000 Max. :60.00
##
## Education X Region Model
## Min. :1.000 Mode:logical Length:1049 Length:1049
## 1st Qu.:2.000 NA's:1049 Class :character Class :character
## Median :2.000 Mode :character Mode :character
## Mean :1.989
## 3rd Qu.:2.000
## Max. :3.000
##
## MPG Cyl acc1 C_cost. H_Cost
## Min. :14.00 Min. :4.0 Min. :3.600 Min. : 7.00 Min. : 6.000
## 1st Qu.:17.00 1st Qu.:4.0 1st Qu.:5.100 1st Qu.:10.00 1st Qu.: 8.000
## Median :19.00 Median :6.0 Median :6.500 Median :12.00 Median :10.000
## Mean :19.58 Mean :5.8 Mean :6.202 Mean :11.35 Mean : 9.634
## 3rd Qu.:22.00 3rd Qu.:6.0 3rd Qu.:7.500 3rd Qu.:13.00 3rd Qu.:11.000
## Max. :26.00 Max. :8.0 Max. :8.500 Max. :16.00 Max. :14.000
##
## Post.Satis
## Min. :2.00
## 1st Qu.:5.00
## Median :6.00
## Mean :5.28
## 3rd Qu.:6.00
## Max. :7.00
## #the output was NA
#Compute mean value of Att 1
mean(Car_Total$Att_1)## [1] NACar_Total <- Car_Total %>%
mutate(across(everything(), ~ ifelse(is.na(.), mean(., na.rm = TRUE), .)))
summary(Car_Total)## Resp Att_1 Att_2 Enj_1
## Length:1049 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## Class :character 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000
## Mode :character Median :5.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :4.882 Mean :5.287 Mean :5.378
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:7.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:3.000
## Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000 Median :5.000
## Mean :4.575 Mean :4.947 Mean :4.831 Mean :4.217
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## WOM_1 WOM_2 Futu_Pur_1 Futu_Pur_2 Valu_Percp_1
## Min. :1.000 Min. :1.00 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:4.00 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:5.000
## Median :6.000 Median :6.00 Median :6.000 Median :6.000 Median :6.000
## Mean :5.286 Mean :5.35 Mean :5.321 Mean :5.371 Mean :5.411
## 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:6.00 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000
## Max. :7.000 Max. :7.00 Max. :9.000 Max. :7.000 Max. :7.000
##
## Valu_Percp_2 Pur_Proces_1 Pur_Proces_2 Residence
## Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000 Min. :1.000
## 1st Qu.:4.000 1st Qu.:5.000 1st Qu.:4.000 1st Qu.:1.000
## Median :5.000 Median :6.000 Median :5.000 Median :1.000
## Mean :5.114 Mean :5.256 Mean :4.923 Mean :1.474
## 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:6.000 3rd Qu.:2.000
## Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :7.000 Max. :5.000
##
## Pay_Meth Insur_Type Gender Age
## Min. :1.000 Length:1049 Length:1049 Min. :18.00
## 1st Qu.:1.000 Class :character Class :character 1st Qu.:23.00
## Median :2.000 Mode :character Mode :character Median :34.00
## Mean :2.153 Mean :35.22
## 3rd Qu.:3.000 3rd Qu.:48.00
## Max. :3.000 Max. :60.00
##
## Education X Region Model
## Min. :1.000 Min. : NA Length:1049 Length:1049
## 1st Qu.:2.000 1st Qu.: NA Class :character Class :character
## Median :2.000 Median : NA Mode :character Mode :character
## Mean :1.989 Mean :NaN
## 3rd Qu.:2.000 3rd Qu.: NA
## Max. :3.000 Max. : NA
## NA's :1049
## MPG Cyl acc1 C_cost. H_Cost
## Min. :14.00 Min. :4.0 Min. :3.600 Min. : 7.00 Min. : 6.000
## 1st Qu.:17.00 1st Qu.:4.0 1st Qu.:5.100 1st Qu.:10.00 1st Qu.: 8.000
## Median :19.00 Median :6.0 Median :6.500 Median :12.00 Median :10.000
## Mean :19.58 Mean :5.8 Mean :6.202 Mean :11.35 Mean : 9.634
## 3rd Qu.:22.00 3rd Qu.:6.0 3rd Qu.:7.500 3rd Qu.:13.00 3rd Qu.:11.000
## Max. :26.00 Max. :8.0 Max. :8.500 Max. :16.00 Max. :14.000
##
## Post.Satis
## Min. :2.00
## 1st Qu.:5.00
## Median :6.00
## Mean :5.28
## 3rd Qu.:6.00
## Max. :7.00
## # Create a new column to calculate mean of Att_1 and Att_2
Car_Total$Att_Mean = (Car_Total$Att_1 +
Car_Total$Att_2) / 2
View(Car_Total)Create a graph displaying distribution of cars across the regions and highlighting percentage of cars in each region
