Neste capítulo, você aprenderá a criar resumos gráficos e numéricos de duas variáveis categóricas.

Exploração de dados categóricos

Expectativas do gráfico de barras

Revisão da tabela de contingência

Níveis em queda

Gráficos de barras lado a lado

Interpretação do gráfico de barras

Contagens vs. proporções

Proporções condicionais

Contagens vs. proporções (2)

Distribuição de uma variável

Gráfico de barras marginais

Gráfico de barras condicional

Melhorar o gráfico de pizza

Neste capítulo, você aprenderá a resumir graficamente os dados numéricos.

Exploração de dados numéricos

Histograma facetado

Boxplots e gráficos de densidade

Comparar a distribuição por meio de gráficos

Histogramas marginais e condicionais

Interpretação de histogramas marginais e condicionais

Três larguras de caixa

Interpretação de três larguras de caixa

Gráficos de caixa

Gráficos de caixa para outliers

Seleção de plotagem

Visualização em dimensões superiores

Gráfico de 3 variáveis

Interpretar o gráfico de 3 var

Agora que examinamos a exploração de dados categóricos e numéricos, você aprenderá algumas estatísticas úteis para descrever distribuições de dados.

Medidas de centro

Escolha da medida do centro

Calcular medidas de centro

Medidas de variabilidade

Escolha da medida de dispersão

Calcular medidas de spread

Escolha medidas para o centro e o spread

Forma e transformações

Descreva a forma

Transformações

Anômalos

Identificar exceções

Resumos numéricos

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 dados

Spam e num_char

Spam e interpretação de num_char

Spam e !!!

Spam e interpretação !!!

Check-in 1

Níveis em colapso

Interpretação de imagens e spam

Integridade dos dados

Respondendo a perguntas com cadeias

Check-in 2

O que há em um número?

O que há em uma interpretação de números

Conclusão

Estudo de caso

Cars data

Comics data

Immigration data

Raw life expectancy data

Names data

Raw U.S. income data

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.

Introduction to Statistics in R

Introduction to Data Visualization with ggplot2

Aprenda a usar técnicas gráficas e numéricas para análise exploratória de dados e criar gráficos no R.

Análise exploratória de dados em R

Aprenda a usar técnicas gráficas e numéricas para começar a descobrir a estrutura de seus dados.

Exploração de dados categóricos

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