Veri Özetleri ve Görselleştirme
Veri yapısı hakkında ilk içgörüleri elde etmek için özet istatistikleri ve görsel grafikleri birleştirin.
Veri Özetleri ve Görselleştirme, CoddyKit'te ücretsiz bir R Academy dersidir. Bu, 3 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, R Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. R Academy kursu toplamda 3 dersten oluşur.
Keşifsel Veri Analizine (EDA) Giriş
Keşifsel Veri Analizine (EDA) Giriş
Keşifsel Veri Analizi (EDA), veri kümelerini özetlemeye ve örüntüleri, eğilimleri ve aykırı değerleri ortaya çıkarmaya yardımcı olur.
Veri Yapısını Görüntüleme
Veri Yapısını Görüntüleme
Bir veri kümesinin yapısını kontrol etmek için str() kullanın.
str(mtcars)Verileri Özetleme
Verileri Özetleme
Her değişken için temel istatistikleri elde etmek üzere summary() kullanın.
summary(mtcars)Eksik Değerleri Kontrol Etme
Eksik Değerleri Kontrol Etme
Bir veri kümesindeki eksik değerleri tespit etmek için is.na() kullanın.
sum(is.na(mtcars))Dağılımları Görselleştirme
Dağılımları Görselleştirme
Sayısal değişkenler için histogramlar oluşturmak üzere hist() kullanın.
hist(mtcars$mpg, col='blue', main='Histogram of MPG')Kutu Grafikleri Oluşturma
Kutu Grafikleri Oluşturma
Bir veri kümesindeki aykırı değerleri tespit etmek için boxplot() kullanın.
boxplot(mtcars$mpg, main='Boxplot of MPG', col='red')Saçılım Grafikleri
Saçılım Grafikleri
İki sayısal değişken arasındaki ilişkileri incelemek için plot() kullanın.
plot(mtcars$mpg, mtcars$hp, main='MPG vs Horsepower', xlab='MPG', ylab='Horsepower', col='green')Korelasyonları Belirleme
Korelasyonları Belirleme
Sayısal değişkenler arasındaki korelasyon katsayılarını hesaplamak için cor() kullanın.
cor(mtcars$mpg, mtcars$hp)Özet
Özet
Bu derste şunları öğrendiniz:
summary()vestr()kullanarak veri kümelerinin nasıl özetleneceğini.- Dağılımların nasıl görselleştirileceğini ve aykırı değerlerin nasıl tespit edileceğini.
- Korelasyon ve saçılım grafikleri kullanarak değişkenler arasındaki ilişkilerin nasıl inceleneceğini.
Sıkça Sorulan Sorular
“Veri Özetleri ve Görselleştirme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Veri Özetleri ve Görselleştirme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve R Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. R Academy kursu toplamda 3 dersten oluşur.
“Veri Özetleri ve Görselleştirme” dersinde ne öğreneceğim?
Veri yapısı hakkında ilk içgörüleri elde etmek için özet istatistikleri ve görsel grafikleri birleştirin. R Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
R Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te R Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 3 dersinin 1. dersidir.
“Veri Özetleri ve Görselleştirme” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu R Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her R Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Veri Özetleri ve Görselleştirme
- Örüntüleri ve Aykırı Değerleri Belirleme
- EDA İçin En İyi Uygulamalar