Introducción al análisis estadístico de datos con R

Modelización de la calidad del aire en la ciudad de Madrid con la metodología CRISP-DM

Este libro ofrece una guía práctica para el análisis de datos con el software estadístico R mediante la aplicación de la metodología Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM).

🚀 Para empezar

Asumo que has instalado R y Rstudio en su última versión.

Para facilitar la obtención de los datos necesarios se adjunta el enlace para la carpeta data del proyecto.

☝️ Antes de nada ...

🙈 Disclaimer 🙈

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Introducción al análisis estadístico de datos con R - Analisis-de-datos-con-R/CRISP-DM

📚 Dependencias de librerías

• bibliotecas básicas: tidyverse, lubridate, zoo, bonsai
• bibliotecas de utilidades: quarto, knitr, xml2, vroom, timetk
• bibliotecas relacionadas con el modelado estadístico: tidymodels, modeltime, modeltime.resample, earth, glmnet, xgboost, lightgbm
• bibliotecas gráficos: plotly, ggplot2
• bibliotecas shiny: shiny, shinydashboard, shinycssloaders

🏗️ Construido con

• R - R project ❤️

🗳️ Versionado

Usamos GitHub para el versionado. Para conocer las versiones disponibles, véase este proyecto en Analisis-de-datos-con-R/CRISP-DM.

📝 Authors

• Michal Kinel 🤓 - Initial work
  • GitHub: michal0091
  • contact: LinkedIn
• Gema Fernández-Avilés 🤓 - Initial work
  • GitHub: gemafaviles
  • contact: LinkedIn

📚 Análisis de datos con R 📚