Bienvenue à la deuxième semaine de l'analyse exploratoire des données. Cette semaine couvre certains des systèmes graphiques les plus avancés disponibles dans R : le système Lattice et le système ggplot2. Bien que le système graphique de base fournisse de nombreux outils importants pour la visualisation des données, il faisait partie du système R original et manque de nombreuses fonctionnalités qui pourraient être souhaitables dans un système de traçage, en particulier lors de la visualisation de données de haute dimension. Les systèmes Lattice et ggplot2 simplifient également la mise en place des tracés, ce qui rend le processus beaucoup moins fastidieux.

Bienvenue à la troisième semaine de l'analyse exploratoire des données. Cette semaine couvre certaines des méthodes statistiques les plus utilisées pour l'analyse exploratoire. Ces méthodes incluent le clustering et les techniques de réduction de dimension qui vous permettent de faire des affichages graphiques de données à très haute dimension (beaucoup de variables). Nous abordons également de nouvelles façons de spécifier les couleurs dans R afin que vous puissiez utiliser la couleur comme une dimension importante et utile lors de la création de graphiques de données. Tout ce matériel est couvert dans les chapitres 9 à 12 de mon livre Exploratory Data Analysis with R (Analyse de données exploratoires avec R).

Cette semaine, nous examinerons deux études de cas portant sur l'analyse exploratoire des données. La première concerne l'utilisation de techniques d'analyse en grappes, et la seconde est une analyse plus complexe de données sur la pollution de l'air. La manière de procéder à l'analyse exploratoire des données est souvent personnelle, mais je vous propose ces vidéos pour vous donner une idée de la manière dont vous pourriez procéder avec un type spécifique de données.