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Wie führt man Datenanalysen in R durch?
Wie führt man Datenanalysen in R durch?
Anonim

In diesem Beitrag werden wir einige Funktionen besprechen, die uns zur Analyse des ersten Falls führen

  1. Schritt 1 – Erste Annäherung an Daten.
  2. Schritt 2 – Kategorische Variablen analysieren.
  3. Schritt 3 – Analysieren numerischer Variablen.
  4. 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:

  1. Schritt 1: Definieren Sie Ihre Fragen.
  2. Schritt 2: Legen Sie die Prioritäten für die Clear-Messung fest.
  3. Schritt 3: Sammeln Sie Daten.
  4. Schritt 4: Daten analysieren.
  5. Schritt 5: Ergebnisse interpretieren.

Zweitens, wie analysiere ich Daten in Excel mit R?

Tipps zum Analysieren von Excel-Daten in R

  1. Um Excel-Daten in R zu importieren, verwenden Sie das readxl-Paket.
  2. Um Excel-Daten aus R zu exportieren, verwenden Sie das Paket openxlsx.
  3. 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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