# What is the distribution of cars across the regions (Frequency count)?
install.packages("ggplot2")## Installing package into 'C:/Users/Kaee/AppData/Local/R/win-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)## package 'ggplot2' successfully unpacked and MD5 sums checked
##
## The downloaded binary packages are in
## C:\Users\Kaee\AppData\Local\Temp\Rtmpeatdyv\downloaded_packageslibrary(ggplot2)
# Create Graph
ggplot(Car_Total,aes(x=Region, fill = Region))+
theme_bw()+
geom_bar()+
geom_text(stat="count", aes(label=..count..), vjust=0) +
labs(y="Number of Cars",
x = "Region",
title = "Number of Cars by Region")## Warning: The dot-dot notation (`..count..`) was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `after_stat(count)` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
car_region_percentage<- prop.table(table(Car_Total$Region))
print(car_region_percentage)##
## American Asian European Middle Eastern
## 0.3431840 0.1982841 0.2001907 0.2583413Create New Variables
#Define Model and Region as categorical variables
Car_Total$Model<-as.factor(Car_Total$Model)
Car_Total$Region<-as.factor(Car_Total$Region)Split Model into Brand and Model and add to dataset
#Split the Model column into Brand and Model
install.packages("tidyr") #Install tidyr if not already installed## Installing package into 'C:/Users/Kaee/AppData/Local/R/win-library/4.4'
## (as 'lib' is unspecified)## package 'tidyr' successfully unpacked and MD5 sums checked
##
## The downloaded binary packages are in
## C:\Users\Kaee\AppData\Local\Temp\Rtmpeatdyv\downloaded_packageslibrary(tidyr)
cars_separated <-Car_Total %>% separate(Model, into = c("Brand", "Model"),
sep = " ", extra = "merge")
print(cars_separated)## Resp Att_1 Att_2 Enj_1 Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3
## 1 Res1 6.000000 6 6.00000 6.00000 5.000000 6.000000 3.000000
## 2 Res10 6.000000 6 4.00000 4.00000 4.000000 4.000000 1.000000
## 3 Res100 6.000000 7 7.00000 3.00000 5.000000 6.000000 6.000000
## 4 Res1000 6.000000 6 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 6.000000
## 5 Res1001 6.000000 6 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 6.000000
## 6 Res1002 3.000000 1 4.00000 3.00000 5.000000 6.000000 6.000000
## 7 Res1003 2.000000 2 1.00000 2.00000 2.000000 2.000000 1.000000
## 8 Res1004 7.000000 7 7.00000 6.00000 5.000000 6.000000 5.000000
## 9 Res1005 2.000000 1 2.00000 1.00000 2.000000 2.000000 2.000000
## 10 Res1006 6.000000 6 6.00000 5.00000 5.000000 5.000000 5.000000
## 11 Res1007 4.000000 4 4.00000 2.00000 3.000000 5.000000 3.000000
## 12 Res1008 5.000000 5 5.00000 3.00000 3.000000 5.000000 5.000000
## 13 Res1009 4.000000 4 7.00000 7.00000 7.000000 7.000000 7.000000
## 14 Res101 6.000000 6 7.00000 6.00000 5.000000 6.000000 3.000000
## 15 Res1010 7.000000 7 7.00000 4.00000 7.000000 4.000000 4.000000
## 16 Res1011 7.000000 7 7.00000 2.00000 6.000000 2.000000 5.000000
## 17 Res1012 6.000000 6 6.00000 6.00000 5.000000 3.000000 4.000000
## 18 Res1013 4.000000 4 5.00000 1.00000 1.000000 3.000000 4.000000
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## 143 Res182 6.000000 5 5.00000 5.00000 5.000000 2.000000 2.000000
## 144 Res183 2.000000 1 3.00000 3.00000 6.000000 5.000000 7.000000
## 145 Res184 2.000000 6 6.00000 4.00000 7.000000 3.000000 2.000000
## 146 Res185 3.000000 4 4.00000 5.00000 5.000000 5.000000 2.000000
## 147 Res186 2.000000 7 6.00000 6.00000 7.000000 6.000000 5.000000
## 148 Res187 5.000000 5 5.00000 3.00000 6.000000 6.000000 3.000000
## 149 Res188 6.000000 6 5.00000 5.00000 7.000000 6.000000 6.000000
## 150 Res189 5.000000 6 6.00000 5.00000 6.000000 5.000000 2.000000
## 151 Res19 1.000000 1 1.00000 1.00000 2.000000 2.000000 2.000000
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## 153 Res191 4.000000 3 3.00000 2.00000 5.000000 1.000000 6.000000
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## 155 Res193 6.000000 6 6.00000 6.00000 5.000000 6.000000 6.000000
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## 266 Res293 5.000000 3 3.00000 3.00000 6.000000 6.000000 6.000000
