Karantii ajal veedavad paljud nüüd enamasti kodus aega, ja seda aega võib ja isegi tuleks kasutada kasulikult.
Karantii alguses otsustasin lõpetada mõned projektid, millega olin alustanud paar kuud tagasi. Üks selline projekt oli videotund "R keel Exceli kasutajatele". Selle kursuse eesmärk oli alandada R keele õppimise künnist ning veidi kompenseerida olemasolevat õpetusmaterjalide puudust selle teema osas inglise keeles.
Kui kogu andmetöötlus ettevõttes, kus te töötate, toimub endiselt Excelis, siis soovitan tutvuda moodsama ja samal ajal täiesti tasuta andmeanalüüsi tööriistaga.
Sisu
Kui teid huvitab andmeanalüüs, siis võivad teile huvi pakkuda minu ja kanalid, mille suurem osa sisust on pühendatud R keelele.
4.1.
4.2.
4.3.
4.4.
4.5.
4.6.
4.7.
4.8.
4.9.
4.10.
4.11.
4.12.
Lingid
Kursuse kohta
Kursus on üles ehitatud arhitektuuri tidyverse, ning sisaldab järgmisi pakette: readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2. Loomulikult on R-is ka teisi häid pakette, mis selliseid toiminguid teevad, näiteks data.table, aga süntaks tidyverse on intuitiivselt arusaadav, seda on lihtne lugeda isegi ettevalmistamata kasutajale, seetõttu arvan, et R-i keele õppimist on parem alustada just tidyverse.
Kursus viib teid läbi kõik andmeanalüüsi toimingud, alates laadimisest kuni lõpptulemuse visualiseerimiseni.
Miks just R-keel, mitte Python? Sest R on funktsionaalne keel, Exceli kasutajatel on sellel kergem liikuda, kuna ei ole vaja süveneda traditsioonilisse objekti-orienteeritud programmeerimisse.
Praegu on planeeritud 12 videotundi, igaühe kestus on 5 kuni 20 minutit.
Tunnid avatakse järk-järgult. Iga esmaspäev avatakse minu juures ligipääs uuele tunnile eraldi playlistis.
Kellele see kursus on
Arvan, et see on nimekirjast arusaadav, kuid vaatamata sellele kirjeldan seda detallisemalt.
Kursus on suunatud neile, kes kasutavad Microsoft Excelit oma töös ja teevad seal ka kogu andmetöötluse. Üldiselt, kui avate Microsoft Exceli vähemalt korra nädalas, sobib kursus teile.
Programmeerimisoskusi ei nõuta, kuna kursus on suunatud algajatele.
Kuid alates 4. tunnist võib leiduda materjale, mis huvitavad ka aktiivseid R kasutajaid, kuna selliste pakettide põhifunktsioone nagu dplyr ja tidyr ka käsitletakse piisavalt detailselt.
Kursuse programm
Tund 1: R keele ja arenduskeskkonna RStudio paigaldamine
Avaldamise kuupäev: 23. märts 2020
Lingid:
Video:
Kirjeldus:
Sissejuhatav tund, mille käigus laeme alla ja installime vajaliku tarkvara ning vaatame veidi RStudio arenduskeskkonna võimalusi ja liidest.
Tund 2: R keeles andmestruktuurid
Avaldamise kuupäev: 30. märts 2020
Lingid:
Video:
Kirjeldus:
See tund aitab teil mõista, millised andmestruktuurid on R keeles. Me käsitleme põhjalikult vektoreid, andmeraame ja nimekirju. Õpime neid looma ja nende üksikutele elementidele juurde pääsema.
Tund 3: Andmete lugemine TSV, CSV, Exceli failidest ja Google'i tabelitest
Avaldamise kuupäev: 6. aprill 2020
Lingid:
Video:
Kirjeldus:
Andmetega töötamine, sõltumata tööriistast, algab nende hankimisest. Tunni jooksul kasutatakse pakette vroom, readxl, googlesheets4 andmete laadimiseks R keskkonda csv, tsv, Exceli failidest ja Google'i tabelitest.
Tund 4: R keeles ridade filtreerimine, veergude valimine ja ümbernimetamine, torud
Avaldamise kuupäev: 13. aprill 2020
Lingid:
Video:
Kirjeldus:
See tund on pühendatud paketile dplyr. Käsitleme, kuidas filtreerida andmeraame, valida vajalikud veerud ja neid ümber nimetada.
Samuti saame teada, mis on torujooned ja kuidas need aitavad muuta teie R keeles kirjutatud koodi arusaadavamaks.
Tund 5: Veergude lisamine R keeles arvutatutega
Avaldamise kuupäev: 20. aprill 2020
Lingid:
Video:
Kirjeldus:
Selles videos jätkame tutvumist raamatukoguga tidyverse ja paketiga dplyr.
Käsitleme funktsioonide perekonda mutate(), ja õpime nende abil lisama tabelisse uusi arvutatud veerge.
