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Corso

Caso di studio: Analisi esplorativa dei dati in R

BasicLivello di competenza

Aggiornato 09/2024

Usa le tue abilità di manipolazione e visualizzazione dei dati per dare un'occhiata ai voti storici dell'Assemblea Generale delle Nazioni Unite.

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RExploratory Data Analysis

4 h

15 video

58 Esercizi

4,800 XP

56,677

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Descrizione del corso

Dopo aver iniziato a imparare strumenti per la manipolazione e la visualizzazione dei dati come dplyr e ggplot2, questo corso ti permette di metterli in pratica su un insieme di dati reale. Esplorerai le storiche votazioni dell'Assemblea Generale delle Nazioni Unite, analizzando le differenze di voto tra paesi, nel tempo e tra questioni internazionali. Nel frattempo farai più pratica con i pacchetti dplyr e ggplot2, conoscerai il pacchetto broom per “ripulire” l’output dei modelli e sperimenterai un’analisi esplorativa completa, dall’inizio alla fine, tipica della data science.

Prerequisiti

Introduction to Data Visualization with ggplot2

1

Pulizia e sintesi dei dati con dplyr

Il modo migliore per imparare le tecniche di wrangling dei dati è applicarle a un caso di studio concreto. Qui imparerai a pulire e filtrare il dataset delle votazioni delle Nazioni Unite usando il pacchetto dplyr e a sintetizzarlo in unità più piccole e interpretabili.

L'insieme di dati sui voti delle Nazioni Unite

Filtrare le righe

Aggiungere una colonna year

Aggiungere una colonna con il paese

Raggruppare e sintetizzare

Riepilogare l'intero insieme di dati

Riepilogare per anno

Riepilogo per paese

Ordinare e filtrare i dati riassunti

Ordinare per percentuale di voti "yes"

Filtrare un risultato riepilogato

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2

Visualizzazione dei dati con ggplot2

Una volta che hai pulito e sintetizzato i dati, vorrai visualizzarli per capire le tendenze ed estrarre insight. Qui userai il pacchetto ggplot2 per esplorare le tendenze delle votazioni delle Nazioni Unite all’interno di ciascun paese nel tempo.

Visualizzazione con ggplot2

Scelta di un'estetica

Tracciare una linea nel tempo

Altri layer di ggplot2

Visualizzare per paese

Riepilogo per anno e paese

Rappresentare nel tempo solo il Regno Unito

Tracciare più paesi

Suddividere in pannelli per paese

Suddividere la serie temporale in facet

Suddivisione in pannelli con asse y libero

Scegli i tuoi paesi

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3

Modeling ordinato con broom

La visualizzazione aiuta a comprendere un paese per volta, mentre la modellazione statistica ti permette di quantificare le tendenze su molti paesi e interpretarle insieme. Qui imparerai a usare i pacchetti tidyr, purrr e broom per adattare modelli lineari a ciascun paese e per comprenderne e confrontarne gli output.

Regressione lineare

Regressione lineare sugli Stati Uniti

Trovare la pendenza di una regressione lineare

Trovare il p-value di una regressione lineare

Mettere in ordine i modelli con broom

Mettere in ordine un modello di regressione lineare

Combinare modelli per più paesi

Annidare per più modelli

Annidare un data frame

Colonne lista

Adattare più modelli

Eseguire la regressione lineare su ciascun dataset annidato

Metti in ordine ogni modello di regressione lineare

Eseguire l'un-nesting di un data frame

Lavorare con molti modelli tidy

Filtrare i termini del modello

Filtrare per i paesi significativi

Ordinare per pendenza

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4

Join e messa in ordine

In questo capitolo imparerai a combinare più insiemi di dati correlati, ad esempio incorporando informazioni sull’argomento di ciascuna risoluzione nella tua analisi dei voti. Imparerai anche a trasformare dati disordinati in dati ordinati e vedrai come i dati ordinati possano guidare l’esplorazione di temi e paesi nel tempo.

Unire gli insiemi di dati

Unire insiemi di dati con inner_join

Filtrare l'insieme di dati unito

Visualizzare i voti sul colonialismo

Dati ordinati

Osservazioni nei dati ordinati (tidy data)

Usare gather per mettere in ordine un insieme di dati

Ricodificare gli argomenti

Riepiloga per paese, anno e argomento

Visualizzare le tendenze per argomento in un paese

Modellazione ordinata per argomento e paese

Nidificare per topic e paese

Interpretare i modelli tidy

Andamenti più accentuati per argomento

Verificare i modelli in modo visivo

Conclusione

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