Explorarea datelor IPEDS

În capitolele 2 și 3, vom folosi un subset al datelor IPEDS care se concentrează pe instituțiile de patru ani: publice, private și cu scop lucrativ. Statele Unite au și multe instituții clasificate ca facultăți de doi ani sau instituții vocaționale, care nu sunt incluse în acest curs. Subsetul nostru conține cinci variabile pentru 3.146 de colegii.

Coloana sector_label din cadrul de date ipeds indică dacă un colegiu este public, privat sau cu scop lucrativ. În consolă, folosește funcțiile group_by() și count() din pachetul dplyr pentru a determina care sector de colegii este cel mai frecvent.

Pachetul tidyverse, care include dplyr, a fost deja încărcat. În spațiul tău de lucru ai acces și la cadrul de date ipeds.

Care sector de colegii este cel mai frecvent în datele IPEDS?

Acest exercițiu face parte din cursul

Hărți interactive cu leaflet în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Hărți interactive cu leaflet în R

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.7+

96 reviews

În Capitolul 4, cursanții vor învăța să reprezinte poligoane, care pot defini regiuni geografice (de exemplu, coduri poștale, state, țări etc.). Capitolul 4 începe cu reprezentarea codurilor poștale din Carolina de Nord care se încadrează în primul quartil al veniturilor medii pe familie. Vei învăța să personalizezi poligoanele cu palete de culori și etichete. Capitolul se încheie cu adăugarea unui nou strat pe harta tuturor colegiilor din America, care afișează fiecare cod poștal cu un venit mediu de 200.000 USD sau mai mult în anul fiscal 2015. Prin procesul de reprezentare a codurilor poștale, vei înțelege noțiunile generale despre datele spațiale, datele geoJSON, simbolul @, și funcția `addPolygons()`. În plus, vei exersa multe dintre opțiunile studiate în capitolele anterioare – cum ar fi ferestrele pop-up și etichetele – dar și noi modalități de personalizare, precum opțiunea highlight din `addPolygons()`.

Exercise 1: Date spațiale Exercise 2: Introducere în date spațiale Exercise 3: Explorarea datelor spațiale Exercise 4: Îmbinarea datelor spațiale Exercise 5: Maparea poligoanelor Exercise 6: Funcția addPolygons()Exercise 7: Coduri poștale cu venituri mari din NC Exercise 8: Opțiuni pentru addPolygon()Exercise 9: Să aplicăm transformarea logaritmică Exercise 10: Totul laolaltă Exercise 11: Cele mai bogate coduri poștale din America Exercise 12: Harta finală Exercise 13: Mulțumim!