## 267 Res294 4.000000 6 5.00000 6.00000 5.000000 6.000000 4.000000
## 268 Res295 3.000000 5 6.00000 6.00000 6.000000 6.000000 2.000000
## 269 Res296 4.000000 5 5.00000 4.00000 5.000000 4.000000 5.000000
## 270 Res297 2.000000 6 7.00000 6.00000 6.000000 7.000000 2.000000
## 271 Res298 5.000000 3 3.00000 3.00000 6.000000 6.000000 3.000000
## 272 Res299 1.000000 7 7.00000 7.00000 5.000000 5.000000 6.000000
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## 274 Res30 5.000000 3 3.00000 2.00000 2.000000 3.000000 4.000000
## 275 Res300 3.000000 6 6.00000 5.00000 4.000000 6.000000 2.000000
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## 391 Res405 2.000000 5 5.00000 6.00000 5.000000 4.000000 7.000000
## 392 Res406 5.000000 7 7.00000 7.00000 2.000000 4.000000 6.000000
## 393 Res407 2.000000 7 7.00000 5.00000 6.000000 6.000000 4.000000
## 394 Res408 1.000000 7 7.00000 4.00000 7.000000 7.000000 5.000000
## 395 Res409 2.000000 6 6.00000 6.00000 4.000000 1.000000 6.000000
## 396 Res41 1.000000 1 1.00000 1.00000 1.000000 4.830622 1.000000
## 397 Res410 6.000000 3 3.00000 5.00000 6.000000 5.000000 7.000000
## 398 Res411 5.000000 4 4.00000 6.00000 5.000000 3.000000 5.000000
## 399 Res412 2.000000 6 7.00000 7.00000 7.000000 7.000000 6.000000
## 400 Res413 2.000000 6 7.00000 6.00000 6.000000 6.000000 6.000000
## 401 Res414 2.000000 6 6.00000 5.00000 7.000000 6.000000 5.000000
## 402 Res415 6.000000 3 3.00000 4.00000 6.000000 6.000000 7.000000
## 403 Res416 6.000000 3 3.00000 4.00000 6.000000 7.000000 3.000000
## 404 Res417 7.000000 4 3.00000 3.00000 5.000000 6.000000 5.000000
## 405 Res418 5.000000 3 4.00000 4.00000 6.000000 7.000000 6.000000
## 406 Res419 5.000000 4 3.00000 4.00000 6.000000 6.000000 5.000000
## 407 Res42 6.000000 6 6.00000 3.00000 3.000000 5.000000 3.000000
## 408 Res420 3.000000 5 5.00000 5.00000 5.000000 6.000000 7.000000
## 409 Res421 4.000000 5 5.00000 5.00000 7.000000 4.000000 3.000000
## 410 Res422 5.000000 6 5.00000 7.00000 5.000000 5.000000 7.000000
## 411 Res423 5.000000 2 2.00000 4.00000 6.000000 5.000000 6.000000
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## 419 Res430 1.000000 7 7.00000 7.00000 5.000000 5.000000 5.000000
## 420 Res431 1.000000 7 7.00000 7.00000 6.000000 6.000000 6.000000
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## 422 Res433 5.000000 4 6.00000 5.00000 7.000000 7.000000 6.000000
## 423 Res434 5.000000 3 4.00000 4.00000 6.000000 6.000000 7.000000
## 424 Res435 3.000000 3 3.00000 3.00000 5.000000 5.000000 3.000000
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## 428 Res439 5.000000 2 3.00000 2.00000 5.000000 5.000000 7.000000
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## 440 Res45 6.000000 6 7.00000 6.00000 6.000000 5.000000 4.000000
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## 1013 Res966 4.000000 4 4.00000 4.00000 4.000000 2.000000 2.000000
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## 1016 Res969 5.000000 5 5.00000 3.00000 3.000000 4.000000 4.000000
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## WOM_1 WOM_2 Futu_Pur_1 Futu_Pur_2 Valu_Percp_1 Valu_Percp_2
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## 5 4.00000 4.000000 4.000000 6.000000 5.000000 6.00000
## 6 2.00000 6.000000 6.000000 6.000000 5.000000 4.00000
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## 195 6.000000 4.000000 2.000000 3 Collision Female 24
## 196 2.000000 4.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 26
## 197 5.000000 4.000000 2.000000 3 Collision Female 24
## 198 6.000000 1.000000 2.000000 3 Collision Female 24
## 199 4.000000 4.000000 2.000000 3 Collision Female 25
## 200 6.000000 1.000000 2.000000 3 Collision Female 26
## 201 7.000000 1.000000 2.000000 3 Collision Female 26
## 202 7.000000 1.000000 2.000000 2 Collision Female 27
## 203 5.000000 2.000000 2.000000 2 Collision Female 27
## 204 5.000000 1.000000 1.000000 2 Collision Female 27
## 205 5.000000 3.000000 1.000000 2 Collision Female 29
## 206 4.000000 3.000000 2.000000 2 Comprehensive Male 32
## 207 3.000000 6.000000 2.000000 1 Female 26
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## 370 5.000000 6.000000 2.000000 1 Comprehensive Female 35
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## 383 5.000000 6.000000 1.000000 2 Comprehensive Male 45
## 384 5.000000 4.000000 2.000000 2 Collision Male 19
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## 393 5.000000 5.000000 1.000000 2 Collision Female 53
