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Corso

Analisi esplorativa dei dati in R

IntermedioLivello di competenza

Aggiornato 09/2024

Impara a usare tecniche grafiche e numeriche per iniziare a capire la struttura dei tuoi dati.

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Descrizione del corso

Quando il tuo insieme di dati è rappresentato come una tabella o un database, è difficile coglierne molto oltre alle dimensioni e ai tipi di variabili che contiene. In questo corso imparerai a usare tecniche grafiche e numeriche per iniziare a svelare la struttura dei tuoi dati. Quali variabili suggeriscono relazioni interessanti? Quali osservazioni sono insolite? Alla fine del corso, saprai rispondere a queste domande e non solo, generando grafici sia informativi che belli da vedere.

Prerequisiti

Introduction to Statistics in R Introduction to Data Visualization with ggplot2

1

Exploring Categorical Data

In this chapter, you will learn how to create graphical and numerical summaries of two categorical variables.

Exploring categorical data

Bar chart expectations

Contingency table review

Dropping levels

Side-by-side bar charts

Bar chart interpretation

Counts vs. proportions

Conditional proportions

Counts vs. proportions (2)

Distribution of one variable

Marginal bar chart

Conditional bar chart

Improve pie chart

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2

Exploring Numerical Data

In this chapter, you will learn how to graphically summarize numerical data.

Exploring numerical data

Faceted histogram

Boxplots and density plots

Compare distribution via plots

Distribution of one variable

Marginal and conditional histograms

Marginal and conditional histograms interpretation

Three binwidths

Three binwidths interpretation

Box plots for outliers

Plot selection

Visualization in higher dimensions

3 variable plot

Interpret 3 var plot

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3

Numerical Summaries

Now that we've looked at exploring categorical and numerical data, you'll learn some useful statistics for describing distributions of data.

Measures of center

Choice of center measure

Calculate center measures

Measures of variability

Choice of spread measure

Calculate spread measures

Choose measures for center and spread

Shape and transformations

Describe the shape

Transformations

Identify outliers

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4

Case Study

Apply what you've learned to explore and summarize a real world dataset in this case study of email spam.

Introducing the data

Spam and num_char

Spam and num_char interpretation

Spam and !!!

Spam and !!! interpretation

Collapsing levels

Image and spam interpretation

Data Integrity

Answering questions with chains

What's in a number?

What's in a number interpretation

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Analisi esplorativa dei dati in R

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