Πίνακας περιεχομένων:
Βίντεο: Πώς κάνετε την ανάλυση δεδομένων στο R;
2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45
Σε αυτή την ανάρτηση θα εξετάσουμε ορισμένες λειτουργίες που μας οδηγούν στην ανάλυση της πρώτης περίπτωσης
- Βήμα 1 – Πρώτη προσέγγιση στο δεδομένα .
- Βήμα 2 – Ανάλυση κατηγορικών μεταβλητών.
- Βήμα 3 – Ανάλυση αριθμητικών μεταβλητών.
- Βήμα 4 – Ανάλυση αριθμητικών και κατηγοριών ταυτόχρονα.
Επίσης, το ερώτημα είναι πώς χρησιμοποιείται το R στην ανάλυση δεδομένων;
R είναι μια γλώσσα μεταχειρισμένος για στατιστικούς υπολογισμούς, ανάλυση δεδομένων και γραφική αναπαράσταση του δεδομένα . Δημιουργήθηκε τη δεκαετία του 1990 από τους Ross Ihaka και Robert Gentleman, R σχεδιάστηκε ως μια στατιστική πλατφόρμα για δεδομένα καθάρισμα, ανάλυση , και εκπροσώπηση. Αυτό δείχνει πόσο δημοφιλές R ο προγραμματισμός είναι μέσα επιστημονικά δεδομένα.
πώς αναλύετε σύνολα δεδομένων; Για να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας στην ανάλυση δεδομένων και να απλοποιήσετε τις αποφάσεις σας, εκτελέστε αυτά τα πέντε βήματα στη διαδικασία ανάλυσης δεδομένων:
- Βήμα 1: Καθορίστε τις ερωτήσεις σας.
- Βήμα 2: Ορίστε καθαρές προτεραιότητες μέτρησης.
- Βήμα 3: Συλλέξτε δεδομένα.
- Βήμα 4: Ανάλυση δεδομένων.
- Βήμα 5: Ερμηνεία αποτελεσμάτων.
Δεύτερον, πώς αναλύω δεδομένα στο Excel χρησιμοποιώντας το R;
Συμβουλές για την ανάλυση δεδομένων Excel στο R
- Για να εισαγάγετε δεδομένα Excel στο R, χρησιμοποιήστε το πακέτο readxl.
- Για να εξαγάγετε δεδομένα Excel από το R, χρησιμοποιήστε το πακέτο openxlsx.
- Πώς να αφαιρέσετε σύμβολα όπως "$" και "%" από τις στήλες νομισμάτων και ποσοστών στο Excel και να τα μετατρέψετε σε αριθμητικές μεταβλητές κατάλληλες για ανάλυση στο R.
Να μάθω R ή Python;
Με λίγα λόγια, λέει, Πύθων είναι καλύτερο για χειρισμό δεδομένων και επαναλαμβανόμενες εργασίες, ενώ R είναι καλό για ad hoc ανάλυση και εξερεύνηση συνόλων δεδομένων. R έχει μια απότομη μάθηση καμπύλη, και άτομα χωρίς εμπειρία προγραμματισμού μπορεί να το βρουν συντριπτικό. Πύθων θεωρείται γενικά πιο εύκολο να παραληφθεί.
Συνιστάται:
Ποια γλώσσα χρησιμοποιείται για την επιστήμη δεδομένων και την προηγμένη ανάλυση;
Πύθων Ομοίως, ποια γλώσσα είναι η καλύτερη για την επιστήμη δεδομένων; Οι 8 κορυφαίες γλώσσες προγραμματισμού που κάθε επιστήμονας δεδομένων πρέπει να κατέχει το 2019 Πύθων. Η Python είναι μια εξαιρετικά δημοφιλής γενικής χρήσης, δυναμική και είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη γλώσσα στην κοινότητα της επιστήμης δεδομένων.
Πώς θα ορίζατε την ανάλυση μεγάλων δεδομένων;
Η ανάλυση μεγάλων δεδομένων είναι η συχνά πολύπλοκη διαδικασία εξέτασης μεγάλων και ποικίλων συνόλων δεδομένων, ή bigdata, για την αποκάλυψη πληροφοριών -- όπως κρυφά μοτίβα, άγνωστες συσχετίσεις, τάσεις αγοράς και προτιμήσεις πελατών -- που μπορούν να βοηθήσουν τους οργανισμούς να λάβουν τεκμηριωμένες επιχειρηματικές αποφάσεις
Πώς κάνετε την ανάλυση συναισθημάτων στα δεδομένα του Twitter;
Για να σας βοηθήσουμε να ξεκινήσετε, ετοιμάσαμε ένα βήμα προς βήμα σεμινάριο για να δημιουργήσετε το δικό σας μοντέλο ανάλυσης συναισθήματος: Επιλέξτε έναν τύπο μοντέλου. Αποφασίστε ποιο είδος ταξινόμησης θέλετε να κάνετε. Εισαγάγετε τα δεδομένα σας στο Twitter. Αναζήτηση για tweets. Προσθέστε ετικέτες στα δεδομένα για να εκπαιδεύσετε τον ταξινομητή σας. Δοκιμάστε τον ταξινομητή σας. Βάλτε το μοντέλο να δουλέψει
Πώς μπορώ να ανοίξω την ανάλυση δεδομένων στο Excel 2007;
Excel 2007: Το πρόσθετο ανάλυσης δεδομένων θα πρέπει να εμφανίζεται στο δεξιό άκρο του μενού Δεδομένα ως Ανάλυση δεδομένων. Κάντε κλικ στο κουμπί Microsoft Office και, στη συνέχεια, κάντε κλικ στο Επιλογές Excel. Κάντε κλικ στα Πρόσθετα και, στη συνέχεια, στο πλαίσιο Διαχείριση, επιλέξτε Πρόσθετα Excel. Κάντε κλικ στην επιλογή Μετάβαση
Πώς κάνετε ανάλυση καλαθιού αγοράς στο Excel;
Χρήση του Εργαλείου ανάλυσης καλαθιού αγορών Ανοίξτε έναν πίνακα του Excel που περιέχει κατάλληλα δεδομένα. Κάντε κλικ στην Ανάλυση καλαθιού αγορών. Στο παράθυρο διαλόγου Ανάλυση καλαθιού αγορών, επιλέξτε τη στήλη που περιέχει το αναγνωριστικό συναλλαγής και, στη συνέχεια, επιλέξτε τη στήλη που περιέχει τα στοιχεία ή τα προϊόντα που θέλετε να αναλύσετε