Sisällysluettelo:

Kuinka teet data-analyysin R:ssä?
Kuinka teet data-analyysin R:ssä?

Video: Kuinka teet data-analyysin R:ssä?

Video: Kuinka teet data-analyysin R:ssä?
Video: Data Analysis in R by Dustin Tran 2024, Marraskuu
Anonim

Tässä viestissä käymme läpi joitakin toimintoja, jotka johtavat meidät ensimmäisen tapauksen analyysiin

  1. Vaihe 1 – Ensimmäinen lähestymistapa tiedot .
  2. Vaihe 2 – Kategoristen muuttujien analysointi.
  3. Vaihe 3 – Numeeristen muuttujien analysointi.
  4. Vaihe 4 – Numeerisen ja kategorisen analysointi samanaikaisesti.

Kysymys kuuluu myös, kuinka R:tä käytetään data-analytiikassa?

R on kieli käytetty tilastollisia laskelmia varten, tietojen analysointi ja graafinen esitys tiedot . Ross Ihaka ja Robert Gentleman loivat 1990-luvulla. R suunniteltu tilastoalustaksi tiedot puhdistus, analyysi , ja edustus. Tämä osoittaa kuinka suosittuja R ohjelmointi on päällä datatiede.

miten analysoit datajoukkoja? Voit parantaa tietojen analysointitaitojasi ja yksinkertaistaa päätöksiäsi suorittamalla seuraavat viisi vaihetta data-analyysiprosessissa:

  1. Vaihe 1: Määrittele kysymyksesi.
  2. Vaihe 2: Aseta selkeät mittausprioriteetit.
  3. Vaihe 3: Kerää tiedot.
  4. Vaihe 4: Analysoi tiedot.
  5. Vaihe 5: Tulkitse tulokset.

Toiseksi, kuinka analysoin tietoja Excelissä R:n avulla?

Vinkkejä Excel-tietojen analysointiin R:ssä

  1. Voit tuoda Excel-tiedot R:hen readxl-paketin avulla.
  2. Vie Excel-tiedot R:stä käyttämällä openxlsx-pakettia.
  3. Kuinka poistaa symbolit, kuten "$" ja "%" Excelin valuutta- ja prosenttisarakkeista ja muuntaa ne numeerisiksi muuttujiksi, jotka soveltuvat analysoitavaksi R:ssä.

Pitäisikö minun opetella R tai Python?

Pähkinänkuoressa hän sanoo, Python on parempi tietojen käsittelyyn ja toistuviin tehtäviin R on hyvä ad hoc -analyysiin ja tietojoukkojen tutkimiseen. R on jyrkkä oppimista käyrä, ja ihmiset, joilla ei ole ohjelmointikokemusta, voivat pitää sen ylivoimaisena. Python pidetään yleensä helpompia poimia.

Suositeltava: