This course covers the essential exploratory techniques for summarizing data. These techniques are typically applied before formal modeling commences and can help inform the development of more complex statistical models. Exploratory techniques are also important for eliminating or sharpening potential hypotheses about the world that can be addressed by the data. We will cover in detail the plotting systems in R as well as some of the basic principles of constructing data graphics. We will also cover some of the common multivariate statistical techniques used to visualize high-dimensional data.
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Understand analytic graphics and the base plotting system in R
Use advanced graphing systems such as the Lattice system
Make graphical displays of very high dimensional data
Apply cluster analysis techniques to locate patterns in data
귀하가 습득할 기술
- Cluster Analysis
- Ggplot2
- R Programming
- Exploratory Data Analysis
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2개 동영상 (총 55분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
검토
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탐구 데이터 분석의 최상위 리뷰
NL 제공2017년 3월 8일
When it comes to hierarchical and K-means clustering, the theory wasn't explained clearly. When do we use U and V for what purpose? How does D come in? I'm left confused after this.
CB 제공2017년 1월 11일
I did learn more about putting together a set of graphs that help to explore the data. I did see how subsetting and aggregating data helps to give a better understanding of the data.
CC 제공2016년 7월 28일
This is the second course I have taken from Roger Peng and both were outstanding. I have a strong math background, but not much of a background in stats, but this course was very approachable for me.
BS 제공2017년 6월 20일
The course on Exploratory Data Analysis was highly enjoyable. I used to do a lot of this sort of thing in my job, but now spend more of my time managing people. It is fun to get "hands-on" again.
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