Análise exploratória de dados em R
"Aprenda a usar técnicas gráficas e numéricas para descobrir a estrutura dos seus dados."
Comece O Curso Gratuitamente4 horas15 vídeos54 exercícios103.916 aprendizesDeclaração de Realização
Crie sua conta gratuita
ou
Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.Treinar 2 ou mais pessoas?
Tentar DataCamp for BusinessAmado por alunos de milhares de empresas
Descrição do Curso
Quando seu conjunto de dados é representado como uma tabela ou um banco de dados, é difícil observar muito sobre ele além do tamanho e dos tipos de variáveis que ele contém. Neste curso, você aprenderá a usar técnicas gráficas e numéricas para começar a descobrir a estrutura dos seus dados. Quais variáveis sugerem relações interessantes? Quais observações são incomuns? Ao final do curso, você será capaz de responder a essas perguntas e muito mais, enquanto gera gráficos que são perspicazes e bonitos.
Treinar 2 ou mais pessoas?
Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.Nas seguintes faixas
- 1
Exploração de dados categóricos
GratuitoNeste capítulo, você aprenderá a criar resumos gráficos e numéricos de duas variáveis categóricas.
Exploração de dados categóricos50 xpExpectativas do gráfico de barras50 xpRevisão da tabela de contingência100 xpNíveis em queda100 xpGráficos de barras lado a lado100 xpInterpretação do gráfico de barras50 xpContagens vs. proporções50 xpProporções condicionais50 xpContagens vs. proporções (2)100 xpDistribuição de uma variável50 xpGráfico de barras marginais100 xpGráfico de barras condicional100 xpMelhorar o gráfico de pizza100 xp - 2
Exploração de dados numéricos
Neste capítulo, você aprenderá a resumir graficamente os dados numéricos.
Exploração de dados numéricos50 xpHistograma facetado100 xpBoxplots e gráficos de densidade100 xpComparar a distribuição por meio de gráficos50 xpDistribuição de uma variável50 xpHistogramas marginais e condicionais100 xpInterpretação de histogramas marginais e condicionais50 xpTrês larguras de caixa100 xpInterpretação de três larguras de caixa50 xpGráficos de caixa50 xpGráficos de caixa para outliers100 xpSeleção de plotagem100 xpVisualização em dimensões superiores50 xpGráfico de 3 variáveis100 xpInterpretar o gráfico de 3 var50 xp - 3
Resumos numéricos
Agora que examinamos a exploração de dados categóricos e numéricos, você aprenderá algumas estatísticas úteis para descrever distribuições de dados.
Medidas de centro50 xpEscolha da medida do centro50 xpCalcular medidas de centro100 xpMedidas de variabilidade50 xpEscolha da medida de dispersão50 xpCalcular medidas de spread100 xpEscolha medidas para o centro e o spread100 xpForma e transformações50 xpDescreva a forma50 xpTransformações100 xpAnômalos50 xpIdentificar exceções100 xp - 4
Estudo de caso
Aplique o que você aprendeu para explorar e resumir um conjunto de dados do mundo real neste estudo de caso sobre spam de e-mail.
Apresentando os dados50 xpSpam e num_char100 xpSpam e interpretação de num_char50 xpSpam e !!!100 xpSpam e interpretação !!!50 xpCheck-in 150 xpNíveis em colapso100 xpInterpretação de imagens e spam50 xpIntegridade dos dados100 xpRespondendo a perguntas com cadeias100 xpCheck-in 250 xpO que há em um número?100 xpO que há em uma interpretação de números50 xpConclusão50 xp
Treinar 2 ou mais pessoas?
Obtenha acesso à sua equipe à plataforma DataCamp completa, incluindo todos os recursos.Nas seguintes faixas
conjuntos de dados
Cars dataComics dataImmigration dataRaw life expectancy dataNames dataRaw U.S. income datacolaboradores
Andrew Bray
Ver MaisAssistant Professor of Statistics at Reed College
O que os outros alunos têm a dizer?
Junte-se a mais de 15 milhões de alunos e comece Análise exploratória de dados em R hoje mesmo!
Crie sua conta gratuita
ou
Ao continuar, você aceita nossos Termos de Uso, nossa Política de Privacidade e que seus dados são armazenados nos EUA.