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Video: Wie führt man Datenanalysen in R durch?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
In diesem Beitrag werden wir einige Funktionen besprechen, die uns zur Analyse des ersten Falls führen
- Schritt 1 – Erste Annäherung an Daten .
- Schritt 2 – Kategorische Variablen analysieren.
- Schritt 3 – Analysieren numerischer Variablen.
- Schritt 4 – Analysieren von numerischen und kategorialen gleichzeitig.
Die Frage ist auch, wie wird R in der Datenanalyse verwendet?
R ist eine sprache Gebraucht für statistische Berechnungen, Datenanalyse und grafische Darstellung von Daten . In den 1990er Jahren von Ross Ihaka und Robert Gentleman geschaffen, R wurde als statistische Plattform für Daten Reinigung, Analyse , und Vertretung. Das zeigt, wie beliebt R Programmierung ist in Datenwissenschaft.
Wie analysiert man Datensätze? Um Ihre Datenanalysefähigkeiten zu verbessern und Ihre Entscheidungen zu vereinfachen, führen Sie diese fünf Schritte in Ihrem Datenanalyseprozess aus:
- Schritt 1: Definieren Sie Ihre Fragen.
- Schritt 2: Legen Sie die Prioritäten für die Clear-Messung fest.
- Schritt 3: Sammeln Sie Daten.
- Schritt 4: Daten analysieren.
- Schritt 5: Ergebnisse interpretieren.
Zweitens, wie analysiere ich Daten in Excel mit R?
Tipps zum Analysieren von Excel-Daten in R
- Um Excel-Daten in R zu importieren, verwenden Sie das readxl-Paket.
- Um Excel-Daten aus R zu exportieren, verwenden Sie das Paket openxlsx.
- So entfernen Sie Symbole wie "$" und "%" aus Währungs- und Prozentspalten in Excel und konvertieren sie in numerische Variablen, die für die Analyse in R geeignet sind.
Soll ich R oder Python lernen?
Auf den Punkt gebracht sagt er, Python ist besser für Datenmanipulation und wiederholte Aufgaben geeignet, während R eignet sich gut für Ad-hoc-Analysen und das Durchsuchen von Datensätzen. R hat eine steile Lernen Kurve, und Leute ohne Programmiererfahrung können es überwältigend finden. Python gilt im Allgemeinen als einfacher zu holen.
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