Summary  
This chapter demonstrates how to compute and aggregate descriptive statistics—such as mean, median, standard deviation, variance, range, and summary—using base functions and dplyr’s `summarise()` and `group_by()` workflows.  

General domain of usage  
Exploratory data analysis

Datan ymmärtäminen alkaa kuvailevasta tilastotieteestä – nämä tarjoavat olennaiset yhteenvedot muuttujien jakaumasta, keskittymistä ja hajonnasta.

## Peruskuvailevat tilastot
Yleisimmät tilastolliset mittarit ovat:
- **Keskiarvo**: arvojen keskiarvo;
- **Keskihajonta**: kuinka paljon arvot poikkeavat keskiarvosta;
- **Mediaani**: keskimmäinen arvo;
- **Min / max**: pienimmät ja suurimmat arvot.

Nämä antavat nopean yleiskuvan muuttujien jakaumasta.

### Base R
Base R tarjoaa yksinkertaiset funktiot kuvailevien tilastojen laskemiseen. `summary()`-funktio tuottaa myös nopean tilastollisen yhteenvedon kaikista numeerisista sarakkeista.

```
mean(df$max_power, na.rm = TRUE)
median(df$selling_price, na.rm = TRUE)
min(df$mileage, na.rm = TRUE)
max(df$mileage, na.rm = TRUE)
summary(df)
```

### dplyr
`dplyr`-kirjastolla voit käyttää `summarise()`-funktiota laskeaksesi useita tilastollisia tunnuslukuja samanaikaisesti selkeässä ja luettavassa muodossa.

```
df %>%
  summarise(
    avg_power = mean(max_power, na.rm = TRUE),
    sd_power = sd(max_power, na.rm = TRUE),
    median_power = median(max_power, na.rm = TRUE)
  )
```

Hanki käytännön kokemusta datan analysoinnista R:llä oppimalla aineistojen puhdistamista, muokkaamista ja visualisointia. Tutustu keskeisiin työnkulkuihin, kuten datan valintaan ja suodattamiseen, puuttuvien arvojen käsittelyyn sekä tulosten tiivistämiseen. Vahvista osaamistasi datan valmistelussa oivalluksia, raportointia ja syvällisempää tilastollista tarkastelua varten.

Tutustu R:n tietoanalyysin perusteisiin. Opiskele työkalujen asennus, aineistojen lataaminen ja tarkastelu, tietojen valinta ja suodatus, datan lajittelu ja muuntaminen, puuttuvien arvojen käsittely sekä tulosten tiivistäminen syvempien oivallusten saavuttamiseksi.

Opi luomaan vaikuttavia visualisointeja ggplot2:lla. Luo pylväsdiagrammeja, histogrammeja, tiheyskäyriä ja hajontakuvioita sekä mukauta ja viimeistele niitä tyylivalinnoilla ja facetoinnilla syvempien oivallusten löytämiseksi datasta.

Syvennä ymmärrystäsi tilastotieteestä data-analyysissä. Käytä kuvailevia mittareita, tunnista ja käsittele poikkeavia havaintoja sekä hyödynnä korrelaatiotekniikoita visuaalisten työkalujen, kuten lämpökarttojen ja hajontakuvioiden, avulla merkityksellisten yhteyksien löytämiseksi.

Kuvaileva Tilastotiede

Peruskuvailevat tilastot

Base R

dplyr

Awesome!

Kuvaileva Tilastotiede

Peruskuvailevat tilastot

Base R

dplyr