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Curso

Estudo de caso: Análise Exploratória de Dados em R

BásicoNível de habilidade

Atualizado 09/2024

Use manipulação e visualização de dados para explorar o histórico de votações da Assembleia Geral das Nações Unidas.

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RExploratory Data Analysis

4 h

15 vídeos

58 Exercícios

4,800 XP

56,674

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Descrição do curso

Depois de começar a aprender ferramentas de manipulação e visualização de dados como dplyr e ggplot2, este curso oferece a oportunidade de usá-las na prática em um conjunto de dados real. Você vai explorar o histórico de votações da Assembleia Geral das Nações Unidas, analisando diferenças de voto entre países, ao longo do tempo e entre temas internacionais. Nesse processo, você vai praticar mais com os pacotes dplyr e ggplot2, conhecer o pacote broom para organizar a saída de modelos e vivenciar um fluxo completo de análise exploratória comum em ciência de dados.

Pré-requisitos

Introduction to Data Visualization with ggplot2

1

Limpeza e sumarização de dados com dplyr

A melhor forma de aprender técnicas de tratamento de dados é aplicando-as em um estudo de caso. Aqui você vai aprender a limpar e filtrar o conjunto de dados de votação das Nações Unidas usando o pacote dplyr, e a resumir os dados em unidades menores e interpretáveis.

O conjunto de dados de votações das Nações Unidas

Filtrando linhas

Adicionando uma coluna de ano

Adicionando uma coluna de país

Agrupando e resumindo

Resumindo o conjunto de dados completo

Resumindo por ano

Resumindo por país

Ordenando e filtrando dados sumarizados

Ordenando pela porcentagem de votos "yes"

Filtrando a saída resumida

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2

Visualização de dados com ggplot2

Depois de limpar e resumir os dados, você vai querer visualizá-los para entender tendências e extrair insights. Aqui você vai usar o pacote ggplot2 para explorar tendências nas votações das Nações Unidas dentro de cada país ao longo do tempo.

Visualização com ggplot2

Escolhendo uma estética

Traçando uma linha ao longo do tempo

Outras camadas do ggplot2

Visualizando por país

Resumindo por ano e país

Traçando apenas o Reino Unido ao longo do tempo

Plotando vários países

Facetando por país

Aplicando facetas à série temporal

Facetando com eixo y livre

Escolha seus próprios países

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3

Modelagem organizada com broom

Enquanto a visualização ajuda a entender um país por vez, a modelagem estatística permite quantificar tendências em muitos países e interpretá-las em conjunto. Aqui você vai aprender a usar os pacotes tidyr, purrr e broom para ajustar modelos lineares para cada país e entender e comparar suas saídas.

Regressão linear

Regressão linear nos Estados Unidos

Encontrando a inclinação de uma regressão linear

Encontrando o p-valor de uma regressão linear

Organizando modelos com broom

Organizando um modelo de regressão linear

Combinando modelos de vários países

Aninhando para vários modelos

Aninhando um data frame

Colunas de lista

Desaninhando

Ajustando vários modelos

Executando regressão linear em cada conjunto de dados aninhado

Organize cada modelo de regressão linear

Desaninhando um data frame

Trabalhando com muitos modelos organizados

Filtrando termos do modelo

Filtrando países significativos

Ordenando por inclinação

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4

Junções e organização

Neste capítulo, você vai aprender a combinar vários conjuntos de dados relacionados, como incorporar informações sobre o tema de cada resolução à sua análise de votos. Você também vai aprender a transformar dados desorganizados em dados organizados e ver como dados organizados podem orientar sua exploração de temas e países ao longo do tempo.

Combinando conjuntos de dados

Juntando conjuntos de dados com inner_join

Filtrando o conjunto de dados unido

Visualizando votos sobre colonialismo

Dados organizados

Observações em dados tidy

Usando gather para organizar um conjunto de dados

Recodificando os tópicos

Resuma por país, ano e tópico

Visualizando tendências por tópico para um país

Modelagem tidy por tópico e país

Aninhando por tópico e país

Interpretando modelos tidy

Tendências mais acentuadas por tópico

Verificando modelos visualmente

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Estudo de caso: Análise Exploratória de Dados em R

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