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.

Esplorare i dati numerici

Istogramma con faccette

Box plot e density plot

Confronta le distribuzioni con i grafici

Distribuzione di una variabile

Istogrammi marginali e condizionali

Interpretazione di istogrammi marginali e condizionati

Tre ampiezze di bin

Interpretazione di tre ampiezze di bin

Box plot

Box plot per outlier

Scelta del grafico

Visualizzazione in dimensioni più alte

Grafico con 3 variabili

Interpreta il grafico a 3 variabili

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.

Measures of center

Choice of center measure

Calculate center measures

Measures of variability

Choice of spread measure

Calculate spread measures

Choose measures for center and spread

Shape and transformations

Describe the shape

Transformations

Outliers

Identify outliers

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

Quando il tuo insieme di dati è rappresentato come una tabella o un database, è difficile coglierne molto oltre alle dimensioni e ai tipi di variabili che contiene. In questo corso imparerai a usare tecniche grafiche e numeriche per iniziare a svelare la struttura dei tuoi dati. Quali variabili suggeriscono relazioni interessanti? Quali osservazioni sono insolite? Alla fine del corso, saprai rispondere a queste domande e non solo, generando grafici sia informativi che belli da vedere.

Introduction to Statistics in R

Introduction to Data Visualization with ggplot2

Impara a usare tecniche grafiche e numeriche per l'analisi esplorativa dei dati e creare grafici in R.

Analisi esplorativa dei dati in R

Impara a usare tecniche grafiche e numeriche per iniziare a capire la struttura dei tuoi dati.

Scienziato dei dati associato in R

Analista dati  in R

Interpretazione di istogrammi marginali e condizionati

Analisi esplorativa dei dati in R

Esercizio pratico interattivo