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Kurs

Fallstudie: Explorative Datenanalyse in R

BasicSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 09/2024
In diesem Kurs untersuchst du historische Abstimmungen der UN-Generalversammlung mithilfe von Datenbearbeitung und -visualisierung.
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RExploratory Data Analysis
4 Std.
15 Videos
58 Übungen
4,800 XP
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Kursbeschreibung

Sobald du Werkzeuge zur Datenmanipulation und -visualisierung wie dplyr und ggplot2 kennengelernt hast, kannst du sie in diesem Kurs an einem echten Datensatz anwenden. Du untersuchst das historische Abstimmungsverhalten der Generalversammlung der Vereinten Nationen – einschließlich Analysen von Unterschieden zwischen Ländern, im zeitlichen Verlauf und nach internationalen Themen. Dabei vertiefst du deine Praxis mit den Paketen dplyr und ggplot2, lernst das Paket broom kennen, um Modellergebnisse aufzubereiten, und erlebst eine vollständige explorative Analyse von Anfang bis Ende, wie sie in der Data Science üblich ist.

Voraussetzungen

Introduction to Data Visualization with ggplot2
1

Datenbereinigung und -zusammenfassung mit dplyr

Am besten lernst du Datenaufbereitung, indem du sie auf eine konkrete Fallstudie anwendest. Hier lernst du, den UN-Abstimmungsdatensatz mit dem Paket dplyr zu bereinigen und zu filtern und ihn in kleinere, gut interpretierbare Einheiten zusammenzufassen.
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2

Datenvisualisierung mit ggplot2

Wenn Daten bereinigt und zusammengefasst sind, willst du sie visualisieren, um Trends zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen. Hier nutzt du das Paket ggplot2, um Trends im Abstimmungsverhalten der Vereinten Nationen innerhalb jedes Landes über die Zeit zu erkunden.
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3

Aufgeräumtes Modellieren mit broom

Visualisierungen helfen dir, ein Land nach dem anderen zu verstehen, während statistische Modelle es ermöglichen, Trends über viele Länder hinweg zu quantifizieren und gemeinsam zu interpretieren. Hier lernst du, die Pakete tidyr, purrr und broom zu verwenden, um für jedes Land lineare Modelle zu schätzen, ihre Ausgaben zu verstehen und zu vergleichen.
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4

Joinen und Aufräumen

In diesem Kapitel lernst du, mehrere verwandte Datensätze zu kombinieren – zum Beispiel, Informationen über das Thema jeder Resolution in deine Abstimmungsanalyse einzubinden. Außerdem erfährst du, wie du unaufgeräumte Daten in tidy data verwandelst und wie tidy data deine Erkundung von Themen und Ländern im Zeitverlauf unterstützen kann.
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Fallstudie: Explorative Datenanalyse in R
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