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.

Explorando dados numéricos

Histograma com facetas

Boxplots e gráficos de densidade

Comparar distribuições por meio de gráficos

Distribuição de uma variável

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

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 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

Interpretação de histogramas marginais e condicionais

Análise Exploratória de Dados em R

exercicio interativo prático