## Daten einlesen

Diese «Datenaufbereitung.qmd» muss im gleichen Ordner liegen, wie die Daten, also in Ihrem Ordner «data».

Downlaod der Daten: https://www.kaggle.com/competitions/titanic/data (suchen Sie rechts unten).

```{r}
DATEN_titanic <- read_csv("train.csv")

saveRDS(DATEN_titanic, "train.RDS")

DATEN_titanic |> 
  summary()
```


## Daten umkodieren

Es wird das Datenobjekt "DATEN_titanic" genommen und dann ein mutate durchgeführt, der Kinder definiert als Menschen mit dem Alter unter 14. 

```{r}
DATEN_titanic <- DATEN_titanic |> 
    mutate(Kinder = Age < 14)
```

Damit das quadrierte Alter nicht zu stark mit dem einfachen Alter korreliert, wird die Altersvariable Age zentriert. 

```{r}
DATEN_titanic <- DATEN_titanic |> 
    mutate(Age_z = Age - mean(Age, na.rm = TRUE)) # Berechne Age_z als Age - Mittelwert von Age

DATEN_titanic |> # schmeiss mal schnell ne Häufigkeitsauszählung raus
  sjmisc::frq(Age_z)
```

Für die Personenklasse "Pclass" und den Ort an dem die Passagiere an Bord gegangen sind  (Embarked), wurden Faktoren gebildet. Für die Frage, ob die Passagiere eine Kabine hatten (Cabin_D), wurde eine Dummy gebaut. 

```{r}
DATEN_titanic <- DATEN_titanic |> 
    mutate(Pclass_f = factor(Pclass, levels = c(3, 2, 1)), 
           Embarked = factor(Embarked, levels = c("S", "C", "Q")),
           Cabin_D = ifelse(is.na(Cabin), 0, 1))
```

... jetzt noch die Daten speichern ...

```{r}
saveRDS(DATEN_titanic, "train.RDS") # speichere die Daten
```