## 394 5.000000 5.000000 1.000000 2 Collision Male 53
## 395 6.000000 5.000000 2.000000 2 Collision Male 54
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## 397 4.000000 4.000000 2.000000 2 Collision Female 55
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## 399 5.000000 2.000000 1.000000 2 Collision Female 55
## 400 5.000000 5.000000 2.000000 2 Collision Male 56
## 401 5.000000 7.000000 2.000000 2 Collision Female 57
## 402 5.000000 3.000000 1.000000 2 Collision Male 57
## 403 7.000000 5.000000 1.000000 2 Collision Female 57
## 404 6.000000 5.000000 1.000000 2 Collision Male 57
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## 406 5.000000 6.000000 1.000000 2 Collision Male 60
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## 417 7.000000 6.000000 2.000000 3 Liability Male 21
## 418 3.000000 5.000000 1.000000 2 Collision Female 36
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## 421 6.000000 7.000000 1.000000 1 Comprehensive Female 21
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## 428 6.000000 6.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 24
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## 431 5.000000 5.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 24
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## 443 5.000000 7.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 32
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## 445 5.000000 7.000000 1.000000 3 Collision Male 34
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## 508 6.000000 6.000000 2.000000 2 Collision Female 24
## 509 6.000000 6.000000 1.000000 2 Collision Male 24
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## 522 7.000000 6.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 34
## 523 7.000000 7.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 34
## 524 6.000000 6.000000 1.000000 2 Comprehensive Female 34
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## 530 6.000000 6.000000 1.000000 2 Comprehensive Male 36
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## 538 7.000000 6.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 45
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## 541 7.000000 6.000000 1.000000 1 Comprehensive Female 46
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## 554 5.000000 6.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 55
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## 560 4.000000 4.000000 1.000000 3 Collision Male 60
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## 562 2.000000 6.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 53
## 563 5.000000 5.000000 2.000000 2 Collision Male 18
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## 580 7.000000 6.000000 1.000000 1 Collision Male 23
## 581 7.000000 6.000000 2.000000 1 Collision Male 23
## 582 6.000000 6.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 24
## 583 7.000000 7.000000 2.000000 1 Comprehensive Female 24
## 584 6.000000 6.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 53
## 585 7.000000 7.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 24
## 586 4.000000 5.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 24
## 587 6.000000 6.000000 2.000000 1 Comprehensive Female 25
## 588 6.000000 5.000000 1.000000 1 Comprehensive Male 26
## 589 5.000000 5.000000 2.000000 1 Comprehensive Male 26
## 590 5.000000 5.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 27
## 591 6.000000 6.000000 2.000000 3 Comprehensive Female 27
## 592 6.000000 6.000000 2.000000 3 Comprehensive Male 27
## 593 6.000000 6.000000 2.000000 3 Comprehensive Female 29
## 594 4.000000 4.000000 2.000000 3 Comprehensive Female 32
## 595 4.000000 5.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 54
## 596 7.000000 7.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 32
## 597 7.000000 7.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 32
## 598 6.000000 5.000000 2.000000 3 Comprehensive Female 32
## 599 7.000000 7.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 34
## 600 6.000000 6.000000 1.000000 3 Comprehensive Male 34
## 601 6.000000 7.000000 1.000000 3 Comprehensive Female 34
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## 615 5.000000 4.000000 2.000000 1 Liability Female 42
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## Education X Region Brand Model MPG Cyl acc1 C_cost.
