Trực quan hóa dữ liệu cho người thực hành

Sử dụng R
Hình ảnh hóa dữ liệu

Ngày nay, dữ liệu ngày càng được sử dụng rộng rãi trong công việc thực tế. Khóa học này sẽ giúp bạn phát triển kỹ năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu để nâng cao hiệu quả công việc.

Bằng cách sắp xếp dữ liệu, một tài sản quan trọng, và phát triển khả năng phân tích dữ liệu để hình dung và rút ra thông tin có ý nghĩa, bạn sẽ có thể làm việc hiệu quả hơn.

Nhiều người thường tiếp cận công việc bằng dữ liệu thống kê. Tuy nhiên, chỉ riêng dữ liệu thống kê này có thể khó hiểu. Do đó, trực quan hóa dữ liệu có thể giúp xác định các đặc điểm chưa biết và các giá trị ngoại lai.

Khóa học này được thiết kế để giúp bạn hiểu và áp dụng trực quan hóa dữ liệu bằng R. Chúng ta sẽ sử dụng các hàm khác nhau do R cung cấp để biểu diễn dữ liệu dưới dạng biểu đồ và đồ thị. Trực quan hóa dữ liệu có thể nâng cao hiệu quả công việc bằng cách thể hiện rõ ràng ý nghĩa, mối quan hệ, sự khác biệt và phân phối dữ liệu. Hơn nữa, biểu đồ cung cấp khả năng truyền tải thông tin rõ ràng và hiệu quả.

Tính năng bài giảng ✔️

• Chúng tôi cung cấp video giới thiệu bài giảng, tải xuống R và cài đặt để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo dõi.
• Dễ hiểu đối với bất kỳ ai có hình ảnh và sơ đồ.
• Bạn có thể viết các kịch bản phù hợp với tình huống thông qua nhiều phương pháp thực hành khác nhau.
• Cung cấp dữ liệu cơ bản.
• Chúng tôi cung cấp nhiều tài liệu bài giảng để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể hiểu được.  
• Bạn có thể chỉnh sửa trực tiếp tệp PDF được cung cấp và thực hành trong R.

Xem trước bài giảng 👀

Phần 0: Giới thiệu về khóa học

Bắt đầu với định nghĩa về trực quan hóa dữ liệu , chúng ta sẽ xem xét các đặc điểm, chiến lược và trạng thái hiện tại của nó .
Học cách trực quan hóa dữ liệu hiệu quả không chỉ đơn thuần là biết cách viết mã để tạo số từ dữ liệu.
Ngoài ra, tôi muốn xem biểu đồ bằng cách chia chúng thành các nhóm dựa trên dữ liệu hoặc loại biến.

Phần 1: Kiểm tra dữ liệu chuỗi thời gian

Tải xuống và cài đặt R, chạy nó và xem thử.
Chúng tôi giới thiệu một lịch màu, là biểu diễn mã màu của các giá trị chuỗi cho mỗi ngày trong 365 (366) ngày của năm, và một biểu đồ chuỗi thời gian, là biểu đồ dữ liệu chuỗi thời gian.
Ngoài ra, chúng ta sẽ sử dụng gói ggplot2 để vẽ 'đường đi' .

Phần 2: Kiểm tra biểu đồ phân tán

Bạn sẽ tìm hiểu về biểu đồ phân tán, một công cụ cơ bản và tối ưu để trực quan hóa dữ liệu hai biến. Khóa học này giới thiệu và minh họa việc sử dụng biểu đồ phân tán cho dữ liệu "lớn" .
Khi kiểm tra mật độ hai biến, hàm kernel được sử dụng để ước tính mật độ của phân phối gốc. Ngoài ra, hàm nhận dạng có thể được sử dụng để xác định các giá trị ngoại lai.
Để thực hiện phân tán , chúng ta có thể sử dụng hàm beeswarm để giảm thiểu sự chồng chéo của các điểm dữ liệu.

Phần 3: Khám phá không gian ba chiều

Bạn sẽ học cách tạo biểu đồ phân tán động để trực quan hóa dữ liệu số có ba biến trở lên.
Giả sử có một biến phụ thuộc Y và ba hoặc nhiều biến giải thích X1, X2, X3, ⋯. Trong trường hợp này, chúng ta có thể tìm ra thuật toán đầu cuối .

Phần 4: Kiểm tra dữ liệu danh mục

Một đám mây từ được tạo thành từ các danh từ trong văn bản có thể cung cấp một bản tóm tắt tiết kiệm và hiệu quả cho độc giả tiềm năng. Để thực hiện điều này, bạn có thể viết một tập lệnh R dựa trên gói "đám mây từ" .

Phần 5: Kiểm tra các biến liên tục

Bạn sẽ tìm hiểu về bảng thông tin , một tập hợp các chế độ xem cho phép bạn so sánh nhiều dữ liệu cùng lúc. Bạn có thể đánh dấu và chọn các phần dữ liệu trực quan có liên quan.

Phần 6: Kiểm tra hình ảnh

Có thể sử dụng hàm R tùy chỉnh để tạo ra hình ảnh của ma trận n X m có giá trị nghệ thuật và có thể giúp hiểu cấu trúc đặc biệt của ma trận.

Hỏi & Đáp bài giảng 🧑‍💻