Trong bài viết này, ta sẽ khảo sát về k-means clustering, một cách đơn giản khác để quan sát tập dữ liệu đa chiều (multi-dimensional data). Tương tự như hierarchical clustering, kĩ thuật này hữu ích khi bước đầu phân tích dữ liệu (quan sát mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu, thuộc tính).
Notebooks: explore_kmeans_clustering.
Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu về hierarchical clustering. Đây là kĩ thuật hữu ích trong giai đoạn đầu phân tích dữ liệu, nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về tập dữ liệu đang khảo sát (nhận dạng mẫu, mối quan hệ giữa các thuộc tính). Hierarchical clustering có nghĩa là tạo ra cây phân cấp các nhóm dữ liệu.
Notebooks: explore_hierarchical_clustering.
Trong bài viết này, ta sẽ thảo luận về exploratory graphs (các biểu đồ cơ bản). Đây là một công cụ quan trọng và đóng một vai trò đặc biệt trong qúa trình phân tích dữ liệu.
Notebooks: explore_basic_chart.
Ở bài viết trước, chúng ta đã học về năm thao tác chính trong dplyr: select(), filter(), arrange(), mutate(), và summarize(). Hàm summarize() rất mạnh mẽ trong việc áp dụng dữ liệu đã gom nhóm. Chúng ta tiếp tục làm việc với tập dữ liệu 225,000 packages của R. Ở đây, ta dùng file log July 8, 2014 (http://cran-logs.rstudio.com/).
Notebooks: r_group_by.
Ông Xuân Hồng 