در حال حاضر محصولی در سبد خرید شما وجود ندارد.
با مشاهده این کورس آموزشی یاد می گیرید که چطور با داده های گم شده ، دارای خطا و یا تکراری در R کار کرده و آنها را مدیریت کنید.
عنوان اصلی : Coping with Missing, Invalid, and Duplicate Data in R
بررسی اجمالی دوره
مقدمه
مدیریت انتظارات
مجموعه داده های دوره
واردات داده
عوامل در مقابل داده های شخصیت
توالی مراحل در پیش پردازش داده ها
داده های تکراری در R Base و dplyr
خلاصه
مقدمه
درک ارزش های گمشده
روش های سریع و ساده برای مقادیر از دست رفته
روش های انتساب
استفاده از visdat برای تجسم NA
MICE برای مقادیر از دست رفته
یادگیری ماشینی برای ارزش های گمشده
کار بر روی مجموعه داده Carparts
خلاصه
مقدمه
درک آماری پرت
روشهایی برای تشخیص بیرونی
قانون 6 سیگما
روش باکس پلات
آزمون فرضیه برای موارد پرت
نقاط پرت در ابعاد بالا
بررسی های قابل قبول و جایگزینی
خلاصه
مقدمه
تکرارپذیری در فرآیندهای شبه تصادفی
نماهای وظیفه پیش پردازش داده
خلاصه دوره
Coping with Missing, Invalid, and Duplicate Data in R
در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.
Manipulating String Data in R
فیلم یادگیری Exploring Data with Quantitative Techniques Using R
آموزش مصورسازی با ggplot2
آموزش قالب بندی مصورسازی با ggplot2 در زبان R
آموزش مرور و کار با داده ها به صورت مصور در R
آموزش مدیریت داده ها در R بوسیله Data Frames
Coping with Missing, Invalid, and Duplicate Data in R
آموزش ویرایش داده های رشته ای ( String ) در زبان R
آموزش Query گرفتن و تبدیل انواع داده ها در R
Formatting ggplot2 Visualization Elements in R