隔離のため、多くの人が自宅で過ごす時間の大部分を占めていますが、この時間を有意義に過ごすことができますし、そうすべきです。

隔離生活が始まるにあたって、私は数か月前に始めたいくつかのプロジェクトを完了させることにしました。 これらのプロジェクトの XNUMX つは、ビデオ コース「Excel ユーザーのための R 言語」でした。 このコースでは、R への参入障壁を下げ、このトピックに関するロシア語のトレーニング資料の既存の不足を少し埋めたいと考えました。

あなたが働いている会社でデータを扱うすべての作業が依然として Excel で行われている場合は、より最新でありながら完全に無料のデータ分析ツールに慣れることをお勧めします。

ページ内容

データ分析に興味がある場合は、私の記事に興味があるかもしれません。 電報 и ユーチューブ チャンネル。 コンテンツのほとんどは R 言語専用です。

1. リファレンス
2. コースについて
3. このコースは誰を対象としていますか?
4. コースプログラム
   4.1. レッスン 1: R 言語と RStudio 開発環境のインストール
   4.2. レッスン 2: R の基本的なデータ構造
   4.3. レッスン 3: TSV、CSV、Excel ファイル、Google スプレッドシートからデータを読み取る
   4.4. レッスン 4: R での行のフィルター処理、列の選択と名前変更、パイプライン
   4.5. レッスン 5: R のテーブルに計算列を追加する
   4.6. レッスン 6: R でのデータのグループ化と集計
   4.7. レッスン 7: R でのテーブルの垂直結合と水平結合
   4.8. レッスン 8: R のウィンドウ関数
   4.9. レッスン 9: R の回転テーブルまたはピボット テーブルの類似物
   4.10. レッスン 10: R への JSON ファイルのロードとリストからテーブルへの変換
   4.11. レッスン 11: qplot() 関数を使用した迅速なプロット
   4.12. レッスン 12: ggplot2 パッケージを使用したレイヤーごとのプロットのプロット
5. まとめ

リファレンス

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• コースページ

コースについて

コースは建築を中心に構成されています tidyverse、およびそれに含まれるパッケージ: readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2。 もちろん、R には同様の操作を実行する他の優れたパッケージがあります。たとえば、 data.table、しかし構文 tidyverse 直観的で、訓練を受けていないユーザーでも読みやすいので、R 言語の学習を始めるのが良いと思います。 tidyverse.

このコースでは、読み込みから最終結果の視覚化まで、すべてのデータ分析操作を説明します。

なぜ Python ではなく R なのでしょうか? R は関数型言語であるため、Excel ユーザーは R に切り替えるのが簡単です。 従来のオブジェクト指向プログラミングを深く掘り下げる必要はありません。

現時点では、それぞれ 12 ～ 5 分のビデオ レッスンが 20 回予定されています。

徐々にレッスンも再開していきます。 毎週月曜日に、私のウェブサイトで新しいレッスンへのアクセスを公開します。 YouTubeチャンネル 別のプレイリストで。

このコースは誰を対象としていますか?

タイトルからも分かると思いますが、もう少し詳しく説明します。

このコースは、業務で Microsoft Excel を積極的に使用し、すべての作業を Microsoft Excel のデータを使用して実装する人を対象としています。 一般に、Microsoft Excel アプリケーションを少なくとも週に XNUMX 回開く場合は、このコースが適しています。

コースを完了するためにプログラミング スキルは必要ありません。理由は... 初心者向けのコースです。

しかし、おそらく、レッスン 4 からは、アクティブな R ユーザーにとっても興味深い内容になるでしょう。 などのパッケージの主な機能 dplyr и tidyr についてはもう少し詳しく説明します。

コースプログラム

レッスン 1: R 言語と RStudio 開発環境のインストール

出版日： 月23 2020

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• R言語をダウンロード
• RStudioをダウンロード

