Lewati ke konten utama

Kursus

Studi Kasus: Exploratory Data Analysis di R

DasarTingkat Keterampilan

Diperbarui 09/2024

Gunakan keterampilan manipulasi dan visualisasi data untuk menganalisis pola pemungutan suara historis Majelis Umum PBB.

Mulai Kursus Gratis

RExploratory Data Analysis

4 jam

15 videos

58 Latihan

4,800 XP

56,677

Pernyataan Pencapaian

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Melatih Tim?

Coba untuk Bisnis

Deskripsi Kursus

Setelah Anda mulai mempelajari alat untuk manipulasi dan visualisasi data seperti dplyr dan ggplot2, kursus ini memberi Anda kesempatan untuk menggunakannya secara langsung pada himpunan data nyata. Anda akan mengeksplorasi sejarah pemungutan suara Majelis Umum Perserikatan Bangsa-Bangsa, termasuk menganalisis perbedaan suara antarnegara, lintas waktu, dan di antara isu-isu internasional. Dalam prosesnya Anda akan lebih banyak berlatih dengan paket dplyr dan ggplot2, mempelajari paket broom untuk merapikan keluaran model, serta mengalami alur analisis eksploratori dari awal hingga akhir yang umum dalam data science.

Persyaratan

Introduction to Data Visualization with ggplot2

1

Pembersihan dan peringkasan data dengan dplyr

Cara terbaik mempelajari keterampilan pengolahan data adalah menerapkannya pada studi kasus spesifik. Di sini Anda akan mempelajari cara membersihkan dan memfilter himpunan data pemungutan suara PBB menggunakan paket dplyr, serta cara meringkasnya menjadi unit yang lebih kecil dan mudah ditafsirkan.

Himpunan Data Pemungutan Suara Perserikatan Bangsa-Bangsa

Menyaring baris

Menambahkan kolom year

Menambahkan kolom negara

Pengelompokan dan perangkuman

Meringkas seluruh himpunan data

Meringkas per tahun

Meringkas berdasarkan negara

Mengurutkan dan memfilter data yang telah diringkas

Mengurutkan berdasarkan persentase suara "yes"

Menyaring hasil yang telah diringkas

2

Visualisasi data dengan ggplot2

Setelah Anda membersihkan dan meringkas data, Anda perlu memvisualisasikannya untuk memahami tren dan menggali wawasan. Di sini Anda akan menggunakan paket ggplot2 untuk mengeksplorasi tren pemungutan suara PBB di tiap negara dari waktu ke waktu.

Visualisasi dengan ggplot2

Memilih estetika

Memplot garis dari waktu ke waktu

Lapisan ggplot2 lainnya

Visualisasi menurut negara

Meringkas berdasarkan tahun dan negara

Memplot hanya Inggris Raya dari waktu ke waktu

Memvisualisasikan beberapa negara

Memfacet berdasarkan negara

Mem-facet deret waktu

Memfacet dengan sumbu-y bebas

Pilih negara Anda sendiri

3

Pemodelan rapi dengan broom

Sementara visualisasi membantu Anda memahami satu negara pada satu waktu, pemodelan statistik memungkinkan Anda mengkuantifikasi tren di banyak negara dan menafsirkannya secara bersama. Di sini Anda akan mempelajari cara menggunakan paket tidyr, purrr, dan broom untuk menyesuaikan model linear bagi tiap negara, serta memahami dan membandingkan keluarannya.

Regresi linear

Regresi linear pada Amerika Serikat

Menemukan kemiringan regresi linear

Menemukan p-value dari regresi linear

Merapikan model dengan broom

Merapikan model regresi linear

Menggabungkan model untuk banyak negara

Nesting untuk banyak model

Melakukan nesting pada data frame

Kolom daftar

Membuka hasil nest (Unnesting)

Mempasang banyak model

Melakukan regresi linear pada setiap himpunan data yang dinest

Rapikan setiap model regresi linear

Melepas sarang (unnest) sebuah data frame

Bekerja dengan banyak model rapi

Menyaring term model

Menyaring negara-negara yang signifikan

Mengurutkan berdasarkan kemiringan (slope)

4

Penggabungan dan perapian data

Pada bab ini, Anda akan mempelajari cara menggabungkan beberapa himpunan data terkait, misalnya dengan memasukkan informasi tentang topik setiap resolusi ke dalam analisis suara Anda. Anda juga akan mempelajari cara mengubah data yang tidak rapi menjadi data rapi, dan melihat bagaimana data rapi dapat memandu eksplorasi topik dan negara dari waktu ke waktu.

Menggabungkan himpunan data

Menggabungkan himpunan data dengan inner_join

Menyaring himpunan data yang sudah digabungkan

Memvisualisasikan suara tentang kolonialisme

Data tertata

Observasi data rapi (tidy)

Menggunakan gather untuk menata himpunan data

Mengode ulang topik

Ringkas berdasarkan negara, tahun, dan topik

Memvisualisasikan tren topik untuk satu negara

Perapian model berdasarkan topik dan negara

Nesting berdasarkan topik dan negara

Menafsirkan model yang rapi

Tren paling curam menurut topik

Memeriksa model secara visual

Studi Kasus: Exploratory Data Analysis di R

Kursus
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Studi Kasus: Exploratory Data Analysis di R Hari Ini!

Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile

Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.