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

Explorando dados categóricos

Expectativas para gráfico de barras

Revisão de tabela de contingência

Removendo níveis

Gráficos de barras lado a lado

Interpretação de gráfico de barras

Contagens vs. proporções

Proporções condicionais

Contagens vs. proporções (2)

Distribuição de uma variável

Gráfico de barras marginal

Gráfico de barras condicional

Melhorar o gráfico de pizza

Neste capítulo, você vai aprender a resumir graficamente dados numéricos.

Explorando dados numéricos

Histograma com facetas

Boxplots e gráficos de densidade

Comparar distribuições por meio de gráficos

Histogramas marginais e condicionais

Interpretação de histogramas marginais e condicionais

Três larguras de classe

Interpretando três larguras de bin

Boxplots

Box plots para outliers

Seleção de gráfico

Visualização em dimensões mais altas

Gráfico com 3 variáveis

Interpretar gráfico com 3 variáveis

Agora que vimos como explorar dados categóricos e numéricos, você vai aprender algumas estatísticas úteis para descrever distribuições de dados.

Medidas de tendência central

Escolha da medida de centro

Calcular medidas de centralidade

Medidas de variabilidade

Escolha da medida de dispersão

Calcular medidas de dispersão

Escolha medidas de centro e dispersão

Formato e transformações

Descreva o formato

Transformações

Outliers

Identificar outliers

Resumos numéricos

Aplique o que você aprendeu para explorar e resumir um conjunto de dados do mundo real neste estudo de caso sobre spam em e-mails.

Apresentando os dados

Spam e num_char

Spam e interpretação de num_char

Spam e !!!

Spam e interpretação de !!!

Check-in 1

Reagrupando níveis

Interpretação: imagem e spam

Integridade dos dados

Respondendo a perguntas com encadeamentos

Check-in 2

O que há em um número?

O que há em uma interpretação de número

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 além do seu tamanho e dos tipos de variáveis que ele contém. Neste curso, você vai aprender a usar técnicas gráficas e numéricas para começar a revelar 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 e outras perguntas, gerando gráficos ao mesmo tempo informativos 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.

Cientista de dados associado em R

Analista de dados  em R

Interpretar gráfico com 3 variáveis

Análise Exploratória de Dados em R

Exercício interativo prático