Przejdź do głównej treści

Strona główna R

Kurs

Eksploracyjna analiza danych w R

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 09.2024

Poznaj techniki graficzne i numeryczne, by zacząć odkrywać strukturę swoich danych.

Zacznij kurs za darmo

RExploratory Data Analysis

4 godz.

15 filmów

54 Ćwiczenia

3,950 XP

110K+

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Gdy zbiór danych ma postać tabeli lub bazy danych, trudno dostrzec w nim coś więcej niż jego rozmiar i typy zmiennych. W tym kursie nauczysz się używać technik graficznych i numerycznych, aby zacząć odkrywać strukturę swoich danych. Które zmienne sugerują ciekawe zależności? Które obserwacje wyróżniają się na tle pozostałych? Po ukończeniu kursu będziesz potrafić odpowiedzieć na te i inne pytania, tworząc przy tym wykresy, które są zarówno czytelne, jak i estetyczne.

Wymagania wstępne

Introduction to Statistics in R Introduction to Data Visualization with ggplot2

1

Eksploracja danych kategorycznych

W tym rozdziale nauczysz się tworzyć graficzne i numeryczne podsumowania dwóch zmiennych kategorycznych.

Eksploracja danych kategorycznych

Oczekiwania wobec wykresu słupkowego

Tablice kontyngencji – przypomnienie

Usuwanie poziomów

Wykresy słupkowe obok siebie

Interpretacja wykresu słupkowego

Liczebności a proporcje

Proporcje warunkowe

Zliczenia a proporcje (2)

Rozkład jednej zmiennej

Marginalny wykres słupkowy

Warunkowy wykres słupkowy

Ulepsz wykres kołowy

Zacznij rozdział

2

Eksploracja danych liczbowych

W tym rozdziale nauczysz się graficznie podsumowywać dane liczbowe.

Eksploracja danych numerycznych

Histogram z podziałem na kategorie

Wykresy pudełkowe i wykresy gęstości

Porównywanie rozkładów za pomocą wykresów

Rozkład jednej zmiennej

Histogramy brzegowe i warunkowe

Interpretacja histogramów brzegowych i warunkowych

Trzy szerokości przedziałów

Interpretacja trzech szerokości przedziałów

Wykresy pudełkowe

Wykresy pudełkowe do wykrywania wartości odstających

Dobór wykresu

Wizualizacja w wyższych wymiarach

Wykres dla 3 zmiennych

Interpretacja wykresu 3 zmiennych

Zacznij rozdział

3

Podsumowania numeryczne

Po omówieniu eksploracji danych kategorycznych i liczbowych poznasz przydatne statystyki opisujące rozkłady danych.

Miary tendencji centralnej

Wybór miary środka

Obliczanie miar środkowych

Miary zmienności

Wybór miary rozproszenia

Obliczanie miar rozproszenia

Wybierz miary środka i rozrzutu

Kształt rozkładu i transformacje

Opisz kształt rozkładu

Transformacje

Wartości odstające

Identyfikowanie wartości odstających

Zacznij rozdział

4

Studium przypadku

Zastosuj zdobytą wiedzę w praktyce – zbadaj i opisz rzeczywisty zbiór danych w studium przypadku poświęconym spamowi e-mailowemu.

Wprowadzenie do danych

Spam i num_char

Spam a interpretacja num_char

Spam i !!! – interpretacja

Sprawdzenie 1

Łączenie poziomów

Interpretacja wykresów dotyczących obrazków i spamu

Integralność danych

Odpowiadanie na pytania za pomocą łańcuchów

Sprawdzenie wiedzy 2

Co kryje się w liczbie?

Co kryje się w liczbie – interpretacja

Podsumowanie

Zacznij rozdział

Eksploracyjna analiza danych w R

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 Eksploracyjna analiza danych w R 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.