Predictive Analytics beeinflusst zunehmend die Entscheidungen von Unternehmen über begrenzte Ressourcen. In diesem Projekt werden Sie ein Regressionsmodell erstellen, um Vorhersagen zu treffen. Wir beginnen dieses praktische Projekt mit der Erkundung des Datensatzes und der Erstellung von Visualisierungen für den Datensatz. Am Ende dieses 2-stündigen Projekts werden Sie in der Lage sein, ein einfaches lineares Regressionsmodell in R zu erstellen und das Ergebnis zu interpretieren. Außerdem lernen Sie, wie Sie Modellbewertungen durchführen und die Annahmen mithilfe von Diagnoseplots überprüfen. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie ein multiples lineares Regressionsmodell erstellen und dessen Ergebnisse interpretieren können. Um in diesem Projekt erfolgreich zu sein, müssen Sie mit der Verwendung von R zur Beschreibung von Daten vertraut sein. Wenn Sie mit R nicht vertraut sind und die Grundlagen erlernen möchten, beginnen Sie mit meinem früheren geführten Projekt "Erste Schritte mit R" Wenn Sie jedoch mit R vertraut sind, sollten Sie sich mit mir auf diese schöne und aufregende Reise begeben! Machen wir uns die Hände schmutzig!

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Datenanalyse in R: Prädiktive Analyse mit Regression

Dozent: Arimoro Olayinka Imisioluwa
1.647 bereits angemeldet
Bei enthalten
(13 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie den Datensatz (Überprüfung der Struktur des Datensatzes, Überprüfung auf fehlende Werte, Überprüfung auf Korrelationen, grundlegende Datenvisualisierungen)
Erstellung von Regressionsmodellen und Interpretation der Ergebnisse
Vorhersage neuer Werte mit Hilfe des Regressionsmodells
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Ggplot2
- Kategorie: Prädiktive Analytik
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Statistische Analyse
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Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Pakete und Datensätze importieren
Verwenden Sie R-Funktionen zur Beschreibung der Daten
Datenvisualisierung mit ggplot erstellen
Übungsaufgabe - Laden und Beschreiben eines Datensatzes
Erstellen eines einfachen Regressionsmodells
Diagnostische Prüfungen des angepassten Modells durchführen
Bewertung der Modellanpassung durchführen - Teil 1
Bewertung der Modellanpassung durchführen - Teil 2
Erstellung eines einfachen Regressionsmodells mit Transformation
Vorhersagen anhand des angepassten Modells treffen
Erstellen eines multiplen Regressionsmodells
Portfolio-Aktivität - Erstellen eines Modells zur Vorhersage der Hauspreise in Iowa
Empfohlene Erfahrung
Vertraut mit R zur Beschreibung von Daten
12 Projektbilder
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 15. März 2025
I enjoyed taking this guide project. It offered a introduction into linear regression models in R. I found the project to be engaging and very informational!
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Status: Kostenloser TestzeitraumDuke University

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Häufig gestellte Fragen
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Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.



