Talaan ng mga Nilalaman:

Paano mo ginagawa ang pagsusuri ng data sa R?
Paano mo ginagawa ang pagsusuri ng data sa R?

Video: Paano mo ginagawa ang pagsusuri ng data sa R?

Video: Paano mo ginagawa ang pagsusuri ng data sa R?
Video: Zack Tabudlo - Pano (Lyric Video) 2024, Nobyembre
Anonim

Sa post na ito susuriin namin ang ilang mga function na humahantong sa amin sa pagsusuri ng unang kaso

  1. Hakbang 1 - Unang diskarte sa datos .
  2. Hakbang 2 – Pagsusuri ng mga kategoryang variable.
  3. Hakbang 3 – Pagsusuri ng mga variable na numero.
  4. Hakbang 4 – Pagsusuri ng numerical at categorical sa parehong oras.

Ang tanong din ay, paano ginagamit ang R sa data analytics?

R ay isang wika ginamit para sa statistical computations, pagsusuri sa datos at graphical na representasyon ng datos . Nilikha noong 1990s nina Ross Ihaka at Robert Gentleman, R ay dinisenyo bilang isang statistical platform para sa datos paglilinis, pagsusuri , at representasyon. Ipinapakita nito kung gaano ka sikat R ang programming ay nasa agham ng datos.

paano mo pinag-aaralan ang mga set ng data? Upang mapahusay ang iyong mga kasanayan sa pagsusuri ng data at pasimplehin ang iyong mga desisyon, isagawa ang limang hakbang na ito sa iyong proseso ng pagsusuri ng data:

  1. Hakbang 1: Tukuyin ang Iyong Mga Tanong.
  2. Hakbang 2: Itakda ang Malinaw na Mga Priyoridad sa Pagsukat.
  3. Hakbang 3: Kolektahin ang Data.
  4. Hakbang 4: Pag-aralan ang Data.
  5. Hakbang 5: I-interpret ang Mga Resulta.

Pangalawa, paano ko susuriin ang data sa Excel gamit ang R?

Mga tip para sa pagsusuri ng data ng Excel sa R

  1. Upang mag-import ng data ng Excel sa R, gamitin ang readxl package.
  2. Upang i-export ang data ng Excel mula sa R, gamitin ang openxlsx package.
  3. Paano mag-alis ng mga simbolo tulad ng "$" at "%" mula sa mga column ng currency at porsyento sa Excel, at i-convert ang mga ito sa mga numeric na variable na angkop para sa pagsusuri sa R.

Dapat ko bang matutunan ang R o Python?

Sa maikling salita, sabi niya, sawa ay mas mahusay para sa para sa pagmamanipula ng data at paulit-ulit na mga gawain, habang R ay mabuti para sa ad hoc analysis at pag-explore ng mga dataset. R may matarik pag-aaral curve, at ang mga taong walang karanasan sa programming ay maaaring makitang napakalaki nito. sawa sa pangkalahatan ay itinuturing na mas madaling kunin.

Inirerekumendang: