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!
Data Analysis in R: Predictive Analysis with Regression
Enseigné en Anglais
Instructeur : Arimoro Olayinka Imisioluwa
Inclus avec 
Projet Guidé
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
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
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Predictive Analytics
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Predictive Modelling
Détails à connaître
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Projet Guidé
Expérience recommandée
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Import packages and dataset
Use R functions to describe the data
Create data visualization using ggplot
Practice Activity - Load and describe a dataset
Build a simple regression model
Perform diagnostic checks on fitted model
Perform model fit assessment - Part 1
Perform model fit assessment - Part 2
Build a simple regression model with transformation
Make predictions using fitted model
Build a multiple regression model
Portfolio Activity - Create a model to predict house prices in Iowa
Expérience recommandée
Familiar with R for describing data
12 images de projet
Instructeur
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
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Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.