Cum faci analiza datelor în R?
Cum faci analiza datelor în R?
Anonim

În această postare vom trece în revistă câteva funcții care ne conduc la analiza primului caz

  1. Pasul 1 – Prima abordare a date .
  2. Pasul 2 – Analiza variabilelor categoriale.
  3. Pasul 3 – Analiza variabilelor numerice.
  4. Pasul 4 – Analizând numeric și categoric în același timp.

De asemenea, întrebarea este cum este utilizat R în analiza datelor?

R este o limbă folosit pentru calcule statistice, analiza datelor și reprezentarea grafică a date . Creat în anii 1990 de Ross Ihaka și Robert Gentleman, R a fost conceput ca o platformă statistică pentru date curatenie, analiză , și reprezentare. Acest lucru arată cât de popular R programarea este în știința datelor.

cum analizezi seturile de date? Pentru a vă îmbunătăți abilitățile de analiză a datelor și pentru a vă simplifica deciziile, executați acești cinci pași în procesul dvs. de analiză a datelor:

  1. Pasul 1: Definiți-vă întrebările.
  2. Pasul 2: Setați priorități clare de măsurare.
  3. Pasul 3: Colectați date.
  4. Pasul 4: Analizați datele.
  5. Pasul 5: Interpretați rezultatele.

În al doilea rând, cum analizez datele în Excel folosind R?

Sfaturi pentru analiza datelor Excel în R

  1. Pentru a importa date Excel în R, utilizați pachetul readxl.
  2. Pentru a exporta date Excel din R, utilizați pachetul openxlsx.
  3. Cum să eliminați simboluri precum „$” și „%” din coloanele valutare și procentuale în Excel și să le convertiți în variabile numerice potrivite pentru analiză în R.

Ar trebui să învăț R sau Python?

Pe scurt, el spune, Piton este mai bine pentru manipularea datelor și sarcini repetate, în timp ce R este bun pentru analiza ad-hoc și explorarea seturi de date. R are o abruptă învăţare curbă, iar persoanele fără experiență în programare le pot considera copleșitoare. Piton este în general considerat mai ușor de preluat.

Recomandat: