争吵的数据

结构良好和规范化的数据可以极大地促进数据驱动的分析、研究和讲故事。NCSU库可以帮助您建模、清理、连接和处理数据。

建模数据

  • 根据研究结果构建你的数据。
  • 设计一个数据库来存储和查询复杂数据。
  • 为高效的过滤和搜索构建分类法或其他受控词汇表。
  • 创建一个本体来组织和构建数据的意义。
  • 为你的研究项目建立一个元数据概要。

清理数据

  • 规范化混乱的数据，使其更容易分析和可视化。
  • 转换数据以满足不同的分析和可视化需求。

加入数据

  • 将数据集连接到一个语料库中，这样您就有更多的数据可以处理。
  • 通过将数据集与名称注册表进行协调来增强数据集Wikidata获取更多的数据。

学习

数据和可视化研讨会该课程每学期提供不同的技能水平。

访问Lynda.com关于数据争论主题的教程:

查看我们收集的关于数据争论主题的书籍:

创建

接入计算机，为数据密集型工作进行了优化，并配备了用于数据处理的软件OpenRefine在狩猎中Dataspace和希尔数据体验实验室．

得到帮助

我们的图书管理员和数据科学顾问可以帮助您进行数据建模、数据清理、数据连接和其他与数据相关的任务。电子邮件我们如果你有问题。您也可以通过聊天和Zoom约会．

我们提供数据分析和可视化教学支持整个大学的课程。

查找、分析和可视化数据

图书馆提供了广泛的数据资源和服务，包括查找指南人口普查数据，政治和社会科学数据，以及地理空间数据．

我们提供咨询、合作和培训数据分析使用R和Python等语言，以及Stata、SPSS、SAS等统计环境。我们可以提供定量、定性和地理空间数据分析。

良好的数据可视化可以揭示数据中的新模式和关系，并帮助您更清楚地进行交流。请联系我们寻求帮助数据可视化．