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## H_Cost Post.Satis Att_Mean
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## 730 12.0 2 5.000000
## 731 12.0 6 4.000000
## 732 12.0 6 6.000000
## 733 12.0 5 7.000000
## 734 12.0 6 7.000000
## 735 12.0 6 7.000000
## 736 12.0 7 7.000000
## 737 12.0 5 7.000000
## 738 12.0 6 5.500000
## 739 12.0 6 6.500000
## 740 10.0 3 5.500000
## 741 12.0 6 6.500000
## 742 12.0 5 7.000000
## 743 12.0 6 6.000000
## 744 12.0 7 6.500000
## 745 8.5 4 6.500000
## 746 8.5 5 7.000000
## 747 8.5 5 7.000000
## 748 8.5 6 7.000000
## 749 8.5 6 7.000000
## 750 8.5 5 5.000000
## 751 10.0 5 6.000000
## 752 8.5 5 5.500000
## 753 8.5 6 7.000000
## 754 8.5 6 4.500000
## 755 8.5 6 7.000000
## 756 8.5 6 6.500000
## 757 8.5 5 6.500000
## 758 8.5 4 6.500000
## 759 8.5 5 7.000000
## 760 8.5 4 7.000000
## 761 8.5 3 6.000000
## 762 7.0 6 3.500000
## 763 8.5 4 6.000000
## 764 8.5 4 6.500000
## 765 8.5 4 5.000000
## 766 8.5 4 7.000000
## 767 8.5 6 6.000000
## 768 8.5 5 5.000000
## 769 8.5 5 6.000000
## 770 8.5 5 5.000000
## 771 8.5 6 7.000000
## 772 8.5 4 7.000000
## 773 7.0 7 2.500000
## 774 8.5 6 7.000000
## 775 8.5 4 4.000000
## 776 8.5 5 5.500000
## 777 8.5 5 7.000000
## 778 8.5 5 6.000000
## 779 8.5 3 3.000000
## 780 8.5 6 6.000000
## 781 8.5 5 6.500000
## 782 8.5 6 2.500000
## 783 8.5 5 5.500000
## 784 7.0 6 4.000000
## 785 8.5 5 7.000000
## 786 8.5 6 6.500000
## 787 8.5 5 6.500000
## 788 10.0 5 7.000000
## 789 10.0 6 5.000000
## 790 10.0 6 6.000000
## 791 10.0 5 4.500000
## 792 10.0 6 5.500000
## 793 10.0 4 4.000000
## 794 10.0 5 5.500000
## 795 7.0 6 6.000000
## 796 10.0 6 6.500000
## 797 10.0 6 6.000000
## 798 10.0 7 5.000000
## 799 10.0 5 7.000000
## 800 10.0 5 7.000000
## 801 10.0 6 5.000000
## 802 10.0 6 4.500000
## 803 10.0 6 6.000000
## 804 10.0 5 6.000000
## 805 10.0 6 3.500000
## 806 7.0 6 6.500000
## 807 10.0 5 6.000000
## 808 7.0 5 6.000000
## 809 7.0 4 6.000000
## 810 7.0 4 6.000000
## 811 7.0 6 6.000000
## 812 7.0 7 1.000000
## 813 7.0 7 6.000000
## 814 7.0 4 6.000000
## 815 7.0 5 6.000000
## 816 7.0 3 5.000000
## 817 7.0 6 5.000000
## 818 7.0 6 4.500000
## 819 7.0 2 3.500000
## 820 7.0 2 7.000000
## 821 7.0 6 5.000000
## 822 7.0 6 7.000000
## 823 7.0 7 6.000000
## 824 7.0 6 6.000000
## 825 7.0 3 6.000000
## 826 7.0 5 6.000000
## 827 7.0 6 6.000000
## 828 14.0 6 5.500000
## 829 7.0 7 6.000000
## 830 7.0 7 6.000000
## 831 7.0 6 6.000000
## 832 7.0 6 6.500000
## 833 7.0 5 2.000000
## 834 7.0 5 3.000000
## 835 7.0 6 5.500000
## 836 7.0 6 4.000000
## 837 7.0 5 6.000000
## 838 7.0 5 6.000000
## 839 7.0 6 5.000000
## 840 7.0 4 6.000000
## 841 7.0 7 6.500000
## 842 7.0 5 5.500000
## 843 13.2 6 5.000000
## 844 13.2 5 2.000000
## 845 13.2 7 2.000000
## 846 13.2 5 7.000000
## 847 13.2 6 5.500000
## 848 13.2 4 6.000000
## 849 13.2 4 5.000000
## 850 13.2 5 6.000000
## 851 7.0 6 6.000000
## 852 13.2 5 6.500000
## 853 13.2 6 7.000000
## 854 13.2 7 5.500000
## 855 13.2 7 6.500000
## 856 13.2 6 6.500000
## 857 13.2 7 6.500000
## 858 13.2 5 5.500000
## 859 13.2 6 6.500000
## 860 13.2 7 6.000000
## 861 13.2 7 5.000000
