Тесты Google по анализу данных с помощью R-программирования & Ответы – Курсера
Отправьтесь в путешествие в мир анализ данных с Р Программирование благодаря этой содержательной коллекции Курсера викторины а также ответы. Погрузитесь в тонкости Анализ данных Google с р, где каждый вопрос служит ступенькой на пути к освоению этого мощного инструмента..
Изучите ключевые понятия, отточить свой аналитический навыки, и улучшить ваше понимание манипулирования и визуализации данных. Являетесь ли вы опытным специалистом по данным или начинающим аналитиком, этот тщательно подобранный контент обещает обогатить ваши знания и повысить ваш опыт в динамичной области анализ данных.
Еженедельный вызов 1
Q1. Аналитик данных использует слова и символы, чтобы давать инструкции компьютеру.. Какие слова и символы называются?
- Функциональный язык
- Язык программирования
- Язык синтаксиса
- Кодированный язык
2 квартал. Каковы преимущества использования языка программирования для анализа данных?? Выбрать все, что подходит.
- Уточнить этапы анализа
- Легко воспроизводить и делиться результатами анализа
- Эффективно экономьте время
- Автоматически выбирать тему для анализа
3 квартал. Аналитик данных хочет использовать язык программирования, который позволяет создавать пакеты и свободно ими делиться.. Какой тип языка программирования им следует использовать?
- с открытым исходным кодом
- визуальный
- Ориентированный на процесс
- Открытый доступ
4 квартал. Заполните пробел: Преимущества использования _____ для анализа данных включают возможность быстро обрабатывать большие объемы данных и создавать высококачественные визуализации..
- язык структурированных запросов
- язык программирования R
- приборная панель
- электронная таблица
Q5. Аналитик данных ищет единый инструмент, который позволит ему запрашивать огромные объемы данных., воспроизвести свой анализ, и создавайте визуальные эффекты уровня Word. Какой из следующих инструментов является для них лучшим вариантом?
- Язык программирования R
- База данных
- Панель управления
- SQL
Q6. Какие из следующих утверждений об интегрированной среде разработки RStudio верны?? Выбрать все, что подходит.
- Исправлено расположение панелей в студии R..
- R Studio создана специально для работы с R..
- R studio не может создавать визуализации.
- R Studio помогает с управлением файлами.
Q7. Аналитик данных пишет сводку кода(Южный океан — отдаленное и негостеприимное место, доступ к которому может быть затруднен.) чтобы отобразить сводную информацию о наборе данных пингвинов. Где в RStudio аналитик может выполнить код? Выбрать все, что подходит.
- Панель редактора исходного кода
- Панель «Окружающая среда»
- Вкладка «Файлы»
- Панель консоли R
Q8. В RStudio, где вы можете найти список всех команд R, которые вы запускали в текущих сеансах?
- Вкладка «История»
- Редактор исходного кода
- Вкладка «Справка»
- Вкладка «Файлы»
Еженедельный вызов 2
Q1. Аналитик данных присваивает переменной значение в наборе данных о продажах своей компании для 2020. Какое имя переменной использует правильный синтаксис?
- -продажи-2020
- продажи_2020
- _продажи 2020 года
- 2020_продажи
2 квартал. Аналитик данных хочет сохранить последовательность элементов данных, имеющих один и тот же тип данных, в одной переменной.. Какая концепция R позволяет им это делать??
- Логический оператор
- Комментарии
- Вектор
- Арифметический оператор
3 квартал. Аналитик данных находит код mdy(10211020) в R-скрипте. В каком году была создана дата?
- 1020
- 2120
- 1021
- 1102
4 квартал. Аналитик данных хочет объединить значения с помощью математических операций.. Какой тип оператора они будут использовать для этого??
- Назначение
- Арифметика
- Условный
- Логический
Q5. Что из следующего является лучшим методом именования функций в R??
- Имена функций должны быть с заглавной буквы
- Имена функций должны быть очень длинными
- Имена функций должны быть глаголами
- Имена функций должны начинаться со специального символа.
Q6. Пакеты R включают образцы наборов данных.. Они также включают повторно используемые функции R и документацию по использованию этих функций..
- Правда
- Ложь
Q7. Какова связь между RStudio и CRAN??
- CRAN создает визуализации на основе программ аналитика в RStudio..
- RStudio и CRAN — это среды, в которых аналитики данных могут программировать с использованием кода R..
- RStudio устанавливает пакеты из CRAN, которых нет в Base R..
- CRAN содержит все данные, необходимые пользователям RStudio для анализа..
