Using Descriptive Statistics to Analyze Data in R

4.6

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このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。
1.5 hours
初級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
英語
デスクトップのみ

By the end of this project, you will create a data quality report file (exported to Excel in CSV format) from a dataset loaded in R, a free, open-source program that you can download. You will learn how to use the following descriptive statistical metrics in order to describe a dataset and how to calculate them in basic R with no additional libraries. - minimum value - maximum value - average value - standard deviation - total number of values - missing values - unique values - data types You will then learn how to record the statistical metrics for each column of a dataset using a custom function created by you in R. The output of the function will be a ready-to-use data quality report. Finally, you will learn how to export this report to an external file. A data quality report can be used to identify outliers, missing values, data types, anomalies, etc. that are present in your dataset. This is the first step to understand your dataset and let you plan what pre-processing steps are required to make your dataset ready for analysis. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • Data Quality

  • Statistics

  • R Programming

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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