Inhoudsopgave:

Hoe doe je data-analyse in R?
Hoe doe je data-analyse in R?

Video: Hoe doe je data-analyse in R?

Video: Hoe doe je data-analyse in R?
Video: R programming for beginners – statistic with R (t-test and linear regression) and dplyr and ggplot 2024, November
Anonim

In dit bericht zullen we enkele functies bespreken die ons naar de analyse van het eerste geval leiden

  1. Stap 1 – Eerste benadering van gegevens .
  2. Stap 2 – Analyse van categorische variabelen.
  3. Stap 3 – Analyse van numerieke variabelen.
  4. Stap 4 – Numeriek en categorisch tegelijk analyseren.

De vraag is ook, hoe wordt R gebruikt in data-analyse?

R is een taal gebruikt voor statistische berekeningen, data-analyse en grafische weergave van gegevens . Gemaakt in de jaren 90 door Ross Ihaka en Robert Gentleman, R is ontworpen als een statistisch platform voor gegevens schoonmaak, analyse , en vertegenwoordiging. Dit laat zien hoe populair R programmeren is in datawetenschap.

hoe analyseer je datasets? Om uw vaardigheden op het gebied van gegevensanalyse te verbeteren en uw beslissingen te vereenvoudigen, voert u deze vijf stappen uit in uw gegevensanalyseproces:

  1. Stap 1: definieer uw vragen.
  2. Stap 2: Stel duidelijke meetprioriteiten in.
  3. Stap 3: Verzamel gegevens.
  4. Stap 4: Analyseer gegevens.
  5. Stap 5: Resultaten interpreteren.

Ten tweede, hoe analyseer ik gegevens in Excel met R?

Tips voor het analyseren van Excel-gegevens in R

  1. Gebruik het readxl-pakket om Excel-gegevens in R te importeren.
  2. Gebruik het pakket openxlsx om Excel-gegevens uit R te exporteren.
  3. Hoe symbolen zoals "$" en "%" uit valuta- en percentagekolommen in Excel te verwijderen en deze om te zetten in numerieke variabelen die geschikt zijn voor analyse in R.

Moet ik R of Python leren?

In een notendop zegt hij: Python is beter voor gegevensmanipulatie en herhaalde taken, terwijl R is goed voor ad-hocanalyse en het verkennen van datasets. R heeft een steile aan het leren curve, en mensen zonder programmeerervaring kunnen het overweldigend vinden. Python wordt over het algemeen als gemakkelijker op te pikken beschouwd.

Aanbevolen: