Inhoudsopgave:
2025 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2025-01-13 06:17
In dit bericht zullen we enkele functies bespreken die ons naar de analyse van het eerste geval leiden
- Stap 1 – Eerste benadering van gegevens .
- Stap 2 – Analyse van categorische variabelen.
- Stap 3 – Analyse van numerieke variabelen.
- 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:
- Stap 1: definieer uw vragen.
- Stap 2: Stel duidelijke meetprioriteiten in.
- Stap 3: Verzamel gegevens.
- Stap 4: Analyseer gegevens.
- Stap 5: Resultaten interpreteren.
Ten tweede, hoe analyseer ik gegevens in Excel met R?
Tips voor het analyseren van Excel-gegevens in R
- Gebruik het readxl-pakket om Excel-gegevens in R te importeren.
- Gebruik het pakket openxlsx om Excel-gegevens uit R te exporteren.
- 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.