## 862 7.0 6 6.000000
## 863 13.2 6 6.000000
## 864 13.2 7 6.000000
## 865 13.2 5 7.000000
## 866 13.2 3 3.500000
## 867 13.2 6 7.000000
## 868 13.2 7 5.500000
## 869 14.0 7 7.000000
## 870 14.0 4 6.500000
## 871 14.0 5 4.000000
## 872 14.0 6 7.000000
## 873 7.0 4 6.000000
## 874 14.0 7 7.000000
## 875 14.0 2 7.000000
## 876 14.0 4 7.000000
## 877 14.0 3 7.000000
## 878 14.0 3 7.000000
## 879 14.0 7 6.500000
## 880 14.0 3 4.000000
## 881 14.0 3 5.000000
## 882 14.0 2 7.000000
## 883 14.0 5 6.000000
## 884 7.0 6 6.500000
## 885 14.0 2 7.000000
## 886 14.0 6 7.000000
## 887 14.0 2 7.000000
## 888 14.0 6 6.500000
## 889 6.0 7 6.500000
## 890 6.0 5 6.500000
## 891 6.0 6 7.000000
## 892 6.0 7 4.000000
## 893 6.0 7 7.000000
## 894 6.0 6 4.500000
## 895 7.0 3 7.000000
## 896 6.0 5 7.000000
## 897 6.0 5 7.000000
## 898 6.0 6 6.500000
## 899 6.0 6 7.000000
## 900 6.0 5 6.000000
## 901 6.0 6 7.000000
## 902 6.0 7 4.500000
## 903 6.0 6 6.000000
## 904 6.0 6 6.500000
## 905 6.0 5 5.000000
## 906 7.0 6 4.000000
## 907 6.0 7 6.000000
## 908 6.0 7 6.000000
## 909 6.0 7 4.000000
## 910 6.0 7 6.500000
## 911 6.0 7 7.000000
## 912 6.0 5 6.000000
## 913 6.0 6 5.000000
## 914 6.0 6 6.500000
## 915 6.0 6 4.000000
## 916 6.0 6 6.500000
## 917 7.0 4 7.000000
## 918 6.0 6 7.000000
## 919 6.0 7 6.000000
## 920 6.0 6 6.000000
## 921 6.0 6 6.000000
## 922 6.0 5 4.000000
## 923 6.0 6 4.000000
## 924 6.0 7 6.000000
## 925 6.0 7 5.000000
## 926 6.0 7 4.000000
## 927 6.0 7 6.000000
## 928 7.0 4 7.000000
## 929 6.0 6 5.500000
## 930 6.0 7 7.000000
## 931 6.0 6 5.500000
## 932 6.0 5 6.000000
## 933 6.0 7 6.000000
## 934 10.0 7 5.500000
## 935 10.0 5 4.000000
## 936 10.0 6 7.000000
## 937 10.0 5 3.500000
## 938 10.0 5 6.000000
## 939 14.0 3 2.500000
## 940 7.0 5 6.000000
## 941 10.0 5 5.500000
## 942 10.0 5 5.000000
## 943 10.0 6 3.500000
## 944 10.0 6 7.000000
## 945 10.0 5 6.000000
## 946 10.0 6 7.000000
## 947 10.0 5 5.000000
## 948 10.0 4 6.000000
## 949 10.0 5 6.000000
## 950 10.0 6 6.500000
## 951 7.0 5 7.000000
## 952 10.0 5 7.000000
## 953 14.0 4 4.500000
## 954 14.0 5 6.500000
## 955 14.0 6 6.500000
## 956 14.0 5 7.000000
## 957 14.0 2 4.000000
## 958 14.0 5 6.500000
## 959 14.0 2 2.000000
## 960 14.0 6 7.000000
## 961 14.0 2 3.500000
## 962 7.0 4 6.000000
## 963 14.0 6 3.500000
## 964 14.0 2 6.000000
## 965 14.0 2 5.500000
## 966 14.0 5 6.000000
## 967 14.0 6 5.500000
## 968 14.0 2 7.000000
## 969 14.0 6 5.000000
## 970 14.0 2 6.000000
## 971 14.0 2 4.000000
## 972 14.0 5 5.000000
## 973 7.0 5 6.000000
## 974 14.0 2 3.500000
## 975 14.0 6 4.000000
## 976 14.0 2 2.000000
## 977 14.0 2 4.000000
## 978 14.0 4 7.000000
## 979 14.0 4 5.000000
## 980 14.0 3 2.500000
## 981 14.0 6 7.000000
## 982 14.0 5 2.000000
## 983 14.0 5 7.000000
## 984 7.0 7 6.000000
## 985 14.0 3 3.000000
## 986 14.0 6 5.000000
## 987 14.0 5 7.000000
## 988 14.0 2 4.000000
## 989 14.0 6 5.000000
## 990 14.0 4 6.500000
## 991 14.0 2 4.000000
## 992 14.0 6 5.000000
## 993 14.0 6 5.000000
## 994 14.0 6 7.000000
## 995 7.0 5 6.500000
## 996 14.0 5 6.500000
## 997 6.0 5 7.000000
## 998 6.0 6 5.000000
