1. Introducció
- El conjunt de dades prové dels nostres amics del videojoc Clash
Royale.
- L’objectiu del projecte és estudiar la quantitat de copes que tenen
els jugador de les diferents arenes de la base de dades, i mostrar el
seu histograma.
- Volem respondre quina és la mitjana de copes dels jugadors de cada
arena.
- Perquè tenim un atribut Arena i un altre de Copes al conjunt de
dades amb els quals podem operar i trobar la resposta.
2. Importació de les dades
dades = load(“conjunt_CR.RData”)
- El format original era un .docs generat per nosaltres mateixos i el
vam traspassar a un arxiu .R per crear el conjunt de dades .RData.
dades = load("conjunt_CR.RData")
arena = dades_CR$Arena
copes = dades_CR$Copes
3. Dimensions del dataset
dim(dades)
## NULL
glimpse(dades)
## chr "dades_CR"
La unitat d’anàlisi seran les Arenes i les Copes dels diferents
jugadors. El nostre conjunt de dades té 60 files i 16 columnes. La
unitat d’anàlisi que utilitzarem seran arena i copes.
4. Diccionari de variables
Descriviu cada variable del dataset.
ID | String | ID dels jugadors | Qualsevol
string possible |
Nom | String | Nom dels jugadors | Qualsevol string possible |
Copes | Int | Nº de copes dels jugadors | 0-15000 |
Max_Copes | Int | Nº màxim de copes dels jugadors | 0-15000 |
Arena | String | Arena dels jugadors | Qualsevol string possible |
Té_clan | String | Si els jugadors tenen clan | Sí-No |
Per_Cent_Cartes | Double | ID dels jugadors | 0-100 |
tibble(
variable = names(dades),
tipus = sapply(dades, class)
)
## # A tibble: 1 × 1
## tipus
## <chr>
## 1 character
5. Estadístiques descriptives
summary(dades)
## Length Class Mode
## 1 character character
6. Visualització inicial
Incloeu una o dues gràfiques exploratòries.
ggplot(dades_CR, aes(x = Copes)) + geom_histogram()
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value `binwidth`.

7. Variables externes i dades addicionals
No fan falta dades externes o adicionals.
8. Altres comentaris
Cap comentari extra a fer.