اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل و مدیریت داده‌های ناقص (NA) با R و بسته naniar

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل و مدیریت داده‌های ناقص (NA) با R و بسته naniar

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری با R

موضوع میانی: مدیریت و پیش‌پردازش داده‌ها در R

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مقادیر گمشده (NA) در تحلیل داده
• 2. اهمیت مدیریت داده‌های گمشده در R
• 3. مروری بر انواع مقادیر گمشده
• 4. شناسایی مقادیر گمشده در مجموعه داده‌ها
• 5. نمایش مقادیر گمشده در R
• 6. بسته naniar: ابزاری قدرتمند برای مدیریت داده‌های گمشده
• 7. نصب و بارگذاری بسته naniar
• 8. کار با توابع اصلی naniar
• 9. شناسایی الگوهای مقادیر گمشده با naniar
• 10. نمایش گرافیکی الگوهای گمشده
• 11. فراوانی مقادیر گمشده در ستون‌ها
• 12. درصد مقادیر گمشده در ستون‌ها
• 13. فراوانی مقادیر گمشده در ردیف‌ها
• 14. درصد مقادیر گمشده در ردیف‌ها
• 15. ماتریس همبستگی مقادیر گمشده
• 16. تحلیل وابستگی بین مقادیر گمشده
• 17. ساخت داده‌های آزمایشی با مقادیر گمشده
• 18. شبیه‌سازی مقادیر گمشده (MCAR, MAR, MNAR)
• 19. تکنیک‌های حذف مقادیر گمشده (Listwise Deletion)
• 20. معایب حذف مقادیر گمشده
• 21. تکنیک‌های جایگزینی مقادیر گمشده (Imputation)
• 22. جایگزینی با میانگین (Mean Imputation)
• 23. جایگزینی با میانه (Median Imputation)
• 24. جایگزینی با نما (Mode Imputation)
• 25. جایگزینی با مقدار ثابت
• 26. محدودیت‌های روش‌های ساده جایگزینی
• 27. جایگزینی چندگانه (Multiple Imputation)
• 28. مفهوم جایگزینی چندگانه
• 29. مراحل جایگزینی چندگانه
• 30. بسته `mice` برای جایگزینی چندگانه
• 31. کار با تابع `mice()`
• 32. تنظیم پارامترهای الگوریتم جایگزینی
• 33. ارزیابی کیفیت جایگزینی چندگانه
• 34. تحلیل داده‌های جایگزینی شده
• 35. روش‌های پیشرفته جایگزینی
• 36. جایگزینی با رگرسیون خطی
• 37. جایگزینی با K-نزدیکترین همسایگان (KNN Imputation)
• 38. جایگزینی با درخت تصمیم
• 39. جایگزینی با ماشین بردار پشتیبان (SVM Imputation)
• 40. جایگزینی با مدل‌های یادگیری عمیق
• 41. جایگزینی مقادیر گمشده در داده‌های سری زمانی
• 42. جایگزینی مقادیر گمشده در داده‌های فضایی
• 43. تاثیر جایگزینی بر تحلیل‌های آماری
• 44. بررسی توزیع داده‌ها پس از جایگزینی
• 45. بررسی همبستگی‌ها پس از جایگزینی
• 46. بررسی نتایج مدل‌های پیش‌بینی پس از جایگزینی
• 47. مقایسه روش‌های مختلف جایگزینی
• 48. انتخاب بهترین روش جایگزینی برای مسئله خاص
• 49. کاربرد naniar در پیش‌پردازش داده‌ها
• 50. ادغام داده‌ها با مقادیر گمشده
• 51. فیلتر کردن داده‌ها بر اساس مقادیر گمشده
• 52. مرتب‌سازی داده‌ها با توجه به مقادیر گمشده
• 53. تبدیل داده‌ها با وجود مقادیر گمشده
• 54. ساخت متغیرهای جدید با مقادیر گمشده
• 55. اعتبارسنجی مدل‌ها با داده‌های گمشده
• 56. استفاده از naniar در پروژه‌های علم داده
• 57. تحلیل داده‌های مالی و مقادیر گمشده
• 58. تحلیل داده‌های پزشکی و مقادیر گمشده
• 59. تحلیل داده‌های زیست‌محیطی و مقادیر گمشده
• 60. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی و مقادیر گمشده
• 61. کاربرد naniar در داشبوردهای مدیریتی
• 62. نکات مهم در مدیریت داده‌های گمشده
• 63. اشتباهات رایج در برخورد با مقادیر گمشده
• 64. روش‌های نوین در مدیریت داده‌های گمشده
• 65. مباحث پیشرفته در حوزه مقادیر گمشده
• 66. مقایسه naniar با بسته‌های مشابه
• 67. چالش‌های پیاده‌سازی جایگزینی چندگانه
• 68. کاربرد جایگزینی چندگانه در آمارهای رسمی
• 69. ملاحظات اخلاقی در مدیریت داده‌های گمشده
• 70. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌های گمشده در ایران
• 71. چارچوب‌های فقهی در مواجهه با داده‌های ناقص
• 72. اهمیت دقت در تحلیل داده‌های ناقص
• 73. تاثیر کیفیت داده بر تصمیم‌گیری‌ها
• 74. روش‌های اعتبارسنجی جایگزینی‌ها
• 75. استفاده از ابزارهای بصری برای درک داده‌های گمشده
• 76. مبانی آماری جایگزینی چندگانه
• 77. ارزیابی عدم قطعیت در جایگزینی
• 78. کاربرد R در تحلیل آماری پیشرفته
• 79. مبانی مدل‌سازی آماری با R
• 80. مقدمه‌ای بر تحلیل رگرسیونی در R
• 81. انواع رگرسیون و کاربردهای آن
• 82. ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
• 83. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی در R
• 84. مبانی یادگیری ماشین با R
• 85. الگوریتم‌های دسته‌بندی در R
• 86. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در R
• 87. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 88. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در R
• 89. تکنیک‌های اکتشاف الگو در R
• 90. تحلیل خوشه‌ای و کاربردهای آن
• 91. تحلیل طبقه‌بندی و کاربردهای آن
• 92. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها در R
• 93. بسته ggplot2 برای مصورسازی
• 94. انواع نمودارهای آماری در R
• 95. ساخت داشبوردهای تعاملی در R
• 96. مبانی آمارهای توصیفی در R
• 97. محاسبه شاخص‌های آماری در R
• 98. آزمون‌های فرض آماری در R
• 99. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا در R
• 100. کاربردهای تحلیل بقا