## 999 6.0 6 6.500000
## 1000 6.0 6 7.000000
## 1001 6.0 5 4.000000
## 1002 6.0 5 6.500000
## 1003 6.0 6 7.000000
## 1004 6.0 6 6.000000
## 1005 6.0 6 4.500000
## 1006 8.0 6 7.000000
## 1007 6.0 6 6.500000
## 1008 6.0 5 1.500000
## 1009 6.0 6 4.000000
## 1010 14.0 2 3.000000
## 1011 14.0 6 4.000000
## 1012 14.0 2 6.000000
## 1013 14.0 6 4.000000
## 1014 14.0 2 6.000000
## 1015 14.0 5 6.000000
## 1016 13.2 7 5.000000
## 1017 8.0 6 5.500000
## 1018 13.2 5 2.000000
## 1019 13.2 6 6.000000
## 1020 13.2 6 7.000000
## 1021 13.2 6 4.500000
## 1022 13.2 6 7.000000
## 1023 13.2 7 7.000000
## 1024 13.2 2 4.000000
## 1025 13.2 6 6.000000
## 1026 13.2 7 5.000000
## 1027 13.2 3 4.000000
## 1028 8.0 6 5.500000
## 1029 13.2 6 7.000000
## 1030 13.2 6 6.500000
## 1031 13.2 6 2.500000
## 1032 13.2 6 5.000000
## 1033 10.0 7 6.000000
## 1034 10.0 6 3.500000
## 1035 10.0 6 4.500000
## 1036 10.0 5 6.000000
## 1037 10.0 6 6.000000
## 1038 10.0 6 4.000000
## 1039 8.0 4 7.000000
## 1040 10.0 5 6.000000
## 1041 6.0 6 2.500000
## 1042 6.0 5 2.500000
## 1043 6.0 5 3.000000
## 1044 6.0 6 3.500000
## 1045 6.0 6 6.000000
## 1046 6.0 6 6.000000
## 1047 6.0 5 2.000000
## 1048 6.0 6 5.000000
## 1049 6.0 4 4.500000#Add the split columns to your dataset Car_Total
Car_Total <-cars_separated
View(Car_Total)Create a graph displaying number of cars by brand and region
#Create a graph (data visualitzation)
ggplot(Car_Total, aes(x=Region, fill=Brand))+
theme_bw()+
geom_bar()+
labs(y="Number of Cars",
title = "Number of Cars by Brands across Region")
Create a graph displaying car owners attitude towards car brands based on region
#Attitude toward car brand by region
brand_region_table <- aggregate(Att_1~Brand+Region, Car_Total, mean)
print(brand_region_table)## Brand Region Att_1
## 1 Buick American 5.529412
## 2 Chevrolet American 5.227273
## 3 Chrysler American 5.011979
## 4 Dodge American 4.818182
## 5 Fiat American 4.666667
## 6 Ford American 4.567901
## 7 Honda American 5.657895
## 8 Kia American 3.266667
## 9 Toyota American 5.254902
## 10 Chrysler Asian 5.291667
## 11 Ford Asian 4.166667
## 12 Honda Asian 5.568966
## 13 Toyota Asian 4.881199
## 14 Buick European 5.000000
## 15 Chevrolet European 5.000000
## 16 Chrysler European 5.230769
## 17 Fiat European 3.777778
## 18 Ford European 5.241379
## 19 Honda European 4.758621
## 20 Kia European 3.789474
## 21 Toyota European 4.800000
## 22 Buick Middle Eastern 6.000000
## 23 Chevrolet Middle Eastern 5.904762
## 24 Chrysler Middle Eastern 4.038462
## 25 Dodge Middle Eastern 4.473684
## 26 Ford Middle Eastern 4.014706
## 27 Honda Middle Eastern 5.500000
## 28 Lincoln Middle Eastern 5.692308
## 29 Toyota Middle Eastern 5.375000# Create a graph (data visualization - attitude toward car brands across regions)
ggplot(brand_region_table, aes(x=Region, y=Att_1, group=Brand))+
geom_line(aes(color=Brand))+
geom_point(aes(color=Brand))+
labs(y="Att_1 Mean",
title = "Attitude Mean by Brand and Region")
Compare attitude towards Honda by region and with Toyota
#Filter by a specific brand (Honda) from the brand_region_table created above.
