Tujuan utama analisis ini adalah melakukan data reduction pada dataset ekonomi Amerika Serikat melalui serangkaian tahapan: EDA (Exploratory Data Analysis) – Memahami distribusi, korelasi, outlier, dan multikolinearitas antar variabel. Feature Engineering – Membuat fitur-fitur baru yang lebih informatif dari variabel yang ada. Feature Selection – Memilih variabel paling relevan menggunakan minimal 2 metode seleksi fitur. Feature Extraction (PCA) – Mereduksi dimensi menggunakan Principal Component Analysis. Insight dan Kesimpulan – Mengidentifikasi variabel paling penting, mengevaluasi keberhasilan reduksi dimensi, dan menginterpretasikan makna substantif dari komponen utama.

Tareas calificables por los compañeros: Informe de hitos "Análisis Exploratorio de Datos - Proyecto de Predicción de Texto"

Reinickendorf Kleingärten Interaktive Karte

Probability & Statistics III lecture notes

Random Variables and Probability Distributions

Foundations of Probability & Statistics

A five-chart data story examining whether Australia's wealth rests on a narrow, commodity-dependent export base. Built in R for a Data Visualization assignment.