Tund 6: Andmete rühmitamine ja agregatsioon R keeles
Avaldamise kuupäev: 27. aprill 2020
Lingid:
Video:
Kirjeldus:
See tund on pühendatud ühele põhitoimingule andmete analüüsimisel, rühmitamisele ja aggregeerimisele. Tunni jooksul kasutame paketti dplyr ja funktsioone group_by() ja summarise().
Käsitleme kõiki funktsioonide perekondi summarise(), st. summarise(), summarise_if() ja summarise_at().
Tund 7: Tabelite vertikaalne ja horisontaalne ühendamine R keeles
Avaldamise kuupäev: 4. mai 2020
Lingid:
Video:
Kirjeldus:
See tund aitab teil mõista tabelite vertikaalse ja horisontaalse ühendamise operatsioone.
Vertikaalne ühendamine on sarnane UNION operatsioonile SQL päringute keeles.
Horisontaalset ühendamist tunnevad Exceli kasutajad paremini VLOOKUP funktsiooni kaudu; SQLis teostatakse selliseid operatsioone JOIN operaatori abil.
Tunni jooksul lahendame praktilise ülesande, milles kasutame pakette dplyr, readxl, tidyr ja stringr.
Peamised funktsioonid, mida me käsitleme:
bind_rows()— tabelite vertikaalne ühendamineleft_join()— tabelite horisontaalne ühendaminesemi_join()— kaasav tabelite ühendamineanti_join()— välistav tabelite ühendamine
Tund 8: Akna funktsioonid R keeles
Avaldamise kuupäev: 11. mai 2020
Lingid:
Kirjeldus:
Akenfunktsioonid on mõtteliselt sarnased agregeerivatele funktsioonidele, nad võtavad samuti sisendina väärtuste massi ja viivad läbi aritmeetilisi tehteid, kuid ei muuda algset ridade arvu väljatulemus.
Selles tunnis jätkame paketi dplyr, ja funktsioonide group_by(), mutate(), samuti uusi cumsum(), lag(), lead() ja arrange().
Tund 9: Tabelite pööramine või analoogsete pööratud tabelite kasutamine R-is
Avaldamise kuupäev: 18. mai 2020
Lingid:
Kirjeldus:
Enamik Exceli kasutajatest kasutab pööratavaid tabeleid, mis on mugav tööriist, mis võimaldab teil mõne sekundi jooksul muuta toormaterjali lugemiseks sobivateks aruanneteks.
Selles урокe uurime, kuidas tabeleid R-is pöörata ja muuta neid laiale formaadist pikaks ja tagasi.
Suurem osa урокist keskendub paketile tidyr ja funktsioonidele pivot_longer() ja pivot_wider().
Tund 10: JSON-failide laadimine R-i ja loendite muutmine tabeliteks
Avaldamise kuupäev: 25. mai 2020
Lingid:
Kirjeldus:
JSON ja XML on äärmiselt populaarsed andmehoidmise ja vahetamise formaadid, tänu oma kompaktsetele omadustele.
Kuid andmete analüüsimine nendes formaatides on keeruline, seetõttu tuleks need enne analüüsi teisendada tabeli kujule, just seda me selles videos õpime.
Курс keskendub paketile tidyr, mis kuulub põhiraamatukogusse tidyverse, ja funktsioonidele unnest_longer(), unnest_wider() ja hoist().
Tund 11: Kiire graafikute loomine funktsiooni qplot() abil
Avaldamise kuupäev: 1. juuni 2020
Lingid:
Kirjeldus:
Pakett ggplot2 on üks populaarsemaid andmevisualiseerimise tööriistu mitte ainult R-is.
Selles урокe õpime, kuidas koostada lihtsamaid diagramme funktsiooni abil qplot(), ja vaatame kõiki selle argumente.
Tund 12: Graafikute koostamine kihiti ggplot2 paketi abil
Avaldamise kuupäev: 8. juuni 2020
Lingid:
Kirjeldus:
Урокes on näidatud kogu võimekus paketi ggplot2 ja selle sisse ehitatud graafikute kihiti koostamise grammi.
Käime läbi peamised geomeetriad, mis paketis on, ja õpime kihte rakendama graafiku koostamiseks.
Kokkuvõte
Olen püüdnud kursuse programmi koostada võimalikult lühidalt, eristades ainult kõige vajalikumat teavet, mis aitab teil astuda esimesed sammud andmeanalüüsi võimsa tööriista, R keele, õppimisel.
Kursus ei ole ammendav juhend R keele abil andmeanalüüsiks, kuid aitab teil mõista kõiki vajalikke tehnikaid.
Praegune kursuse programm on ette nähtud 12 nädalaks, igal nädalal, esmaspäeviti avan uusi õppetunde, seetõttu soovitan YouTube'i kanaliga, et mitte jääda ilma uue õppetunni avaldamisest.
Allikas: habr.com
