Przejdź do głównej treści

Strona główna R

Kurs

Dane kategoryczne w Tidyverse

PodstawowyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 01.2026

Zacznij kurs za darmo

RData Manipulation

4 godz.

13 filmów

44 Ćwiczenia

3,600 XP

16,611

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Jako badacz danych często będziesz pracować z danymi nienumerycznymi, takimi jak stanowiska pracy, odpowiedzi ankietowe czy informacje demograficzne. R ma specjalny sposób ich reprezentowania – są to czynniki (factors) – a ten kurs pomoże ci opanować pracę z nimi przy użyciu pakietu tidyverse o nazwie forcats. Będziemy też korzystać z innych pakietów tidyverse: ggplot2, dplyr, stringr i tidyr, a także z rzeczywistych zbiorów danych, takich jak zbiór lotów fivethirtyeight oraz ankieta Kaggle dotycząca stanu Data Science i ML. Po ukończeniu kursu będziesz potrafić identyfikować zmienne czynnikowe i nimi manipulować, szybko i efektywnie wizualizować dane oraz skutecznie prezentować wyniki. Czas na kategoryzowanie!

Wymagania wstępne

Reshaping Data with tidyr

1

Wprowadzenie do zmiennych czynnikowych

W tym rozdziale poznasz zmienne czynnikowe od podstaw. Dowiesz się, czym różnią się zmienne kategoryczne od porządkowych, jak R je reprezentuje i jak je badać, aby sprawdzić liczbę oraz nazwy poziomów. Na koniec zobaczysz, jak pakiet forcats z tidyverse usprawnia twoje wykresy – dzięki niemu możesz błyskawicznie zmieniać kolejność zmiennych według ich częstości.

Wprowadzenie do zmiennych jakościowych

Rozpoznawanie zmiennych czynnikowych

Zmienne jakościowe w teorii

Zrozumieć zmienne jakościowe

Pobieranie liczby poziomów

Sprawdzanie liczby poziomów

Badanie poziomów

Tworzenie lepszych wykresów

Zmiana kolejności zmiennej według częstości

Porządkowanie jednej zmiennej według innej

Zacznij rozdział

2

Manipulowanie zmiennymi czynnikowymi

Zagłębisz się dalej w pakiet forcats i nauczysz się zmieniać kolejność oraz nazwy poziomów, a także łączyć je ze sobą.

Zmiana kolejności poziomów czynnika

Zmiana kolejności poziomów zmiennej typu factor

Sztuczki z fct_relevel()

Zmiana nazw poziomów czynnika

Rozróżnianie funkcji z pakietu forcats

Zmiana nazw wybranych poziomów

Kiedy popełniasz literówkę

Scalanie poziomów czynnika

Ręczne łączenie poziomów

Łączenie zmiennych według proporcji

Zachowywanie najczęstszych poziomów

Zacznij rozdział

3

Tworzenie zmiennych czynnikowych

Mając już solidne podstawy z forcats, rozszerzysz wiedzę na pozostałe pakiety tidyverse – poznasz i utrwalisz funkcje z dplyr, tidyr i stringr. Udoskonalisz też wykresy w ggplot2, zmieniając osie na skale procentowe, dostosowując układ tekstu i nie tylko.

Analiza zmiennych o wspólnym motywie

Grupowanie i przekształcanie podobnych kolumn

Podsumowywanie danych

Tworzenie wstępnego wykresu

Triki ggplot2

Edytowanie tekstu na wykresie

Zmiana kolejności na wykresach

Zmiana i tworzenie zmiennych za pomocą case_when()

case_when() z jedną zmienną

case_when() z wielu kolumn

Zacznij rozdział

4

Studium przypadku: etykieta w podróży lotniczej

W tym ostatnim rozdziale wykorzystasz wszystko, czego się nauczyłeś, w praktycznym studium przypadku. Pogłębisz wiedzę na temat pracy z ciągami znaków i podsumowywania danych, a następnie odtworzysz wykres w jakości publikacyjnej w stylu 538.

Wprowadzenie do studium przypadku

Zamiana zmiennych tekstowych na czynniki

Porządkowanie danych

Przygotowanie danych i wyrażenia regularne

Porządkowanie ciągów znaków

Dychotomizacja zmiennych

Podsumowywanie danych

Odtworzenie wykresu

Tworzenie wstępnego wykresu

Poprawianie etykiet

Odwracamy osie

Finalizowanie wykresu

Podsumowanie kursu

Zacznij rozdział

Dane kategoryczne w Tidyverse

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Dane kategoryczne w Tidyverse już dziś!

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.