Data Analysis in R: Predictive Analysis with Regression

ofrecido por
En este proyecto guiado, tú:

Describe the data set (checking the structure of the dataset, checking for missing values, checking for correlations, basic data visualizations)

Build regression models and interpret the results

Predict new values using the regression model

2 hours
Intermedio
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Inglés (English)
Solo escritorio

Increasingly, predictive analytics is shaping companies' decisions about limited resources. In this project, you will build a regression model to make predictions. We will start this hands-on project by exploring the dataset and creating visualizations for the dataset. By the end of this 2-hour-long project, you will be able to build and interpret the result of a simple linear regression model in R. Also, you will learn how to perform model assessments and check for assumptions using diagnostic plots. By extension, you will learn how to build and interpret the result of a multiple linear regression model. To succeed in this project, you need to be familiar with using R to describe data. If you are unfamiliar with R and want to learn the basics, start with my previous guided project, "Getting Started with R." However, if you are comfortable using R, please join me on this beautiful and exciting ride! Let's get our hands dirty!

Habilidades que desarrollarás

  • Predictive Modelling

  • Statistical Analysis

  • R Programming

  • Data Analysis

  • Predictive Analytics

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Import packages and dataset

  2. Use R functions to describe the data

  3. Create data visualization using ggplot

  4. Practice Activity - Load and describe a dataset

  5. Build a simple regression model

  6. Perform diagnostic checks on fitted model

  7. Perform model fit assessment - Part 1

  8. Perform model fit assessment - Part 2

  9. Build a simple regression model with transformation

  10. Make predictions using fitted model

  11. Build a multiple regression model

  12. Portfolio Activity - Create a model to predict house prices in Iowa

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

Preguntas Frecuentes

Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.

Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.

La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.

El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.

En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.

Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.