Using Descriptive Statistics to Analyze Data in R

4.5
étoiles
41 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
Dans ce projet guidé, vous :

Learn how to calculate descriptive statistical metrics in order to describe a dataset in basic R

Create a data quality report file (exported to Excel in CSV format) from a dataset loaded in R

Clock1.5 hours
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

By the end of this project, you will create a data quality report file (exported to Excel in CSV format) from a dataset loaded in R, a free, open-source program that you can download. You will learn how to use the following descriptive statistical metrics in order to describe a dataset and how to calculate them in basic R with no additional libraries. - minimum value - maximum value - average value - standard deviation - total number of values - missing values - unique values - data types You will then learn how to record the statistical metrics for each column of a dataset using a custom function created by you in R. The output of the function will be a ready-to-use data quality report. Finally, you will learn how to export this report to an external file. A data quality report can be used to identify outliers, missing values, data types, anomalies, etc. that are present in your dataset. This is the first step to understand your dataset and let you plan what pre-processing steps are required to make your dataset ready for analysis. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Les compétences que vous développerez

Data QualityStatisticsR Programming

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Load and view a real-world dataset in RStudio

  2. Calculate “Measure of Frequency” metrics

  3. Calculate “Measure of Central Tendency” metrics

  4. Calculate “Measure of Dispersion” metrics

  5. Use R’s in-built functions for additional data quality metrics

  6. Create a custom R function to calculate descriptive statistics on any given dataset

  7. Export the results of the descriptive statistics to a data quality report file

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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