HW2
b05702032
2017年10月5日
- 年紀與花費習慣的關係
年輕人消費時較為衝動，可能造成鉅額卡債，透過不同年齡層的卡費比較，可以看出資料中年輕族群是否花費較高。
library(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, uniondata <- read.csv("customer.csv", header=T, sep=",")
mutate(data,cardspent+card2spent)## region gender age edcat jobcat employ income jobsat marital pets_cats
## 1 1 1 20 3 1 0 31 1 0 0
## 2 5 0 22 4 2 0 15 1 0 0
## 3 3 1 67 2 2 16 35 4 1 2
## 4 4 0 23 3 2 0 20 2 1 0
## 5 2 0 26 3 2 1 23 1 1 0
## 6 4 0 64 4 3 22 107 2 0 1
## 7 2 1 52 2 1 10 77 2 0 0
## 8 3 1 44 3 1 11 97 5 1 0
## 9 2 1 66 2 1 15 16 2 0 1
## 10 2 0 47 1 6 19 84 4 0 1
## 11 4 1 59 4 1 8 47 3 0 3
## 12 2 1 33 1 2 4 19 4 1 0
## 13 5 0 44 1 1 12 73 5 0 0
## 14 3 0 58 4 1 3 63 3 0 0
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## 16 3 1 66 2 6 31 23 5 1 3
## 17 1 1 57 4 4 24 171 5 1 0
## 18 5 0 63 2 6 29 424 4 1 0
## 19 5 1 28 1 1 4 23 1 1 1
## 20 1 1 78 3 1 10 22 3 0 0
## 21 3 0 61 3 1 4 35 3 1 0
## 22 2 0 70 4 2 2 28 1 1 0
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## 24 3 0 37 1 1 2 29 3 0 0
## 25 1 0 39 2 1 5 130 5 1 0
## 26 4 1 73 2 3 28 69 3 1 0
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## 29 3 1 77 3 1 26 11 5 0 0
## 30 5 0 36 4 1 3 30 4 0 0
## 31 3 0 55 2 3 23 80 5 0 2
## 32 2 1 60 4 1 13 51 5 1 2
## 33 1 1 59 1 2 4 30 5 1 0
## 34 1 0 28 1 2 1 17 2 1 1
## 35 3 0 53 5 2 11 141 5 1 0
## 36 4 0 36 2 2 5 45 4 0 0
## 37 3 0 47 5 5 17 137 4 1 2
## 38 5 0 75 1 2 2 10 2 0 1
## 39 2 1 49 5 1 3 73 3 1 2
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## 41 1 1 55 2 3 10 50 2 1 0
## 42 5 0 25 2 1 1 50 2 0 0
## 43 5 0 78 1 3 30 28 5 1 0
## 44 1 1 48 1 2 2 23 2 0 0
## 45 5 0 47 4 2 1 75 4 1 0
## 46 5 0 75 1 2 11 28 2 1 0
## 47 3 1 43 4 2 4 33 1 1 0
## 48 5 0 45 1 6 15 44 2 1 1
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## 51 3 1 30 2 6 8 49 4 0 2
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## 61 2 1 46 1 1 5 25 4 0 0
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## 64 2 0 73 1 1 31 16 4 1 0
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## 90 3 1 69 1 1 16 78 5 1 1
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## 100 1 0 53 2 1 13 99 2 0 0
## pets_dogs pets_birds pets_small pets_saltfish pets_freshfish homeown
## 1 0 0 0 0 0 0
## 2 0 0 0 0 6 1
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## 100 0 1 0 0 0 0
## cardspent card2spent cardspent + card2spent
## 1 81.66 67.80 149.46
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## 3 184.22 175.75 359.97
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## 5 255.10 252.73 507.83
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## 10 199.64 111.17 310.81
## 11 488.97 322.07 811.04
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## 13 534.36 198.39 732.75
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## 16 297.47 98.65 396.12
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## 19 442.09 144.69 586.78
