In diesem Modul lernen Sie, wie Sie einzelne Variablen untersuchen und Beziehungen zwischen ihnen erkennen können. Anhand von realen Gesundheitsdaten und ggplot2 üben Sie, klare und aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen. Sie werden sich auch mit Konzepten wie Verteilung und Korrelation vertraut machen, Tools, die Ihnen helfen, wichtige Muster in Ihren Daten zu finden und zu erklären.

In diesem Modul werden Sie die Beziehungen zwischen mehreren Variablen untersuchen und lernen, wie Sie Muster in komplexeren, hochdimensionalen Daten erkennen können. Wir werden Tools wie Heatmaps für Korrelationen, Streudiagramm-Matrizen und die Hauptkomponentenanalyse (PCA) verwenden, um den Sinn des Ganzen zu verstehen, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Ihre Analysen in etwas verwandeln, das die Menschen tatsächlich sehen und verstehen können. Wir zeigen Ihnen, wie Sie mit Plotly interaktive Visualisierungen erstellen, mit R Markdown ausgefeilte Berichte erstellen und einfache, aber effektive Data Storytelling-Tipps befolgen. Am Ende werden Sie wissen, wie Sie Ihre Erkenntnisse klar kommunizieren können, egal ob Sie sie mit einem Kollegen teilen oder einem breiteren Team präsentieren wollen.

In dieser letzten Übung arbeiten Sie mit einem realistischen Datensatz aus dem Gesundheitswesen und wenden alles an, was Sie geübt haben. Sie werden Daten erforschen und mit ihnen kommunizieren, indem Sie Visualisierungen, Markdown, multivariate Analysen und Datenverarbeitung verwenden. Dies ist eine Gelegenheit, alle Ihre Fähigkeiten an einem Ort zusammenzubringen.