Q8. При программировании на R, для чего используется труба в качестве альтернативы?
- Переменная
- Установленный пакет
- Вектор
- Вложенная функция
Еженедельный вызов 3
Q1. В чем преимущество использования фреймов данных вместо tibbles??
- Хранилище кадров данных никогда не меняет имена переменных
- Фреймы данных позволяют использовать имена столбцов
- Кадры данных упрощают печать
- Фреймы данных позволяют создавать имена строк.
2 квартал. Аналитик данных проверяет сценарий одного из своих коллег. Они хотят узнать больше о конкретном фрейме данных.. Какая функция(s) позволит им видеть подмножество значений данных в фрейме данных? Ищите все, что применимо.
- имена столбцов()
- ул.()
- библиотека()
- голова()
3 квартал. Вы работаете с набором данных ToothGrowth.. Вы хотите использовать проблеск() функция для получения краткой сводки набора данных. Напишите фрагмент кода, который даст вам это резюме..
код: случайно заметить(Рост Зубов)
Сколько различных типов данных используется для типов данных столбца?
- 2
- 3
- 60
- 1
4 квартал. У вас есть фрейм данных с именем сотрудники и столбцом с именем Last_NAME.. Как будет называться столбец сотрудников в результатах функции rename_with(сотрудники, опустить)?
- Фамилия
- фамилия
- фамилия
- фамилия
Q5. Аналитик данных работает с набором данных пингвинов в R.. Какой фрагмент кода позволит им сортировать данные пингвинов по переменной bill_length_mm?
- договариваться(Южный океан — отдаленное и негостеприимное место, доступ к которому может быть затруднен., bill_length_mm)
- договариваться(bill_length_mm, Южный океан — отдаленное и негостеприимное место, доступ к которому может быть затруднен.)
- договариваться(=bill_length_mm)
- договариваться(Южный океан — отдаленное и негостеприимное место, доступ к которому может быть затруднен.)
Q6. Вы работаете с набором данных пингвинов.. Вы хотите использовать суммирование() и имею в виду() функции для нахождения среднего значения переменной bill_mass_g. В этот момент, следующий код уже написан в вашем скрипте:
код: подведем итог(body_mass_g_m = среднее значение(body_mass_g))
Какова средняя масса тела в г у представителей вида Адели??
- 5092.437
- 3706.164
- 4207.433
- 3733.088
Q7. Аналитик данных работает с фреймом данных Zoo_records.. Они хотят создать новый столбец с именем is_large_animal, который указывает, имеет ли животное вес более 199 килограммы. Какой фрагмент кода позволяет аналитику создать столбец is_large_animal??
- зоопарк_рекордс %>% мутировать(вес > 199 = is_large_animal)
- зоопарк_рекордс %>% мутировать(вес > 199 <- is_large_animal)
- зоопарк_рекордс %>% мутировать(is_large_animal == вес > 199)
- зоопарк_рекордс %>% мутировать(is_large_animal = вес > 199)
Q8. Аналитик данных работает с фреймом данных по имени погода.. Там есть отдельные столбцы для температур. (температура) и единицы измерения (единица). Аналитик хочет объединить в один столбец с именем display_temp., с температурой и единицей измерения, разделенными строкой “Степени”. Какой фрагмент кода позволяет аналитику создать столбец display_temp?
- погода %>% объединяться(” Степени “, погода, температура, “display_temp”)
- объединяться(” Степени “, погода, температура, “display_temp”)
- объединяться(погода, “display_temp”, температура, единица, сентябрь = ” Степени “)
- погода %>% объединяться(погода, “display_temp”, погода, температура, доля = ” Степени “)
Q9. Аналитик данных пишет следующий фрагмент кода, чтобы вернуть статистическую сводку своего набора данных.: квартет %>% group_by(набор) %>% подведем итог(иметь в виду(Икс), SD(Икс), иметь в виду(и), SD(и), кор(Икс, и))
- иметь в виду(Икс)
- SD(Икс)
- иметь в виду(и)
- кор(Икс, и)
Q10. Аналитик данных хочет проверить среднюю разницу между фактическими и прогнозируемыми значениями модели.. Какую единственную функцию они могут использовать для расчета этой статистики??
- предвзятость()
- иметь в виду()
- кор()
- SD()
Еженедельный вызов 4
Q1. Какие из следующих задач вы можете выполнить с помощью функций ggplot2?? Выбрать все, что подходит.
