mini-pw/2022l-exploratorydataanalysis

Introduction to exploratory data analysis course for Mathematics and data analysis studies in Spring 2021/2022

2022l-exploratorydataanalysis's Issues

Praca domowa 1

Celem pracy domowej jest sprawdzenie znajomości pakietów dplyr oraz tidyr.
Do rozwiązania jest 10 zadań. Plik z treścią zadań jest dostępny tutaj.

Poniższe zadania dotyczą zbioru danych o nieruchomościach dostępnego w pliku .csv. Zbiór danych zawiera informacje o cenie oraz atrybutach nieruchomości położonych w okolicy Seattle - opis kolumn.

data <- read.csv("house_data.csv ")

Rozwiązanie należy przesłać w postaci pliku .R z kodem do wygenerowania odpowiedzi oraz zakomentowaną odpowiedzią.

Przykładowa odpowiedź na zadane pytanie:

Czas na wykonanie pracy domowej wynosi tydzień od zajęć laboratoryjnych numer 3, czyli: 22.03.2022 do 12:00.
Prace przesłane po tym terminie będą mieć minus jeden punkt za każdy dzień zwłoki.

Skrypt z rozwiązaniem należy umieścić w folderze NazwiskoImie w
https://github.com/MI2-Education/2022L-ExploratoryDataAnalysis/tree/main/PraceDomowe/PracaDomowa1

Rozwiązanie dodajemy poprzez pull request, proszę w tytule podać nazwisko, imię oraz numer pracy domowej.

Praca domowa 2

Celem pracy domowej jest sprawdzenie znajomości pakietu ggplot2 oraz tworzenia poprawnych wizualizacji.

W ramach pracy domowej proszę o przygotowanie wizualizacji utworzonej z wykorzystaniem ggplot2. Praca domowa powinna być wykonana na podstawie wizualizacji dostępnej w prasie, telewizji lub internecie, opublikowanej w ciągu ostatnich 2 tygodni.

Rozwiązanie należy przesłać w postaci raportu w .pdf lub .html.

W raporcie proszę o:

• podanie źródła oraz zamieszczenie wizualizacji, która jest poprawiana (warunek konieczny)
• umieszczenie kodu oraz utworzonej wizualizacji (maksymalnie 4 pkt.)
• krótkie uzasadnienie, dlaczego wykres jest lepszy niż oryginalny (maksymalnie 1 pkt.) Na przykład poprawa czytelności, poprawa słupków, które nie zaczynają się w 0, słupki 2d zamiast 3d, wybranie bardziej pasującego typu wykresu.

Termin oddania: 05.04.2022 do 12:00
Prace przesłane po tym terminie będą mieć minus jeden punkt za każdy dzień zwłoki.

Raport z rozwiązaniem należy umieścić w folderze NazwiskoImie w .../PraceDomowe/PracaDomowa2
Rozwiązanie dodajemy poprzez pull request, proszę w tytule podać nazwisko, imię oraz numer pracy domowej.

Praca domowa 4

Celem pracy domowej jest sprawdzenie umiejętności przygotowywania interaktywnych wizualizacji z pakietem plotly.

W tym celu należy przygotować interaktywny wykres lub/i animowany oparty na zbiorze danych: https://www.kaggle.com/datasets/chriskachmar/amazon-top-50-bestselling-books-2009-2022

Rozwiązanie można przygotować w R/Python, powinno zawierać wizualizację oraz kod. Praca domowa powinna być plikiem w formacie R/Rmd/ipynb/py (oraz dodatkowo HTML jeżeli jest taka możliwość).

Termin oddania: 10.05.2022 do 12:00.
Prace przesłane po tym terminie będą mieć minus jeden punkt za każdy dzień zwłoki.

Raport należy umieścić w folderze NazwiskoImie w .../PraceDomowe/PracaDomowa4

Rozwiązanie dodajemy poprzez pull request, proszę w tytule podać nazwisko, imię oraz numer pracy domowej.

Praca domowa 6

Celem pracy domowej jest przygotowanie wstępnej analizy eksploracyjnej danych.

Jako rozwiązanie należy przygotować raport w Python, który będzie opisywał zbiór danych oraz zawierał wnioski płynące z przeprowadzonej analizy. Proszę przygotować kod bez zbędnych roboczych komórek, zgodnie z kolejnością niżej podaną.

