coursera-week-4-exploratory-data-analysis

在本课程"Coursera-Week-4-Exploratory-Data-Analysis"中，我们将会深入探讨使用R语言进行探索性数据分析（EDA）的重要技术和方法。探索性数据分析是统计学的一个关键领域，旨在理解数据集的基本特征，发现模式，检验假设，并为后续的建模或决策提供洞见。R语言因其强大的数据处理、可视化和统计分析能力，成为进行EDA的首选工具。 我们会学习如何导入和管理数据。在R中，`read.csv`函数常用于导入CSV文件，而`data.frame`是存储表格数据的主要结构。了解如何使用`head()`和`summary()`函数快速查看数据的基本信息，以及如何使用`str()`函数查看数据框的结构，这对于初步了解数据至关重要。 接着，我们将探索数据的集中趋势和分布。`mean()`, `median()`, `min()`, `max()`等函数用于计算平均值、中位数、最小值和最大值，而`sd()`和`var()`计算标准差和方差，帮助我们理解数据的离散程度。此外，直方图和密度图能直观展示数值变量的分布情况，`hist()`和`density()`函数可以帮助创建这些图形。 对于分类变量，我们会学习交叉表和频率计数。`table()`函数可以创建交叉表，展示不同类别之间的关系，而`prop.table()`可以计算比例。频数计数则通过`tabulate()`函数完成，以了解各类别出现的次数。 接下来，我们会研究数据的关联性。`cor()`函数计算变量间的相关系数，而散点图则能直观展示两个变量间的关系。对于分类变量与连续变量的关联，可以使用箱线图或小提琴图。 在EDA过程中，异常值的检测也是重要环节。Tukey的四分位距方法（IQR）是一种常用的识别异常值的方法，基于这个方法，我们可以利用`boxplot()`函数创建箱线图来快速发现可能的异常值。 此外，我们还会接触数据的可视化，如使用`ggplot2`包创建高质量的图表。`ggplot2`提供了丰富的图形层和主题设置，使数据可视化更具吸引力和解释力。例如，`geom_point()`, `geom_histogram()`, `geom_boxplot()`等几何对象可以构建各种类型的图表。 课程会介绍如何使用R进行简单的数据预处理，包括缺失值处理（`is.na()`, `complete.cases()`, `na.omit()`等）、数据转换（如对数转换、标准化）和变量编码（如哑变量编码）。 通过这四周的学习，你将掌握R语言进行EDA的基本技巧，能够有效地分析和解读数据，为进一步的数据挖掘和建模工作打下坚实基础。不断实践和应用这些知识，你将能够更好地理解数据背后的隐藏故事。