Ako robíte analýzu údajov v R?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:52

V tomto príspevku preskúmame niektoré funkcie, ktoré nás vedú k analýze prvého prípadu

1. Krok 1 – Prvý prístup k údajov .
2. Krok 2 – Analýza kategorických premenných.
3. Krok 3 – Analýza numerických premenných.
4. Krok 4 – Analýza numerických a kategorických súčasne.

Otázkou tiež je, ako sa R používa v analytike údajov?

R je jazyk použité pre štatistické výpočty, analýza dát a grafické znázornenie údajov . Vytvorili ho v 90. rokoch Ross Ihaka a Robert Gentleman, R bola navrhnutá ako štatistická platforma pre údajov čistenie, analýza a zastupovanie. To ukazuje, aké populárne R programovanie je in veda o údajoch.

ako analyzujete súbory údajov? Ak chcete zlepšiť svoje zručnosti v oblasti analýzy údajov a zjednodušiť svoje rozhodnutia, vykonajte týchto päť krokov v procese analýzy údajov:

1. Krok 1: Definujte svoje otázky.
2. Krok 2: Nastavte jasné priority merania.
3. Krok 3: Zhromaždite údaje.
4. Krok 4: Analyzujte údaje.
5. Krok 5: Interpretujte výsledky.

Po druhé, ako môžem analyzovať údaje v programe Excel pomocou R?

Tipy na analýzu údajov programu Excel v jazyku R

1. Na import údajov Excelu do R použite balík readxl.
2. Na export údajov Excelu z R použite balík openxlsx.
3. Ako odstrániť symboly ako "$" a "%" zo stĺpcov meny a percent v Exceli a previesť ich na číselné premenné vhodné na analýzu v R.

Mám sa naučiť R alebo Python?

V skratke hovorí: Python je lepšie pre manipuláciu s údajmi a opakované úlohy, zatiaľ čo R je vhodný na analýzu ad hoc a skúmanie súborov údajov. R má strmé učenie a ľudia bez skúseností s programovaním to môžu považovať za ohromujúce. Python sa vo všeobecnosti považuje za jednoduchšie vyzdvihnúť.