In this chapter, you will learn how to create graphical and numerical summaries of two categorical variables.

Exploring categorical data

Bar chart expectations

Contingency table review

Dropping levels

Side-by-side bar charts

Bar chart interpretation

Counts vs. proportions

Conditional proportions

Counts vs. proportions (2)

Distribution of one variable

Marginal bar chart

Conditional bar chart

Improve pie chart

Exploring Categorical Data

In this chapter, you will learn how to graphically summarize numerical data.

Exploring numerical data

Faceted histogram

Boxplots and density plots

Compare distribution via plots

Marginal and conditional histograms

Marginal and conditional histograms interpretation

Three binwidths

Three binwidths interpretation

Box plots

Box plots for outliers

Plot selection

Visualization in higher dimensions

3 variable plot

Interpret 3 var plot

Exploring Numerical Data

Now that we've looked at exploring categorical and numerical data, you'll learn some useful statistics for describing distributions of data.

Medidas de tendencia central

Elección de la medida de centralidad

Calcula medidas de centralidad

Medidas de variabilidad

Elección de la medida de dispersión

Calcular medidas de dispersión

Elige medidas de centro y dispersión

Forma y transformaciones

Describe la forma

Transformaciones

Valores atípicos

Identificar valores atípicos

Numerical Summaries

Apply what you've learned to explore and summarize a real world dataset in this case study of email spam.

Introducing the data

Spam and num_char

Spam and num_char interpretation

Spam and !!!

Spam and !!! interpretation

Check-in 1

Collapsing levels

Image and spam interpretation

Data Integrity

Answering questions with chains

Check-in 2

What's in a number?

What's in a number interpretation

Conclusion

Case Study

Cars data

Comics data

Immigration data

Raw life expectancy data

Names data

Raw U.S. income data

Cuando tu conjunto de datos se representa como una tabla o una base de datos, es difícil ver mucho más allá de su tamaño y los tipos de variables que contiene. En este curso, aprenderás a usar técnicas gráficas y numéricas para empezar a descubrir la estructura de tus datos. ¿Qué variables sugieren relaciones interesantes? ¿Qué observaciones son inusuales? Al final del curso, podrás responder a estas preguntas y más, generando gráficos que sean a la vez informativos y estéticos.

Introduction to Statistics in R

Introduction to Data Visualization with ggplot2

Aprende a usar técnicas gráficas y numéricas para análisis exploratorio de datos y generar gráficos en R.

Análisis exploratorio de datos en R

Aprende a utilizar técnicas gráficas y numéricas para empezar a descubrir la estructura de los datos.

Científico de datos asociado en R

Analista de datos  en R

Elección de la medida de centralidad

Análisis exploratorio de datos en R

Ejercicio interactivo práctico