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
约翰霍普金斯大学課程信息
您將學到的內容有
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
您將獲得的技能
- Graphon
- Analytics
- Ggplot2
- General Statistics
提供方

约翰霍普金斯大学
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.
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
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.
常見問題
我什么时候能够访问课程视频和作业?
我购买证书后会得到什么?
有助学金吗?
還有其他問題嗎?請訪問 學生幫助中心。