Rozwiązanie powinno być plikiem w formacie .pdf, .html lub .ipynb. Powinno zawierać takie informacje jak:

1. Opis zbioru danych (jaka wielkość, jakie zmienne występują).
2. Podsumowanie zbioru danych (statystyki).
3. Co najmniej 2-3 wykresy badające rozkład zmiennych + wnioski.
4. Co najmniej 2 wykresy pokazujące zależność w zbiorze danych.

Numer zbioru dla którego należy przygotować analizę to odpowiednio wynik następującego działania:

(suma cyfr składających się na numeru indeksu) mod 3

0 = https://www.kaggle.com/unsdsn/world-happiness
1 = https://www.kaggle.com/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al-2009
2 = https://www.kaggle.com/uciml/mushroom-classification

Termin oddania: 14.06.2022 do 12:00.
Prace przesłane po tym terminie będą mieć minus jeden punkt za każdy dzień zwłoki.

Raport należy umieścić w folderze NazwiskoImie w .../PraceDomowe/PracaDomowa6
Rozwiązanie dodajemy poprzez pull request, proszę w tytule podać nazwisko, imię oraz numer pracy domowej.

Praca domowa 5

Liczba punktów do zdobycia jest równa 10.

Tę pracę domową można wykonywać w zespole do dwóch osób.

Celem pracy jest przygotowanie dashboardu zawierającego wizualizacje dotyczące nieruchomości w Seattle - zbiór danych z pierwszej pracy domowej - dostępny tutaj, opis kolumn.

Dashboard powinien zawierać tytuł, przynajmniej dwa estetyczne wykresy oraz interaktywności w obrębie wykresu (albo użycie plotly albo kontrolki). Warto też dodać instrukcję jak czytać zamieszczone wykresy.

Rozwiązanie można przygotować jako flexdashboard lub aplikację R Shiny. Praca domowa powinna być plikiem w formacie R/Rmd oraz dodatkowo HTML - w przypadku flexdashboard.

Aplikacja powinna wspierać użytkownika w przeanalizowaniu co wpływa na cenę nieruchomości.

Termin oddania: 24.05.2022 do 12:00 29.05.2022 do 23:59
Prace przesłane po tym terminie będą mieć minus jeden punkt za każdy dzień zwłoki.

Raport należy umieścić w folderze NazwiskoImie lub Nazwisko1Imie1_Nazwisko2Imię2 w .../PraceDomowe/PracaDomowa5
Rozwiązanie dodajemy poprzez pull request, proszę w tytule podać nazwisko, imię oraz numer pracy domowej.

Praca domowa 3

Liczba punktów do zdobycia jest równa 10.

Tę pracę domową można wykonywać samodzielnie lub zespołowo (K osób, patrz opis niżej). Wszystkie osoby z zespołu otrzymują tyle samo punktów.

W ramach pracy domowej należy przygotować K eksperymentów, sprawdzających czy określone problemy z czytaniem danych wciąż występują (problemy = iluzje na wykresach, błędy w odczytywaniu wykresu kołowego, błędy w pokazywaniu danych za pomocą wykresów 3D, problemy z tytułami na wykresie) (K = liczba osób w zespole, zespół z 3 osobami powinien zrobić 3 eksperymenty).

Następnie należy przetestować na przynajmniej 15 innych osobach czy dany problem występuje, np. przeprowadzając ankietę typu czy lepszy jest wykres A czy B.

Celem pracy jest sprawdzenie czy ,,dobre praktyki'' opracowane lata temu (słupki lepsze niż kąty, kolor wykorzystywany z umiarem, unikanie ozdobników), faktycznie działa w społeczeństwie które wykresami karmione jest od urodzenia.

Rozwiązanie powinno zawierać:

• opis eksperymentów, które zostały przygotowane
• opracowanie wyników testów - opisy, tabele, wykresy.

Rozwiąznie należy przesłać w postaci raportu w .pdf lub .html.

Termin oddania: 04.05.2022 do 12:00.
Prace przesłane po tym terminie będą mieć minus jeden punkt za każdy dzień zwłoki.

Raport należy umieścić w folderze NazwiskoImie lub Nazwisko1Imie1..._NazwiskoKImięK w .../PraceDomowe/PracaDomowa3
Rozwiązanie dodajemy poprzez pull request, proszę w tytule podać nazwisko, imię oraz numer pracy domowej.