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.
تحليل البيانات الاستكشافية
존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
배울 내용
فهم الرسومات التحليلية ونظام الرسم الأساسي في لغة R
استخدم أنظمة الرسومات البيانية المتقدمة مثل النظام الشبكي
قم بعمل عروض رسومية لبيانات عالية الأبعاد
تطبيق تقنيات التحليل العنقودي لتحديد الأنماط في البيانات
귀하가 습득할 기술
- Graphon
- Analytics
- Ggplot2
- General Statistics
제공자:

존스홉킨스대학교
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
الأسبوع الأول
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.
الأسبوع الثاني
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.
الأسبوع الثالث
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.
الأسبوع الرابع
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.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
이 수료증을 구매하면 무엇을 이용할 수 있나요?
재정 지원을 받을 수 있나요?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.