探索性数据分析

探索性数据分析

Q: 我什么时候能看到讲座和作业？

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本课程是多个项目的一部分。

位教师：Roger D. Peng, PhD

184,350 人已注册

包含在中

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4个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

6,091 条评论

6 周完成

在 10 小时一周

灵活的计划

自行安排学习进度

94%

大多数学生喜欢此课程

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6,091 条评论

6 周完成

在 10 小时一周

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自行安排学习进度

94%

大多数学生喜欢此课程

您将学到什么

了解 R 中的分析图形和基本绘图系统
使用高级图形系统，如 Lattice 系统
用图形显示高维数据
应用聚类分析技术找出数据中的模式

您将获得的技能

您将学习的工具

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

2 任务¹

AI 评分请参见免责声明

授课语言：英语（English）

91% of learners achieved a positive career outcome

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积累特定领域的专业知识

此课程作为的一部分提供

在注册此课程时，您还需要选择一个特定的合作项目。

向行业专家学习新概念
获得对主题或工具的基础理解
通过实践项目培养工作相关技能
获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

本课程涵盖总结数据的基本探索性技术。这些技术通常在开始正式建模之前应用，有助于为开发更复杂的统计模型提供信息。探索性技术对于消除或锐化数据可以解决的关于世界的潜在假设也很重要。我们将详细介绍 R 中的绘图系统以及构建数据图形的一些基本原则。我们还将介绍一些用于高维数据可视化的常用多元统计技术。

本周将介绍 R 中分析图形和基本绘图系统的基础知识。我们还提供了一些背景材料，帮助尚未安装 R 的用户进行安装。

涵盖的内容

15个视频6篇阅读材料1个作业5个编程作业1次同伴评审

15个视频总计109分钟

导言1分钟
在 Windows 上安装 R (3.2.1)3分钟
在 Mac 上安装 R (3.2.1)2分钟
安装 R Studio (Mac)4分钟
设置工作目录（Windows）7分钟
设置工作目录（Mac）8分钟
分析图形原理12分钟
探索性图表（第 1 部分）9分钟
探索性图表（第 2 部分）5分钟
在 R 中绘制系统图10分钟
基地绘图系统（第 1 部分）11分钟
基地绘图系统（第 2 部分）7分钟
底图绘制演示17分钟
R 中的图形设备（第 1 部分）6分钟
R 中的图形设备（第 2 部分）8分钟

6篇阅读材料总计60分钟

欢迎访问探索性数据分析10分钟
教学大纲10分钟
课前调查10分钟
用 R 进行探索性数据分析》一书10分钟
数据科学的艺术10分钟
漩涡中的实用 R 练习第 1 部分10分钟

1个作业总计30分钟

第一周测验30分钟

5个编程作业总计900分钟

漩涡第 1 课：分析图形的原理180分钟
漩涡第 2 课：探索性图表180分钟
漩涡第 3 课：R 中的图形设备180分钟
漩涡第 4 课：绘制系统图180分钟
漩涡第 5 课：底图绘制系统180分钟

1次同伴评审总计60分钟

课程项目 160分钟

欢迎来到探索性数据分析的第 2 周。本周将介绍 R 中一些更高级的图形系统：Lattice 系统和 ggplot2 系统。虽然基础图形系统提供了许多重要的数据可视化工具，但它是原始 R 系统的一部分，缺乏绘图系统中可能需要的许多功能，尤其是在可视化高维数据时。Lattice 和 ggplot2 系统还简化了绘制地图的过程，使其不再那么繁琐。

涵盖的内容

7个视频1篇阅读材料1个作业5个编程作业

7个视频总计61分钟

网格绘图系统（第 1 部分）6分钟
网格绘图系统（第 2 部分）6分钟
ggplot2（第 1 部分）6分钟
ggplot2（第 2 部分）14分钟
ggplot2（第 3 部分）10分钟
ggplot2（第 4 部分）11分钟
ggplot2（第 5 部分）8分钟

1篇阅读材料总计10分钟

漩涡中的实用 R 练习第 2 部分10分钟

1个作业总计30分钟

第二周测验30分钟

5个编程作业总计900分钟

漩涡第 1 课：网格绘图系统180分钟
漩涡第 2 课：使用颜色180分钟
漩涡第 3 课：GGPlot2 第 1 部分180分钟
漩涡第 4 课：GGPlot2 第 2 部分180分钟
漩涡第 5 课：GGPlot2 附加功能180分钟

欢迎来到探索性数据分析的第 3 周。本周将介绍一些用于探索性分析的主要统计方法。这些方法包括聚类和降维技术，这些技术允许您对高维数据（很多很多变量）进行图形显示。我们还将介绍在 R 中指定颜色的新方法，以便您在制作数据图形时将颜色作为一个重要而有用的维度。所有这些内容都将在我的著作《用 R 进行探索性数据分析》（Exploratory Data Analysis with R）的第 9-12 章中介绍。

涵盖的内容

12个视频1篇阅读材料4个编程作业

12个视频总计77分钟

分层聚类（第 1 部分）7分钟
分层聚类（第 2 部分）5分钟
分层聚类（第 3 部分）8分钟
K-Means 聚类（第 1 部分）6分钟
K-Means 聚类（第 2 部分）4分钟
缩小尺寸（第一部分）8分钟
缩小尺寸（第 2 部分）9分钟
缩小尺寸（第 3 部分）7分钟
在 R 绘图中使用颜色（第 1 部分）4分钟
在 R 绘图中使用颜色（第 2 部分）8分钟
在 R 绘图中使用颜色（第 3 部分）7分钟
在 R 绘图中使用颜色（第 4 部分）4分钟

1篇阅读材料总计10分钟

漩涡中的实用 R 练习第 3 部分10分钟

4个编程作业总计720分钟

漩涡第 1 课：分层聚类180分钟
漩涡第 2 课：K 均值聚类180分钟
漩涡第 3 课：缩小尺寸180分钟
漩涡第 4 课：聚类示例180分钟

本周，我们将学习两个探索性数据分析案例。第一个案例涉及聚类分析技术的使用，第二个案例是对一些空气污染数据进行更深入的分析。如何进行探索性数据分析通常是个人的事情，但我提供这些视频是为了让您了解如何处理特定类型的数据集。

涵盖的内容

2个视频2篇阅读材料1个编程作业1次同伴评审

获得职业证书

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位教师

授课教师评分

(209个评价)

Roger D. Peng, PhD

Johns Hopkins University

37 门课程1,687,628 名学生

提供方

Johns Hopkins University

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Felipe M.

自 2018开始学习的学生

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学生评论

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已于 Jan 17, 2016审阅

Very nice course, plotting data to explore and understand various features and their relationship is the key in any research domain, and this course teaches the skill required to achieve this.

已于 Oct 31, 2019审阅

Good introduction. The swirl exercises kind of reproduce the lectures though- felt like it might not have been the most efficient use of time to go over the exact same example again.

已于 Oct 17, 2018审阅

Seems this would type of course in an online learning MOOC would be better if it was more direct hands on "how to" and less focused on explanatory fluff (academic style) .

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