- Настройте визуальные особенности графика
- Добавление меток и аннотаций к графику
- Создавайте множество различных типов графиков
- Автоматическая очистка данных перед созданием графика
2 квартал. В ggplot2, какой символ вы используете для добавления слоев на график?
- Символ амперсанда (&)
- Знак равенства (знак равно)
- Оператор трубы (%>%)
- Знак плюс (+)
3 квартал. Аналитик данных создает график, используя следующий фрагмент кода: ggplot(данные = пингвины) + geom_jitter(отображение = AES(x = длина флиппер_длина_мм, y = body_mass_g)) Что из перечисленного представляет функцию в фрагменте кода? Выбрать все, что подходит.
- Функция geom_point
- Функция данных
- Функция AES
- Функция ggplot
4 квартал. Какой фрагмент кода сделает все столбцы на графике фиолетовыми??
- ggplot(данные = здания) + геом_бар(отображение = AES(x = год_строительства, цвет = «фиолетовый»))
- ggplot(данные = здания) + геом_бар(отображение = AES(x = год_строительства, цвет = высота))
- ggplot(данные = здания) + геом_бар(отображение = AES(x = год_строительства)) + цвет("фиолетовый")
- ggplot(данные = здания) + геом_бар(отображение = AES(x = год_строительства), цвет = «фиолетовый»)
Q5. Аналитик данных работает с данными пингвинов. Аналитик создает диаграмму рассеяния с помощью следующего кода: ggplot(данные = пингвины)+geom_point(отображение = AES(x=flipper_length_mm, y=body_mass_g, альфар=вид)) Как альфа-эстетика влияет на внешний вид точек на графике??
- Уменьшает точки на графике
- Увеличивает точки на графике
- Делает точки на сюжете более красочными
- Делает некоторые моменты на сюжете более прозрачными
Q6. Вы работаете с набором данных пингвинов.. Вы создаете диаграмму рассеяния с помощью следующего кода: ggplot(данные = пингвины) + geom_point(отображение = AES(x = длина флиппер_длина_мм, y = body_mass_g)) Вы хотите выделить на своем участке различные виды пингвинов.. Добавьте фрагмент кода во вторую строку кода, чтобы сопоставить эстетическую форму с переменным видом..
код: geom_point(отображение = AES(x = длина флиппер_длина_мм, y = body_mass_g, цвет=вид))
Какие виды пингвинов отображает визуализация?
- Адели, подбородочный ремень, Генту
- Адели, Император, Генту
- Адели, подбородочный ремень, Макароны
- подбородочный ремень, Император, Генту
Q7. Какую эстетику функции geom_smooth можно использовать для изменения стиля линии??
- линия
- стиль линии
- тип линии
- просмотр линии
Q8. Какое из следующих утверждений лучше всего описывает фасет в ggplot?
- Фасеты — это текст, используемый внутри и вокруг графиков..
- Фасеты — это визуальные характеристики геометрических объектов..
- Фасеты — это подграфики, на которых отображаются данные для каждого значения переменной..
- Фасеты — это терминология ggplot для оси диаграммы..
Q9. Какой аргумент метки() функция, которую аналитик данных может использовать для добавления текста за пределы области сетки графика?
- примечание
- заглавие
- текст
- комментировать
Q10. По умолчанию, какой сюжет делает ggsve() экспорт функций?
- График определяет файлplots.config.
- Последний отображаемый график
- График, определенный на вкладке «Графики» R Studio.
- Показан первый график
Еженедельный вызов 5
Q1. R Markdown — это формат файла для создания динамических документов с помощью R.. Каковы преимущества создания такого рода документа? Выбрать все, что подходит.
- Создать отчет с фрагментами исполняемого кода
- Более эффективное выполнение расчетов для анализа
- Создайте запись процесса уборки
- Сохранить, организовать, и код документа
2 квартал. Аналитик данных хочет экспортировать свой блокнот R Markdown в виде текстового документа.. Какие форматы текстовых документов они могут использовать, чтобы поделиться своей записной книжкой R Markdown?? Выбрать все, что подходит.
- HTML
- Слово
- Блокнот
3 квартал. Аналитик данных читает блокнот R Markdown и находит текст это важно. Для чего нужны символы подчеркивания в этом тексте??
- Они заключают текст в кликабельную ссылку.
- Они выделяют текст жирным шрифтом
- Они добавляют текст в качестве подписи к изображению.
- Они оформляют текст курсивом
4 квартал. Вы закончили работу с блокнотом R Markdown, и теперь вам нужно распределить свою работу.. Как экспортировать анализ в виде стилизованного отчета?
- Используйте меню содержания
- Используйте два хештега
- Используйте кнопку «Вязание»
- Использовать текст уценки
Q5. Аналитик данных сталкивается <www.cooursera.com> в фрагменте текста уценки. Какой эффект имеют угловые скобки (<>) иметь внутренний текст?
- Они создают фрагмент встроенного кода
- Они создают кликабельную ссылку
- Они создают жирный текст
- Они создают маркированный список
Q6. Аналитик данных работает с файлом .rmd и находит текст. ”'{анализ}. Какова цель текста “анализ”?
- Он изменяет формат выходного файла Knit.
- Это меняет способ экспорта кода.
- Он запускает код в режиме анализа.
- Это метка фрагмента кода.
Q7. Что означает ”'{р} разделитель (три обратных кавычки, за которыми следует буква r, заключенная в фигурные скобки) указать в блокноте R Markdown?
- Конец метаданных YAML
- Начало фрагмента кода
- Начало метаданных YAML
- Конец фрагмента кода
Q8. Заполните пробел: Если аналитик снова и снова создает один и тот же документ или настраивает внешний вид итогового отчета, они могут использовать ______, чтобы сэкономить время.
- фильтр
- кусок кода
- файл .rmd
- шаблон
Задача курса
Сценарий 1, вопросов 1-7
В составе команды по обработке данных в Gourmet Analytics., вы используете анализ данных для консультирования компаний пищевой промышленности. Ты чистишь, организовать, и визуализируйте данные, чтобы получить информацию, которая принесет пользу вашим клиентам. Как член дружной команды, делиться своим анализом с другими — важная часть вашей работы.
Ваш текущий клиент — «Шоколад и чай»., развивающаяся сеть кафе. Заведение сочетает в себе обширное меню изысканного чая и шоколадных батончиков со всего мира.. Их разнообразный выбор включает в себя все, от молочного шоколада с подорожником., к мандарину из белого шоколада, к темному шоколаду с фисташками и инжиром. Энциклопедический список шоколадных батончиков – основа привлекательности бренда «Шоколад и Чай».. Продажи шоколадных батончиков — основной источник дохода.
Цель компании «Шоколад и чай» — предлагать шоколадные батончики, получившие высокую оценку профессиональных критиков.. Они также постоянно корректируют меню, чтобы оно отражало глобальное разнообразие производства шоколада.. Руководство регулярно обновляет список шоколадных батончиков, чтобы он соответствовал последним рейтингам и чтобы в списке были шоколадные батончики из разных стран..
Они попросили вас собрать и проанализировать данные о последних рейтингах шоколада.. Особенно, они хотели бы знать, какие страны производят плитки супертемного шоколада с самым высоким рейтингом (высокий процент какао). Эти данные помогут им составить следующее меню шоколадных батончиков..
Ваша команда получила набор данных, в котором представлены последние рейтинги тысяч шоколадных конфет со всего мира.. Нажмите здесь, чтобы получить доступ к набору данных. Учитывая данные и характер работы, которую вы будете выполнять для своего клиента., ваша команда соглашается использовать R для этого проекта.
Q1. Ваш руководитель просит вас написать краткое описание преимуществ использования R для проекта.. Какие из следующих преимуществ вы бы включили в свое резюме?? Выбрать все, что подходит.
- Легко воспроизводить и делиться результатами анализа
- Определите проблему и задайте правильные вопросы
- Создавайте высококачественные визуализации данных
- Быстро обрабатывать большое количество данных
2 квартал. Вы используете read_csv() функция для импорта данных из файла .csv. Предположим, что имя фрейма данных — Flavors_df, а файл .csv находится в рабочем каталоге.. Какой фрагмент кода позволяет создать фрейм данных?
- ароматы_df <- read_csv(“Flavors_of_cacao.csv”)
- ароматы_df + read_csv(“Flavors_of_cacao.csv”)
- read_csv(“Flavors_of_cacao.csv”) <- ароматы_df
- read_csv(ароматы_df <- “Flavors_of_cacao.csv”)
3 квартал. Предположим, что имя вашего фрейма данных — Flavors_df.. Какой фрагмент кода позволяет просматривать имена столбцов во фрейме данных?
- имена столбцов(ароматы_df)
- договариваться(ароматы_df)
- столбец(ароматы_df)
- Командная строка Windows(ароматы_df)
4 квартал. Предположим, что первая часть вашего фрагмента кода: флейворы_дф %>% Какой фрагмент кода вы добавляете, чтобы изменить имя столбца?
- Командная строка Windows(Компания…Производитель.если.известен %<% Создатель)
- Командная строка Windows(Производитель %<% Компания…Производитель.если.известен.)
- Командная строка Windows(Производитель = Компания…Производитель.если.известен.)
- Командная строка Windows(Компания…Создатель.если.известен. = Создатель)
Q5. Предположим, что первая часть вашего кода: Trimmed_flavors_df <- флейворы_дф %>% Добавьте фрагмент кода, который позволит вам выбрать три переменные..
Код: Выбрать(Рейтинг, Какао.Процент, Компания)
- Негодяй
- быть увиденным
- А. Морен
- Сома
Q6. следующий, вы выбираете базовую статистику, которая поможет вашей команде лучше понять систему рейтингов в ваших данных. Предположим, что первая часть вашего кода: Trimmed_flavors_df%>% Вы хотите использовать суммирование() и сд() функции для нахождения стандартного отклонения рейтинга для ваших данных. Добавьте фрагмент кода, который позволит вам найти стандартное отклонение для переменной Rating..
Код: подведем итог(SD(Рейтинг))
- 0.3720475
- 0.2951794
- 0.4780624
- 0.4458434
Q7. Предположим, что первая часть вашего кода: best_trimmed_flavors_df <- Trimmed_flavors_df%>% Вы хотите применить фильтр() функция для переменных Cocoa.Percent и Rating. Добавьте фрагмент кода, который позволяет фильтровать фрейм данных для шоколадных батончиков, содержащих как минимум 75% какао и иметь рейтинг не ниже 3.9 точки.
- 75%
- 88%
- 80%
- 78%
Q8. Предположим, ваша первая строка кода: ggplot(данные = best_trimmed_flavors_df) + Вы хотите использовать geom_bar() функция для создания гистограммы. Добавьте фрагмент кода, который позволит вам создать гистограмму с переменной «Рейтинг» на оси X..
- 2
- 5
- 6
- 3
Q9. Предположим, что вы работаете со следующим кодом: ggplot(данные = best_trimmed_flavors_df) + геом_бар(отображение = AES(x = Компания.Местоположение)) Добавьте фрагмент кода во вторую строку кода, чтобы сопоставить эстетическую заливку с переменной Rating..
- Канада и Франция
- Шотландия и США
- Шотландия и Канада
- Амстердам и Франция
Q10. Предположим, что ваш товарищ по команде разделяет следующий фрагмент кода: ggplot(данные = best_trimmed_flavors_df) + геом_бар(отображение = AES(x = Какао.Процент)) + Какой фрагмент кода вы добавляете в третью строку, чтобы создать перенос аспектов переменной Cocoa.Percent??
- facet_wrap(Какао.Процент~)
- facet_wrap(~Какао.Процент)
- грань(=Какао.Процент)
- facet_wrap(%>%Какао.Процент)
Вам нужно будет достичь как минимум. Предположим, что первая часть вашего фрагмента кода: ggplot(данные = Trimmed_flavors_df) + geom_point(отображение = AES(x = Какао.Процент, y = Рейтинг)) + Какой фрагмент кода вы добавляете в третью строку, чтобы добавить к графику заголовок «Рекомендуемые бары»??
- лаборатории(title = «Рекомендуемые бары»)
- лаборатории(title = Рекомендуемые бары)
- лаборатории(“Рекомендуемые бары”)
- лаборатории(заглавие + “Рекомендуемые бары”)
Q12. Предположим, что ваши первые две строки кода: ggplot(данные = Trimmed_flavors_df) + geom_point(отображение = AES(x = Какао.Процент, y = Рейтинг)) + Какой фрагмент кода вы добавляете в третью строку, чтобы сохранить график в виде файла JPEG с шоколадом в качестве имени файла??
- ggsaw(«шоколад.jpeg»)
- ggsaw(«шоколад.png»)
- ggsaw(«jpeg.шоколад»)
- ggsaw(шоколад.jpeg)’
Q12. Вы решили создать блокнот R Markdown для документирования своей работы.. Каковы ваши причины выбрать блокнот R Markdown?? Выбрать все, что подходит.
- Он позволяет вам записывать и делиться каждым шагом вашего анализа.
- Это позволяет пользователям запускать ваш код
- Он автоматически создает веб-сайт для демонстрации вашей работы.
- Он отображает ваши визуализации данных
Оставьте ответ
Вы должны авторизоваться или же регистр добавить новый комментарий .