07-Exploring-Data.Rmd

---
Başlık : "Verideki Bilgileri Keşfetme"
Anlatan : "Tirendaz Akademi"
---
#Veri Setini Tanıma

```{r}
veri<-readRDS("custdata.RDS")
str(veri)
```
#Tek Değişken için Grafikler

## Histogram Grafikleri

```{r}
library(ggplot2)
ggplot(veri, aes(x=gas_usage))+
  geom_histogram(binwidth = 10, fill="red")
```
## Yoğunluk Grafikleri

```{r}
library(scales)
ggplot(veri, aes(x=income))+
  geom_density()+
  scale_x_continuous(labels=dollar)
```
```{r}
ggplot(veri, aes(x=income))+geom_density()+
  scale_x_log10(breaks=c(10,100,1000,10000,10000,1000000),labels=dollar)
```

##Bar Grafikleri

```{r}
ggplot(veri, aes(x=marital_status))+geom_bar(fill="red")
```

```{r}
ggplot(veri, aes(x=state_of_res))+geom_bar(fill="red")+coord_flip()
```

##Nokta Grafikleri

```{r}
library(WVPlots)
ClevelandDotPlot(veri, "state_of_res",sort=1, title="İkamet", color = "red")+
  coord_flip()
```

##Çizgi Grafikleri

```{r}
x<-runif(100)
y<-x^2+0.2*x
ggplot(data.frame(x=x,y=y),aes(x=x,y=y))+geom_line()
```
# İki Değişken için Grafikler

```{r}
veri2<-subset(veri, 0<age & age<100 & 0 < income & income <200000)
cor(veri2$age, veri2$income)
```

## Nokta Grafikleri

```{r}
set.seed(1234)
data<-dplyr::sample_frac(veri2, size=0.1, replace=FALSE)
ggplot(data, aes(x=age,y=income))+geom_point()+
  geom_smooth()+
  ggtitle("Yaş ile Gelir İlişkisi")
```
## Hexbin Grafikleri

```{r}
library(hexbin)
HexBinPlot(veri2, "age","income", "Gelir & Yaş")+geom_smooth(color="black",se=FALSE)
```

## Bar Grafikleri

```{r}
ggplot(veri, aes(x=marital_status, fill=health_ins))+
  geom_bar(position = "dodge")
```
```{r}
ShadowPlot(veri, "marital_status", "health_ins", title="Medeni Durum & S. Sigorta")
```
```{r}
ggplot(veri, aes(x=marital_status, fill=health_ins))+
  geom_bar(position = "fill")
```

```{r}
veri3<-subset(veri, !is.na(housing_type))
ggplot(veri3, aes(x=housing_type, fill=marital_status))+geom_bar(position = "dodge")+
  scale_fill_brewer(palette = "Set1")+
  coord_flip()
```
```{r}
ggplot(veri3, aes(x=marital_status))+geom_bar(fill="red")+
  facet_wrap(veri3$housing_type, scale="free_x")+
  coord_flip()
```

# İki Sürekli Değişken için Grafikler

## Çizgi Grafikleri

```{r}
veri4<-subset(veri2, marital_status %in% c("Never married", "Widowed"))
ggplot(veri4, aes(x=age, color=marital_status, linetype=marital_status))+
  geom_density()+
  scale_color_brewer(palette = "Dark2")
```

## Histogram Grafikleri

```{r}
ShadowHist(veri4,"age","marital_status", "Evlenmeyen & Dul", binwidth = 5)
```

```{r}
ggplot(veri2, aes(x=age))+geom_density()+facet_wrap(~marital_status)
```