Honda_Att1_Mean <-brand_region_table %>%
filter (Brand == "Honda")
#View the results
print (Honda_Att1_Mean)## Brand Region Att_1
## 1 Honda American 5.657895
## 2 Honda Asian 5.568966
## 3 Honda European 4.758621
## 4 Honda Middle Eastern 5.500000#Create a graph (data visualization of the results above)
ggplot (Honda_Att1_Mean, aes(x=Region, y=Att_1, group=Brand))+
geom_line(aes(color=Brand))+
geom_point (aes(color=Brand))+
scale_y_continuous (limits = c(3, 6))+
labs (y="Att_1 Mean",
title = "Attitude mean for Honda by Region")
#Filter for competing brands (Honda vs. Toyota) and comparing attitudes
Multiple_Att1_Mean<- brand_region_table %>%
filter(Brand == "Honda" | Brand == "Toyota")
#View the results
print(Multiple_Att1_Mean)## Brand Region Att_1
## 1 Honda American 5.657895
## 2 Toyota American 5.254902
## 3 Honda Asian 5.568966
## 4 Toyota Asian 4.881199
## 5 Honda European 4.758621
## 6 Toyota European 4.800000
## 7 Honda Middle Eastern 5.500000
## 8 Toyota Middle Eastern 5.375000#Create a graph (data visualization - attitude toward Honda vs Toyota across regions)
ggplot (Multiple_Att1_Mean, aes(x=Region, y=Att_1, group=Brand))+
geom_line(aes(color=Brand))+
geom_point (aes(color=Brand))+
scale_y_continuous (limits = c(3, 6))
labs (y="Att_1 Mean",
title = "Attitude mean for Honda and Toyota by Region")## $y
## [1] "Att_1 Mean"
##
## $title
## [1] "Attitude mean for Honda and Toyota by Region"
##
## attr(,"class")
## [1] "labels"Determine key age groups across regions
# Demographic Groups by Age variable (convert Age into 3 groups)
Car_Total$AgeGrp <- cut(Car_Total$Age, breaks = c(0, 30, 50, Inf),
labels = c("Young Adults", "Adults", "Mature Adults"),
right=FALSE)
names(Car_Total)## [1] "Resp" "Att_1" "Att_2" "Enj_1" "Enj_2"
## [6] "Perform_1" "Perform_2" "Perform_3" "WOM_1" "WOM_2"
## [11] "Futu_Pur_1" "Futu_Pur_2" "Valu_Percp_1" "Valu_Percp_2" "Pur_Proces_1"
## [16] "Pur_Proces_2" "Residence" "Pay_Meth" "Insur_Type" "Gender"
## [21] "Age" "Education" "X" "Region" "Brand"
## [26] "Model" "MPG" "Cyl" "acc1" "C_cost."
## [31] "H_Cost" "Post.Satis" "Att_Mean" "AgeGrp"head(Car_Total, n=5)## Resp Att_1 Att_2 Enj_1 Enj_2 Perform_1 Perform_2 Perform_3 WOM_1 WOM_2
## 1 Res1 6 6 6 6 5 6 3 3 3
## 2 Res10 6 6 4 4 4 4 1 5 6
## 3 Res100 6 7 7 3 5 6 6 3 5
## 4 Res1000 6 6 7 6 6 6 6 6 6
## 5 Res1001 6 6 7 6 6 6 6 4 4
## Futu_Pur_1 Futu_Pur_2 Valu_Percp_1 Valu_Percp_2 Pur_Proces_1 Pur_Proces_2
## 1 3 3 5 2 6 4
## 2 6 6 6 6 6 6
## 3 6 6 7 6 5 5
## 4 6 6 4 6 6 3
## 5 4 6 5 6 6 7
## Residence Pay_Meth Insur_Type Gender Age Education X Region Brand
## 1 2 2 Collision Male 18 2 NaN European Ford
## 2 1 2 Collision Male 21 2 NaN European Ford
## 3 2 1 Collision Female 32 1 NaN American Toyota
## 4 2 3 Liability Female 24 2 NaN Asian Toyota
## 5 1 3 Liability Female 24 2 NaN Asian Toyota
## Model MPG Cyl acc1 C_cost. H_Cost Post.Satis Att_Mean AgeGrp
## 1 Expedition 15 8 5.5 16 14 4 6.0 Young Adults
## 2 Expedition 15 8 5.5 16 14 5 6.0 Young Adults
## 3 Rav4 24 4 8.2 10 8 4 6.5 Adults
## 4 Corolla 26 4 8.0 7 6 6 6.0 Young Adults
## 5 Corolla 26 4 8.0 7 6 5 6.0 Young Adults# Age group analysis for Honda across regions
filtered_data_Honda <- Car_Total %>%
filter(Brand== "Honda")
# Create a graph showing the number of Honda cars by Age Group for each Region
ggplot(filtered_data_Honda, aes(x=Region, fill=AgeGrp))+
theme_bw()+
geom_bar()+
labs(y="Number of cars",
title = "Number of Honda cars by Age Group and Region")