Introducción
El objetivo de la primera parte de este libro es ponerlo al día con las herramientas básicas de __ exploración de datos__ lo más rápido posible. La exploración de datos es el arte de mirar sus datos, generar hipótesis rápidamente, probarlas rápidamente y luego repetir una y otra vez. El objetivo de la exploración de datos es generar muchos clientes potenciales prometedores que luego puede explorar con mayor profundidad.
En esta parte del libro aprenderá algunas herramientas útiles que tienen una recompensa inmediata:
La visualización es un excelente lugar para comenzar con la programación R, porque el la recompensa es muy clara: puedes hacer tramas elegantes e informativas que ayudan Entiendes los datos. En [visualización de datos] te sumergirás en la visualización,aprender la estructura básica de un diagrama de ggplot2 y técnicas poderosas para convirtiendo datos en tramas.
La visualización por sí sola no suele ser suficiente, por lo que en [transformación de datos] aprenderá los verbos clave que le permiten seleccionar variables importantes, filtrar observaciones clave, crear nuevas variables y calcular resúmenes.
Finalmente, en [análisis exploratorio de datos], combinará la visualización y transformación con tu curiosidad y escepticismo para preguntar y responder Preguntas interesantes sobre los datos.
El modelado es una parte importante del proceso exploratorio, pero aún no tiene las habilidades para aprenderlo o aplicarlo de manera efectiva. Volveremos a ello en modelado, una vez que esté mejor equipado con más herramientas de programación y disputas de datos.
Entre estos tres capítulos que le enseñan las herramientas de exploración hay tres capítulos que se centran en su flujo de trabajo de R. En [workflow: basics], [workflow: scripts] y [workflow: projects] aprenderá buenas prácticas para escribir y organizar su código R. Estos lo prepararán para el éxito a largo plazo, ya que le brindarán las herramientas para mantenerse organizado cuando aborde proyectos reales.