## 20 8.11 0.00 8.11
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## 22 267.71 79.54 347.25
## 23 245.03 63.63 308.66
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## 25 453.74 245.14 698.88
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## 27 447.67 101.00 548.67
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## 30 300.97 178.90 479.87
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## 33 342.17 101.97 444.14
## 34 381.14 73.22 454.36
## 35 445.90 198.77 644.67
## 36 461.15 305.70 766.85
## 37 416.12 558.23 974.35
## 38 197.27 65.47 262.74
## 39 78.22 21.39 99.61
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## 43 163.72 227.41 391.13
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## 45 333.68 136.67 470.35
## 46 453.52 163.55 617.07
## 47 272.44 253.58 526.02
## 48 283.72 54.74 338.46
## 49 196.56 89.20 285.76
## 50 1010.34 285.59 1295.93
## 51 221.56 133.45 355.01
## 52 65.08 57.70 122.78
## 53 192.19 153.43 345.62
## 54 220.46 73.36 293.82
## 55 371.81 100.91 472.72
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## 70 79.75 15.58 95.33
## 71 328.19 145.98 474.17
## 72 451.73 90.42 542.15
## 73 748.95 164.71 913.66
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## 75 242.81 171.27 414.08
## 76 528.81 306.53 835.34
## 77 1260.83 400.61 1661.44
## 78 296.33 78.97 375.30
## 79 91.40 17.05 108.45
## 80 545.92 211.87 757.79
## 81 308.96 69.09 378.05
## 82 241.67 157.61 399.28
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## 85 88.78 14.97 103.75
## 86 420.63 183.13 603.76
## 87 995.50 636.02 1631.52
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## 89 602.67 236.47 839.14
## 90 364.94 138.22 503.16
## 91 154.14 0.00 154.14
## 92 1053.82 658.42 1712.24
## 93 138.21 168.15 306.36
## 94 413.81 175.65 589.46
## 95 214.75 138.39 353.14
## 96 588.16 301.63 889.79
## 97 308.65 231.70 540.35
## 98 358.42 24.92 383.34
## 99 433.24 74.66 507.90
## 100 727.75 244.32 972.07data <-data%>%
mutate(spendtotal = cardspent+card2spent)以每400元做為花費的區間，每10歲一個區間
data$spendtotal<- cut(data$spendtotal, seq(0,2000,400))
require(ggplot2)## Loading required package: ggplot2qplot(x=age,data=data,geom = "histogram",main = "histogram of spendtotal",xlab="age(years-old)",binwidth=10,fill=spendtotal
)
分析結果: 從圖表中可以看出比較高的消費金額在5060歲之間，2030歲和70~80歲所花費的金額較少，可見與預測的結果不符，年輕人的消費金額沒有較其他年齡層多。
- 教育程度與收入是否成正比
通常教育程度高，薪資也相對較高，透過圖表，可以以看出是否資料與此情況相符。
data3<-select(data,edcat,income)
boxplot(formula=income~edcat,data=data3,
xlab="edcat",
ylab="income",
color="lightblue")
分析結果: 以盒狀圖來看，教育程度為5的整體收入分布較高，而教育程度為1的整體收入較低，除了教育程度為2的收入表現較突出，其餘的大致上隨著教育程度升高，有更高的收入。
3.年紀和地區的關係
每個地區年齡分布不同，想藉由圖表看出是否有高齡化問題及各地區年齡層分布。
data4<-data%>%select(region,age)
data4$region<-as.factor(data4$region)
require(ggplot2)
canvas<-ggplot(data=data4)
canvas+geom_histogram(aes(x=age,fill=region))+facet_grid(.~region)+theme_bw()## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
分析結果: 除了3號地區，各地區高齡化的現象都不明顯，而又以5號地區的人口分佈最為年輕，有好的生產力助於產業發展，1、2、4號地區在未來可能也會有高齡化的現象產生。