pembelajaran minggu ke 2 pengantar sains data

Applicating data preparation steps on a health data. Showing simple coding to apply on 9 steps of data preparation

Publikasi ini membahas analisis data kesehatan menggunakan RStudio. Data yang digunakan dapat mencakup berbagai informasi kesehatan, seperti usia, jenis kelamin, tekanan darah, kadar gula darah, indeks massa tubuh (BMI), serta indikator kesehatan lainnya. Analisis dilakukan untuk melihat pola, hubungan, dan karakteristik data kesehatan melalui proses pengolahan, visualisasi, dan analisis statistik menggunakan R.

One of the most fundamental skills for a Data Scientist is Data Preparation (Data Manipulation). To be really effective, you need to be masterful at performing essential data manipulations. This is because a very large proportion of your work will just involve getting and cleaning data.

Dokumen ini membahas proses persiapan dan pengolahan data kesehatan menggunakan R, mulai dari import data hingga pembagian data menjadi training dan testing.

Documento técnico reproducible que registra la preparación previa a la imputación múltiple de las variables socioeconómicas de Saber 11 para los períodos 20142–20224. El archivo valida la integridad de 14 bases Parquet y 4.500.181 registros, homologa categorías entre períodos, audita valores faltantes y sus patrones conjuntos, analiza los casos con ausencia simultánea de las nueve variables socioeconómicas, evalúa la disponibilidad de predictores auxiliares, investiga casos críticos, define los tipos estadísticos de las variables y establece métodos y una matriz preliminar de predictores para MICE. Esta fase no realiza todavía la imputación; constituye la etapa de control de calidad, diseño metodológico y trazabilidad necesaria antes de ejecutar MICE período por período.

kelompok 1: 1. Noorhasanah(2430109040003) 2. dhea (2430209040008)