Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/missing-data
مقدمة
في عالم البيانات وتحليلها، فإن وجود بيانات مفقودة هي مسألة شائعة يمكن أن تؤثر على نتائج التحليل بشكل كبير. نقدم في هذه المدونة مراجعة لدورة التعامل مع البيانات المفقودة على منصة Coursera، التي تهدف إلى إعداد المشاركين لفهم كيفية التعامل مع هذه المشكلة بفعالية.
نظرة عامة على الدورة
تتناول هذه الدورة الخطوات المستخدمة في وزن عينات الاستطلاعات، بما في ذلك الطرق المستخدمة لضبط عدم الاستجابة واستخدام بيانات خارجية للمسح من أجل المعايرة. تشمل التقنيات التي سيتم مناقشتها التعديلات باستخدام استجابات الاستجابة المقدرة، وما بعد التجميع، ورفع الوزن، وتقدير الانحدار العام.
المحتوى التعليمي
تتضمن خطة الدورة ما يلي:
- الخطوات العامة في الوزن: أهمية استخدام الوزن لتوسيع عينة إلى مجموعة سكانية وتصحيح الأخطاء التغطية.
- الخطوات المحددة: كيفية حساب الأوزان الأساسية وضبطها إذا كانت هناك حالات غير مؤكدة بشأن أهليتها.
- تنفيذ الخطوات: أهمية البرمجيات مثل R وكيفية استخدامها في تنفيذ خطوات الوزن وعينات الاختيار.
- التعويض عن العناصر المفقودة: مناقشة الطرق المختلفة لتعويض العناصر المفقودة وكيفية تأثيرها على المعايير الإحصائية.
توصية بالدورة
إذا كنت تبحث عن دورة شاملة لتحسين مهاراتك في التعامل مع البيانات المفقودة، فإن هذه الدورة هي خيار ممتاز. توفر موارد قيمة وأدوات عملية تساعدك على فهم كيفية التعامل مع البيانات بفاعلية باستخدام تقنيات إحصائية متقدمة.
الخاتمة
مع تزايد أهمية البيانات في مجالات متعددة، يصبح من الضروري اكتساب المهارات لفهم وتحليل البيانات المفقودة. دورة التعامل مع البيانات المفقودة على Coursera تقدم لك الأدوات والمعرفة اللازمة لتحقيق ذلك.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/missing-data