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.

Misure di posizione centrale

Scelta della misura di tendenza centrale

Calcolare le misure di centro

Misure di variabilità

Scelta della misura di dispersione

Calcolare le misure di dispersione

Scegli le misure di centro e di dispersione

Forma e trasformazioni

Descrivi la forma

Trasformazioni

Valori anomali

Individuare gli outlier

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

Descrivi la forma

Analisi esplorativa dei dati in R

Esercizio pratico interattivo