Cleaning Bad Data in R

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EU_LAW_INFO	OCLC	Der Cookie wird gespeichert, sobald der Anwender die Verwendung von Cookies zur Kenntnis genommen hat.	10 Jahre nach Erstellung
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RepeaterCategories, RepeaterGroup	DNNGo	Cookies des DNN-Moduls xPlugin für Layout-Einstellungen.	Session

Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
GOOGLE_ANALYTICS_INFO	OCLC	Der Cookie wird gesetzt, wenn der Anwender der Verwendung des Tracking Tools Google Analytics zugestimmt hat.	1 Jahr
_ga, _ga_<container-id>	Google Analytics	Der Cookie _ga speichert die Google Analytics-Client-ID zur Unterscheidung von Nutzern, _ga_<container-id> dient der Persistierung des Sitzungsstatus (vorausgesetzt der Anwender hat dem Tool zugestimmt, siehe Cookie GOOGLE_ANALYTICS_INFO).	2 Jahre
_Module_359_Survey_0_, AppearanceSecurityOptions, CSVExportOptions	DNN	Die Cookies werden vom optionalen 3rd Party DNN-Modul Survey verwendet.	bis 31.12.9999, 20 Minuten, 20 Minuten

Cookie	Anbieter	Beschreibung	Speicherdauer
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StayInEditMode	DNN	Der Cookie steuert, ob sich die Oberfläche im Bearbeitungsmodus befindet.	Session
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Cleaning Bad Data in R

Verfasser: Chapple, Mike (Verfasser)

Jahr: 2018

Verlag: LinkedIn

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Inhalt

Data integrity is the new focal point of the data science revolution. Now that everybody is onboard with the role of data in people''s lives and business, it''s not an unfair question to ask, "Can you prove that your data is accurate?" In this course, you can learn how to identify and address many of the data integrity issues facing modern data scientists, using R and the tidyverse. Discover how to handle missing values and duplicated data. Find out how to convert data between different units and tackle poorly formatted text. Plus, learn how to detect outliers, address structural issues, and identify red flags that indicate potential data quality issues. Where possible, instructor Mike Chapple shows how to correct the issues using R, but the same principles can be applied to any statistical programing language.