2017年最新硅谷技术大牛用R语言进行数据分析英语教学中英文字幕 205课
课程目录1 - 数据无处不在
2 - 数据无处不在 Solution
3 - 开始探索
4 - 为何要学习 EDA？
5 - Aude 对数据的兴趣
6 - EDA 的目标
7 - 电视的增长
8 - 电视的增长 Solution
9 - 本课程的方法
10 - Aude 探索协调迁移
11 - 课程概述
12 - R 的能力
13 - R 的能力 Solution
14 - 为什么使用 R
15 - 在 Windows 上安装 RStudio
16 - 在 Mac 上安装 RStudio
17 - RStudio 布局
18 - RStudio 布局 Solution
19 - 揭秘 R
20 - 揭秘 R Solution
21 - 获得帮助
22 - 阅读并将数据子集化
23 - R Markdown 文档
24 - R Markdown 文档 Solution
25 - 因子变量
26 - 有序因子
27 - 有序因子 Solution
28 - 设置有序因子的水平
29 - 设置有序因子的水平 Solution
30 - 数据加工
31 - 给数据科学家的建议
32 - 恭喜
33 - 欢迎！
34 - 首先该做什么？
35 - 伪 Facebook 用户数据
36 - 用户生日直方图
37 - 用户生日直方图 Solution
38 - Moira 的调查
39 - 评估你的受众规模
40 - 设想的受众规模
41 - 分面
42 - 分面 Solution
43 - 保持怀疑态度 异常值和异态
44 - Moira 的异常值
45 - Moira 的异常值 Solution
46 - 好友数量
47 - 好友数量 Solution
48 - 限制轴
49 - 利用组宽进行探索
50 - 调整组宽
51 - 调整组宽 Solution
52 - 忽略 NA 观测值
53 - 按性别“划分”的统计学
54 - 按性别“划分”的统计学 Solution
55 - 使用时长
56 - 使用时长 Solution
57 - 标记图形
58 - 用户年龄
59 - 用户年龄 Solution
60 - 模因的传播
61 - Lada 的钱袋模因
62 - 转换数据
63 - 转换数据 Solution
64 - 添加定标层
65 - 频率多边形
66 - 频率多边形 Solution
67 - 网页端上的“点赞”数
68 - 网页端上的“点赞”数 Solution
69 - 箱线图
70 - 箱线图 Solution
71 - 箱线图、四分位数和友谊
72 - 箱线图、四分位数和友谊 Solution
73 - 符合逻辑
74 - 符合逻辑 Solution
75 - 分析单一变量
76 - 分析单一变量 Solution
77 - 欢迎！
78 - 散点图和设想的受众规模
79 - 散点图
80 - 散点图 Solution
81 - ggplot 语法
82 - 过度绘制
83 - 过度绘制 Solution
84 - coord_trans()
85 - coord_trans() Solution
86 - Alpha 和 Jitter
87 - Alpha 和 Jitter Solution
88 - 过度绘制和领域知识
89 - 条件均值
90 - 条件均值 Solution
91 - 将摘要与原始数据叠加
92 - 将摘要与原始数据叠加 Solution
93 - Moira：直方图摘要与散点图
94 - 相关性
95 - 相关性 Solution
96 - 子集相关性
97 - 子集相关性 Solution
98 - 相关分析法
99 - 创建散点图
100 - 创建散点图 Solution
101 - 强相关
102 - 强相关 Solution
103 - Moira 对于相关的研究
104 - 相关系数的更多注意事项
105 - 相关系数的更多注意事项 Solution
106 - 噪声散点图
107 - 噪声散点图 Solution
108 - 理解数据
109 - 理解数据 Solution
110 - 一个新的视角
111 - 一个新的视角 Solution
112 - 了解噪声：年龄到月龄
113 - 了解噪声：年龄到月龄 Solution
114 - 带有月均值的年龄
115 - 带有月均值的年龄 Solution
116 - 条件均值中的噪声
117 - 条件均值中的噪声 Solution
118 - 平滑化条件均值
119 - 该选哪个图形？
120 - 分析两个变量
121 - 分析两个变量 Solution
122 - 多变量数据
123 - 设想的受众规模 - 年龄
124 - 第三个定性变量
125 - 第三个定性变量 Solution
126 - 绘制条件小结
127 - 绘制条件小结 Solution
128 - 用比率思考
129 - 宽和长格式
130 - 重塑数据
131 - 比率图
132 - 比率图 Solution
133 - 第三个定量变量
134 - 第三个定量变量 Solution
135 - 切割一个变量
136 - 切割一个变量 Solution
137 - 绘制在一起
138 - 绘制在一起 Solution
139 - 绘制总均值
140 - 绘制总均值 Solution
141 - 好友率
142 - 好友率 Solution
143 - 申请好友数
144 - 申请好友数 Solution
145 - 偏差方差折衷
146 - 偏差方差折衷 Solution
147 - Sean 的 NFL 球迷情绪研究
148 - 酸奶数据集简介
149 - 重访直方图
150 - 重访直方图 Solution
151 - 购买数量
152 - 购买数量 Solution
153 - 随时间变化的价格
154 - 随时间变化的价格 Solution
155 - 采样观测值
156 - 查看家庭样本
157 - 截面数据的限制
158 - 多个变量
159 - 散点图矩阵
160 - 散点图矩阵 Solution
161 - 更多变量
162 - 热图
163 - 分析三个或更多变量
164 - 分析三个或更多变量 Solution
165 - 欢迎！
166 - 散点图回顾
167 - 散点图回顾 Solution
168 - 价格与克拉的关系
169 - 价格与克拉的关系 Solution
170 - Frances Gerety
171 - Frances Gerety Solution
172 - 钻石的崛起
173 - ggpairs 函数
174 - ggpairs 函数 Solution
175 - 对钻石的需求
176 - 对钻石的需求 Solution
177 - 将需求与价格分布联系起来
178 - 将需求与价格分布联系起来 Solution
179 - 散点图转换
180 - 复习过度绘制
181 - 复习过度绘制 Solution
182 - 定性因子的绘制颜色
183 - 价格与克拉和净度
184 - 价格与克拉和净度 Solution
185 - 净度与价格
186 - 净度与价格 Solution
187 - 价格与克拉和切工
188 - 价格与克拉和切工 Solution
189 - 切工与价格
190 - 切工与价格 Solution
191 - 价格与克拉和颜色
192 - 价格与克拉和颜色 Solution
193 - 颜色与价格
194 - 颜色与价格 Solution
195 - R 中的线性模型
196 - R 中的线性模型 Solution
197 - 构建线性模型
198 - 模型问题
199 - 模型问题 Solution
200 - 更大、更好的数据集
201 - 更大、更好的数据集 Solution
202 - 预测
203 - 预测 Solution
204 - 最终想法
205 - 恭喜和下一步
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