|
所在平台: Coursera |
课程主页: https://www.coursera.org/learn/exploratory-data-analysis-ar
课程评论：没有评论
课程名称：探索性数据分析 课程概述：本课程涵盖了总结数据的基本探索性技术。这些方法通常在正式建模之前应用，有助于开发更加复杂的统计模型。探索性技术也对提出和锐化潜在假设非常重要，这些假设可以通过数据进行处理。我们将在课程中详细介绍R语言中的绘图系统以及创建数据图形的一些基本原则。同时，我们还会介绍一些常用的多变量统计方法，用于可视化高维数据。 课程大纲： - 第一周： 本周覆盖了分析图形的基础知识以及R中的基本绘图系统。另外，我们还提供了一些基础材料，以帮助您安装R软件（如果您尚未安装）。 - 第二周： 欢迎来到探索性数据分析的第二周。本周我们将介绍R中更高级的绘图系统：Lattice和ggplot2。虽然基本绘图系统提供了许多重要的可视化工具，但由于它是R的原始系统，缺乏高维数据可视化时可能需要的许多功能。Lattice和ggplot2系统还简化了图形布局，使绘图过程变得不那么复杂。 - 第三周： 欢迎来到第三周。本周将介绍用于探索性分析的一些统计方法，包括聚类和降维技术，这些技术允许您对具有非常高维度的数据（多个变量）进行图形展示。我们还将讨论在R中定义颜色的新方法，使您能够在制作数据图形时，利用颜色作为一个重要而有用的维度。所有这些内容都在我的《使用R进行探索性数据分析》一书的第9至12章中 covered。 - 第四周： 本周，我们将查看探索性数据分析的案例研究。第一个案例涉及使用聚类分析技术，第二个案例则是对一些空气污染数据的更复杂分析。虽然进行EDA的方式具有个人特色，但我提供这些视频旨在让您了解如何在特定数据集上进行分析。
Part: 1
Title:الأسبوع الأول
Description:يغطي هذا الأسبوع أساسيات الرسومات التحليلية ونظام الرسم الأساسي في R. وقد قمنا أيضًا بتضمين بعض المواد الأساسية لمساعدتك في تثبيت R إذا لم تكن قد قمت بذلك بالفعل.
Part: 2
Title:الأسبوع الثاني
Description:مرحبًا بكم في الأسبوع الثاني من تحليل البيانات الاستكشافية. يغطي هذا الأسبوع بعض أنظمة الرسومات البيانية الأكثر تقدمًا المتوفرة في R: نظام Lattice ونظام ggplot2. بينما يوفر نظام الرسومات base العديد من الأدوات المهمة لتصور البيانات، فقد كان جزءًا من نظام R الأصلي ويفتقر إلى العديد من الميزات التي قد تكون مرغوبة في نظام الرسم، خاصة عند تصور البيانات عالية الأبعاد. يعمل نظاما Lattice وggplot2 أيضًا على تبسيط تخطيط الرسومات مما يجعلها عملية أقل تعقيدًا.
Part: 3
Title:الأسبوع الثالث
Description:مرحبًا بكم في الأسبوع 3 من تحليل البيانات الاستكشافية. يغطي هذا الأسبوع بعض الأساليب الإحصائية المستخدمة في التحليل الاستكشافي. تتضمن هذه الأساليب تقنيات التجميع وتقليل الأبعاد التي تسمح لك بعمل عروض رسومية لبيانات ذات أبعاد عالية جدًا (العديد من المتغيرات). نغطي أيضًا طرقًا جديدة لتحديد الألوان في R بحيث يمكنك استخدام اللون كبُعد مهم ومفيد عند عمل رسومات البيانات. تمت تغطية كل هذه المواد في الفصول 9-12 من كتابي تحليل البيانات الاستكشافية مع R.
Part: 4
Title:الأسبوع الرابع
Description:في هذا الأسبوع، سنلقي نظرة على دراستي حالة في تحليل البيانات الاستكشافية. الأول يتضمن استخدام تقنيات التحليل العنقودي، والثاني هو تحليل أكثر تعقيدًا لبعض بيانات تلوث الهواء. غالبًا ما تكون طريقة عمل EDA أمرًا شخصيًا، لكني أقدم مقاطع الفيديو هذه لإعطائك فكرة عن كيفية المضي قدمًا في نوع معين من مجموعة البيانات.
يغطي هذا المقرر التقنيات الاستكشافية الأساسية لتلخيص البيانات. يتم تطبيق هذه الأساليب عادة قبل أن تبدأ النمذجة الرسمية ويمكن أن تساعد في تطوير نماذج إحصائية أكثر تعقيدًا. تعد التقنيات الاستكشافية مهمة أيضًا لإزالة أو شحذ الفرضيات المحتملة حول العالم التي يمكن معالجتها بواسطة البيانات. سنغطي بالتفصيل أنظمة التخطيط في R بالإضافة إلى بعض المبادئ الأساسية لإنشاء رسومات البيانات. سنغطي أيضًا بعض الأساليب الإحصائية الشائعة متعددة المتغيرات المستخدمة لتصور البيانات عالية الأبعاد.
