Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Dados ausentes fazem parte de qualquer análise de dados do mundo real. Eles podem aparecer em lugares inesperados, tornando as análises mais difíceis de interpretar. Neste curso, você vai aprender a usar ferramentas do tidyverse e o pacote naniar em R para visualizar valores ausentes. Você vai organizar os valores ausentes para que possam ser usados na análise e explorar esses valores para identificar vieses nos dados. Por fim, você vai revelar outros padrões subjacentes de ausência. Você também vai aprender a “preencher as lacunas” dos valores ausentes com modelos de imputação e a visualizar, avaliar e tomar decisões com base nesses conjuntos de dados imputados.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Por que se importar com dados ausentes?
O Capítulo 1 apresenta dados ausentes, explicando o que são valores ausentes, como eles se comportam em R, como detectá-los e como contá-los. Em seguida, apresentamos resumos de dados ausentes e como resumir a ausência ao longo de casos, variáveis e como explorar por grupos dentro dos dados. Por fim, discutimos visualizações de dados ausentes, como produzir visualizações gerais para todo o conjunto de dados e por variáveis, casos e outros resumos, e como explorar isso por grupos.
- Introdução a dados ausentes50 XP
- Usando e encontrando valores ausentes100 XP
- Quantos valores ausentes existem?100 XP
- Trabalhando com valores ausentes50 XP
- Por que se preocupar com valores ausentes?50 XP
- Resumindo a ausência de dados100 XP
- Tabulando valores ausentes100 XP
- Outros resumos de ausência de dados100 XP
- Como visualizar valores ausentes?50 XP
- Suas primeiras visualizações de dados ausentes100 XP
- Visualizando casos e variáveis com valores ausentes100 XP
- Visualizando padrões de ausência100 XP
2
Tratando e organizando valores ausentes
No segundo capítulo, você vai aprender a descobrir valores ausentes ocultos como "missing" ou "N/A" e substituí-los por `NA`. Você vai aprender a lidar de forma eficiente com valores ausentes implícitos — aqueles que estão ausentes por implicação, mas não aparecem explicitamente. Também abordamos como explorar a dependência dos dados ausentes, discutindo Missing Completely at Random (MCAR), Missing At Random (MAR), Missing Not At Random (MNAR) e o que isso significa para a sua análise de dados.
3
Testando relações de ausência
Neste capítulo, você vai aprender fluxos de trabalho para lidar com dados ausentes. Apresentamos estruturas de dados especiais, a shadow matrix e os dados nabular, e mostramos como usá-las em fluxos de trabalho para explorar dados ausentes, de modo que você possa associar resumos de ausência aos valores nos dados. Você vai aprender a usar o ggplot para explorar e visualizar como os valores mudam à medida que outras variáveis se tornam ausentes. Por fim, você aprende a visualizar ausência em duas variáveis e como e por que visualizar ausências em um gráfico de dispersão.
4
Conectando os pontos (Imputação)
Neste capítulo, você vai aprender a preencher os valores ausentes nos seus dados, processo conhecido como imputação. Você vai aprender a imputar e rastrear valores ausentes e quais são as características boas e ruins das imputações, para que possa explorar, visualizar e avaliar os dados imputados em relação aos valores originais. Você vai aprender a usar, avaliar e comparar diferentes modelos de imputação e explorar como diferentes modelos de imputação afetam as inferências que você pode tirar dos modelos.
R
Lidando com dados ausentes em R
Curso
concluído
