Ödev 2 — CSV, türler ve eksik değerler

Özgün bağımsız özel ders ödevi — resmî UCL değerlendirmesi değildir. Tüm veriler kurgusal; gerçek UCL modülü teyit edilmedi. Base R kullanılır. Öğrenci kendi kodunu açıklayabilmeli; cevap anahtarı pakete konmaz.

Önerilen çalışma süresi: 35–45 dakika (katı zaman sınırı değil). Puanlama: 10 puan. Teslim zamanı: öğretmenle bir sonraki dersten önce kararlaştırılır.

Amaç

Dersin 12 satırlık sınıf verisinden farklı, 16 kayıtlı bir kurmaca çalışma günlüğünü bağımsız incele.

Veri

data/study_log.csv: case_id kimlik etiketi, cohort A/B kategorisi, practice_hours saat, assessment_score 0–100 puan, break_minutes dakika. Boş hücreler özellikle bırakılmıştır.

Görevler / 10 puan

(3 puan) file.exists, read.csv, dim, str, names ile veri yapısını incele. cohort sütununu A/B seviyeli factor yap. Kimlik etiketinin neden numeric olmaması gerektiğini anlat.
(3 puan) is.na ile tüm sütunlardaki eksiklikleri say. assessment_score ortalamasını na.rm=TRUE ile ve onsuz karşılaştır. Eksik puanı otomatik olarak 0 yapmak neden farklı bir tercihtir?
(2 puan) Puanı en az 70 olanları, NA bulunan satırı yanlışlıkla eklemeden seç. Yalnız ID ve puanı içeren yeni bir tablo oluştur.
(2 puan) R dosyanı temiz oturumda tekrar çalışabilir halde bırak; reflection.md içine 50–80 İngilizce kelimeyle veri türlerini ve kayıp gözlemleri açıkla.

Ek çalışma

Hangi gözlemlerde practice_hours veya assessment_score eksik? complete.cases() ile gözlem sayısını bul.

Teslim

Doldurulmuş starter.R, reflection.md. Orijinal CSV'yi değiştirme.

Çalışmaya başlama

ZIP'i çıkarıp RStudio çalışma dizinini paketin kökü yap. starter.R dosyasını aç, TODO'ları doldur. Veri dosyası olan haftalarda file.exists("data/study_log.csv") kontrolü TRUE vermeli.

Öğrenci öz değerlendirmesi

Öğretmene gönderirken checklist.md listesini tamamla. Kendi düşünme ve hata ayıklama adımlarını reflection.md içinde yaz.

Testler: Ödevlerin RStudio ve canlı tarayıcı testleri daha sonra yapılacak; ZIP'in kaynak kontrolü ayrı kaydedilecek.