文件名称:Bedu21:获奖队伍21
文件大小:105.78MB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-05-12 21:35:54
JupyterNotebook
Bedu21 Team 21资料库 :smiling_face_with_sunglasses: :man_lifting_weights: 该知识库的内容是与R语言中应用的统计相关的实践的汇编,是来自BEDU的R编程与统计(桑坦德)课程的证据组合。 主题包括: 资料汇入 数据框处理 创建统计图(直方图,热图,箱形图等) 创建预测模型(线性回归,svm等) 还包括一个应用程序项目,该项目基于2020年12月纽约市Airbnb上的房租数据,测试了一系列猜想的假设。 贡献者: 阿德里安·卡马乔(Adrian Camacho)@ Hiramhuo19 艾伦·凯文·富恩特斯·加西亚@ AlanKev117 大卫·埃尔南德斯(David Hernandez)@ DavidHC11 HiramAbisaíUgarte Ocampo @ Hiramhuo19
【文件预览】:
Bedu21-main
----.gitignore(91B)
----limpieza_ejemplo()
--------.gitignore(18B)
--------Calidad de datos..ipynb(258KB)
--------listings_summary.csv(6.77MB)
--------limpieza.R(25B)
----proyecto_python()
--------user.png(5KB)
--------.gitignore(31B)
--------.ipynb_checkpoints()
--------proyecto_final.pdf(2.98MB)
--------check.png(6KB)
--------.DS_Store(6KB)
--------textos.csv(7.1MB)
--------listingsfeb.csv(78.11MB)
--------airbnb.png(25KB)
--------keplergl_map.html(1.49MB)
--------proyecto_final.ipynb(16.88MB)
--------Proyecto_Python.ipynb(339KB)
--------clean.png(17KB)
--------mod_one.py(8KB)
----p5()
--------postwork5.R(2KB)
--------Readme.md(2KB)
--------csv()
----project.Rproj(205B)
----p7()
--------EvidenciaP7.png(78KB)
--------Readme.md(946B)
--------postwork7.r(1KB)
--------data.csv(53KB)
----p6()
--------match.data.csv(139KB)
--------postwork6.r(668B)
--------Readme.md(531B)
----README.md(881B)
----p2()
--------postwork2.R(1KB)
----p4()
--------postwork4.R(2KB)
--------csv()
----proyecto_r()
--------analisis_modelo()
--------preprocessed2019.csv(32.18MB)
--------preprocessed2020.csv(21.5MB)
--------listings2020.csv.gz(21.2MB)
--------listings2019.csv.gz(43.2MB)
--------limpieza()
----Postwork Markdown()
--------Postwork-T21.html(902KB)
--------Postwork-T21.pdf(202KB)
--------Postwork T21.Rmd(10KB)
----p3()
--------postwork3.R(1KB)
--------liga_17-20.csv(51KB)
--------histogram_home.png(19KB)
--------histogram_away.png(19KB)
--------heatmap_joint.png(23KB)
----p1()
--------postwork1.R(285B)
----p8()
--------match.data.csv(139KB)
--------postwork8.R(3KB)
--------Readme.md(1KB)
--------www()
--------data.csv(53KB)