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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
डेटा रैंगलिंग कौशल सीखने का सबसे अच्छा तरीका है उन्हें किसी ठोस केस स्टडी पर लागू करना। यहाँ आप dplyr पैकेज का उपयोग करके संयुक्त राष्ट्र के वोटिंग डेटासेट को क्लीन और फ़िल्टर करना, और उसे छोटे, समझने योग्य हिस्सों में समरीज़ करना सीखेंगे।
एक बार जब आप डेटा को क्लीन और समरी कर लेते हैं, तो रुझानों को समझने और इनसाइट्स निकालने के लिए आपको उन्हें विज़ुअलाइज़ करना होगा। यहाँ आप ggplot2 पैकेज का उपयोग करके प्रत्येक देश के भीतर समय के साथ संयुक्त राष्ट्र की वोटिंग में रुझानों का पता लगाएंगे।
जहाँ विज़ुअलाइज़ेशन आपको एक बार में एक देश समझने में मदद करता है, वहीं सांख्यिकीय मॉडलिंग आपको कई देशों में रुझानों को मापने और उन्हें साथ में व्याख्यायित करने देती है। यहाँ आप tidyr, purrr, और broom पैकेज का उपयोग करके प्रत्येक देश के लिए linear मॉडल फिट करना, और उनके आउटपुट को समझना व तुलना करना सीखेंगे।
इस अध्याय में, आप कई संबंधित डेटासेट को संयोजित करना सीखेंगे, जैसे कि अपनी वोट विश्लेषण में प्रत्येक प्रस्ताव के विषय की जानकारी शामिल करना। आप यह भी सीखेंगे कि untidy डेटा को tidy डेटा में कैसे बदला जाए, और देखेंगे कि tidy डेटा कैसे समय के साथ विषयों और देशों की आपकी खोज को दिशा दे सकता है।
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