本课程涵盖总结数据的基本探索性技术。这些技术通常在开始正式建模之前应用，有助于为开发更复杂的统计模型提供信息。探索性技术对于消除或锐化数据可以解决的关于世界的潜在假设也很重要。我们将详细介绍 R 中的绘图系统以及构建数据图形的一些基本原则。我们还将介绍一些用于高维数据可视化的常用多元统计技术。
探索性数据分析
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
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- 向行业专家学习新概念
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- 通过实践项目培养工作相关技能
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University of Leeds
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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YF
已于 Sep 23, 2017审阅
Very good course! It provide me the foundation in learning how to plot and interpret data. This will definitely strengthen my "R programming" to generate publication type figure for my genomics data!
YW
已于 Jun 5, 2017审阅
This was incredibly useful because it gives you a feel for the datasets and tools with which to explore them. I really wasn't aware of the base and lattice plotting systems until now.
BS
已于 Jun 20, 2017审阅
The course on Exploratory Data Analysis was highly enjoyable. I used to do a lot of this sort of thing in my job, but now spend more of my time managing people. It is fun to get "hands-on" again.
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。