Coursera 2015年探索性数据分析项目2详解

资源摘要信息:"在Coursera平台上的在线课程中，EDA-Project-2代表的是一个关于探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）的项目实践，该项目是2015年4月推出的。探索性数据分析是数据科学中的一个关键步骤，它涉及使用统计图形、数字摘要以及其它数据处理技术来理解数据的基本特征。通过这个项目，学生可以深入掌握如何使用R语言来探索和分析数据集。 R语言是一种广泛应用于统计分析、数据挖掘、图形表示以及报告编制的编程语言和软件环境。作为数据分析和统计软件的重要工具，R语言拥有众多的扩展包，能够帮助分析师执行各种复杂的数据操作和分析任务。在EDA-Project-2这个项目中，学员们将学会如何利用R语言进行数据的探索性分析，包括但不限于数据清洗、数据可视化、变量关系分析、异常值检测等。 在这个项目中，学员们首先需要对数据集进行仔细检查，了解数据的结构、类型以及各个变量的分布情况。这包括使用R语言中的函数来查看数据框架（data frames）的概要统计信息，如`summary()`、`str()`、`head()`和`tail()`等。随后，学员们将学习如何运用`ggplot2`等可视化包来创建各种图表，比如直方图、箱线图、散点图和线图等，这些都是探索数据的关键工具。此外，通过可视化和数值方法，学员们可以对数据中的异常值、缺失值、分布特征等进行初步的诊断和处理。 另一个重要的知识点是变量之间的关系探索。在EDA中，通过相关性分析和回归分析，可以评估不同变量之间的线性或非线性关系，R语言中的`cor()`函数和`lm()`函数就是实现这些分析的工具。通过这些函数的应用，学员们可以对变量间的相关性有更深入的认识，并且理解数据的内在结构。 最后，在本项目中，学员们还将接触数据变换和预处理的技巧，这是为了使数据更加适用于后续的统计建模或机器学习算法。这包括数据标准化、归一化、对数变换等方法，它们通过R语言的各种包被实现，如`dplyr`包可以用来进行数据集的排序、筛选和分组等操作。 总之，EDA-Project-2项目通过实践的方式，使学员在掌握R语言的基础上，能够熟练进行探索性数据分析，从而为后续的复杂分析和建模打下坚实的基础。"