Esplorazione e distribuzione dei dati per principianti nelle statistiche

Cos'è l'esplorazione dei dati? Come si analizza la distribuzione dei dati? Questo corso approfondito di statistica è stato creato per insegnare i concetti necessari per comprendere e analizzare i set di dati. Inizierai definendo alcuni termini comunemente usati nell'analisi statistica e proseguirai studiando il concetto di dati univariati e come utilizzare la rappresentazione visiva per esaminare un set di dati e rivelare modelli difficili da rilevare. Discuterete come creare grafici e altri metodi per la visualizzazione dei dati, tra cui tabelle di frequenza, grafici a punti, grafici a radice, istogrammi di frequenza e grafici di frequenza

Il corso descrive quindi la diffusione dei dati e come vengono misurati. Scopri la media, la mediana, i gap, i cluster e i valori anomali. Esistono molte forme di distribuzione che si verificano frequentemente, quindi esplorerai come una forma viene classificata in categorie. Questo corso evidenzia ulteriormente come le forme in un set di dati non abbiano un concetto unificante per l'interpretazione. Scoprirai come le caratteristiche di una forma in un set di dati siano solo il riflesso delle diverse frequenze relative nell'intervallo di dati. Scoprirai i numerosi vantaggi dell'utilizzo delle metriche come metodo di interpretazione dei dati e come processo decisionale nell'interpretazione di un grafico. Verrà illustrato come misurare la quantità di «variabilità» associata a un particolare set di dati e imparerai a conoscere la deviazione standard e la deviazione media assoluta

Con enormi quantità di dati raccolti costantemente, c'è una crescente necessità di estrarre informazioni utili. Il processo di pulizia, trasformazione e modellazione dei dati, noto anche come «analisi dei dati», è quindi fondamentale. Questo corso di esplorazione e distribuzione dei dati è progettato per ampliare la tua conoscenza di questo campo in continua evoluzione. Quindi, se vuoi padroneggiare i principali concetti e strumenti per raccogliere, analizzare e trarre conclusioni dai dati, inizia