Gyakorlati R 4: Az R alkalmazása az adatmanipulációhoz, -feldolgozáshoz és -integrációhoz

Eredeti címe:

Practical R 4: Applying R to Data Manipulation, Processing and Integration

Könyv tartalma:

1. fejezet: Az RC használatának megkezdése 2. fejezet: Az adatok bevitele az RC-be 3. fejezet: 1. projekt: Egy felmérés elindítása, elemzése és jelentése az R és a LimeSurvey segítségével 4. fejezet: 2. projekt: Haladó statisztikai elemzés az R és a Mouselab Web segítségével 5. fejezet: Az R a mindennapi életben 6. fejezet: 3. projekt: Az R űrlapküldő 7. fejezet: 4. projekt: Az R Powered Presentation 8. fejezet: R bárhol 9. fejezet: 5. projekt: A Change Alert! 10. fejezet: 6. projekt: Az R személyi asszisztens.

RÉSZLETES MEGTEKINTÉS ALÁBB.

1. fejezet: Az RC használatának megkezdése és beindítása Fejezet célja: - Elmagyarázni, hogy mi az R, és mi nem az R- Az R tájképének ismertetése - nyílt forráskódú jellege és a különböző felhasználási módok. - Elmagyarázni, hogyan települ az R, milyen típusú rendszereken fut, és hogyan lép kapcsolatba vele a felhasználó. - Az alapvető R szkriptek magyarázata, alapvető parancsok futtatása az R-ben (pl. egy „Hello World”) és alapvető számítások.

2. fejezet: Etesd a fenevadat: Az adatok bevitele az R-be - Az R által feldolgozható különböző adattípusok és az adatok tárolásának módja. - Magyarázza el az R lapos fájlokhoz, adatbázisfájlokhoz, adatbázis-kiszolgálókhoz és az interneten közzétett adatokhoz való csatlakoztatásának alapjait. - Adjon példákat arra, hogyan tölthetünk le adatokat közvetlenül a Google Sheets-ről, weboldalakról és máshonnan közvetlenül az R-ből. - Adjon példákat az R-rel történő alapvető adatgyűjtésre. - Magyarázza el az adatobjektumok írását natív RData formátumba, valamint más formátumba a cserélhető felhasználás érdekében.

3. fejezet: 1. recept: Felmérés indítása, elemzése és jelentése az R és a LimeSurvey használatával - Egy valós forgatókönyv ismertetése: Egy piackutatásra alkalmazható felmérési projekt. - Beszéljen egy nyílt forráskódú eszközről, a LimeSurvey-ról, amely használható egy felmérés létrehozására, a válaszok összegyűjtésére és a válaszok letöltésére az R-be. - Vigye be az adatokat az R-be, és futtasson alapvető összefoglaló statisztikákat az adatokon. - Vigyük tovább ezeket az elemzéseket a következtetési statisztikákba (lineáris regresszió). 4. fejezet: 2. recept: Haladó statisztikai elemzés az R és a Mouselab Web használatával - A 3. fejezetnél mélyebb adatforgatókönyv, amely azt tárgyalja, hogy a Mouselab Web (egy nyílt forráskódú eszköz) hogyan használható a termékek és szolgáltatások emberek általi megítélésének és a döntéshozatalnak a nyomon követésére. - Bemutatja a fejlett statisztikai tervezést lineáris vegyes módszeres regressziók segítségével. - Bemutatja az R csomagok ötletét és a csomagok használatának veszélyeit is (pl. a jövőbiztossággal kapcsolatos aggályok). Ez a fejezet egy nagyon mély koncepció, amelyet hozzáférhető módon mutatunk be, hogy az olvasók megtanulják a tanulságokat az R működésével és az R-projektek jövőbiztosításával kapcsolatban, de egy kicsit egy egyedi, a pszichológiára és a piackutatásra alkalmazható projektet is kapjanak.

5. fejezet: Az R a mindennapi életben - Talán nem vagy statisztikus, csak azt szeretnéd, hogy az R hasznos legyen a munkád során. Ez a fejezet azt tárgyalja, hogyan lehet az R-t használni a következők automatizálására... o adatformázásingo adatmanipulációo adatjelentések- Ez a fejezet arról is szól, hogy a felhasználók hogyan írhatnak egyéni függvényeket az R-ben, hogy felgyorsítsák a munkafolyamatokat. - Végül ez a fejezet arról szól, hogyan exportálhatók az eredmények az R-ből az általános asztali szoftverekbe, például a Microsoft Office-ba.

6. fejezet: 3. recept: Az R űrlapküldő- A Mail Merge egy nagyszerű eszköz a Microsoft Office-ban, de teljesen grafikusan vezérelt - mutass és kattints, húzd és dobd. Mi lenne, ha szkriptet is írhatna hozzá? - Ez a recept egy Mail Merge típusú tevékenység szkriptelését tárgyalja - egyéni e-mailek küldése a jelentés információival közvetlenül az R-ből egy e-mail szerveren keresztül. - Útközben egy kicsit többet tudunk meg az adatmanipulációról azáltal, hogy hosszú formátumú adatokat (értékesítési adatok) veszünk és.