ビデオ：

説明：
必要なソフトウェアをダウンロードしてインストールし、RStudio 開発環境の機能とインターフェイスを簡単に調べる入門レッスンです。

レッスン 2: R の基本的なデータ構造

出版日： 月30 2020

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ビデオ：

説明：
このレッスンは、R 言語で使用できるデータ構造を理解するのに役立ちます。ベクトル、日付フレーム、リストについて詳しく説明します。 それらを作成し、個々の要素にアクセスする方法を学びましょう。

レッスン 3: TSV、CSV、Excel ファイル、Google スプレッドシートからデータを読み取る

出版日： 4月6 2020

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• 材料

ビデオ：

説明：
データの操作は、ツールに関係なく、データの抽出から始まります。 パッケージはレッスン中に使用されます vroom, readxl, googlesheets4 csv、tsv、Excel ファイル、Google スプレッドシートから R 環境にデータをロードします。

レッスン 4: R での行のフィルター処理、列の選択と名前変更、パイプライン

出版日： 4月13 2020

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ビデオ：

説明：
このレッスンはパッケージについてです dplyr。 その中で、データフレームをフィルターし、必要な列を選択して名前を変更する方法を見つけます。

また、パイプラインとは何か、そしてそれが R コードを読みやすくするのにどのように役立つのかについても学びます。

レッスン 5: R のテーブルに計算列を追加する

出版日： 4月20 2020

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• 材料

ビデオ：

説明：
このビデオでは、図書館との付き合いを続けます tidyverse そしてパッケージ dplyr.
関数ファミリーを見てみましょう mutate()そして、それらを使用してテーブルに新しい計算列を追加する方法を学びます。

レッスン 6: R でのデータのグループ化と集計

出版日： 4月27 2020

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• 材料

ビデオ：

説明：
このレッスンでは、データ分析の主要な操作の XNUMX つであるグループ化と集計について説明します。 レッスン中はパッケージを使用します dplyr と機能 group_by() и summarise().

関数ファミリー全体を見ていきます summarise()すなわち summarise(), summarise_if() и summarise_at().

レッスン 7: R でのテーブルの垂直結合と水平結合

出版日： 4月2020

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• 材料

ビデオ：

説明：
このレッスンは、テーブルの垂直結合と水平結合の操作を理解するのに役立ちます。

垂直ユニオンは、SQL クエリ言語の UNION 演算に相当します。

水平結合は、VLOOKUP 関数のおかげで Excel ユーザーによく知られていますが、SQL では、このような操作は JOIN 演算子によって実行されます。

レッスンでは、パッケージを使用する実践的な問題を解決します。 dplyr, readxl, tidyr и stringr.

考慮する主な機能は次のとおりです。

• bind_rows() - テーブルの垂直結合
• left_join() — テーブルの水平結合
• semi_join() - テーブルの結合を含む
• anti_join() - 排他的テーブル結合

レッスン 8: R のウィンドウ関数

出版日： 11月2020

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説明：
ウィンドウ関数は集計関数と意味が似ており、値の配列を入力として受け取り、算術演算を実行しますが、出力結果の行数は変更しません。

このチュートリアルでは、パッケージの学習を続けます。 dplyr、および関数 group_by(), mutate()、新品同様に cumsum(), lag(), lead() и arrange().

レッスン 9: R の回転テーブルまたはピボット テーブルの類似物

出版日： 18月2020

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• 材料

説明：
ほとんどの Excel ユーザーはピボット テーブルを使用しています。これは、生データの配列を数秒で読みやすいレポートに変換できる便利なツールです。

このチュートリアルでは、R でテーブルを回転し、テーブルをワイド形式からロング形式に、またはその逆に変換する方法を見ていきます。

レッスンの大部分はパッケージに当てられます tidyr と機能 pivot_longer() и pivot_wider().

レッスン 10: R への JSON ファイルのロードとリストからテーブルへの変換

出版日： 25月2020

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説明：
JSON と XML は、通常そのコンパクトさのため、情報の保存と交換に非常に人気のある形式です。

しかし、そのような形式で提示されたデータを分析するのは難しいため、分析する前にデータを表形式にする必要があります。これがまさにこのビデオで学習する内容です。

レッスンはパッケージ専用です tidyr、ライブラリのコアに含まれています tidyverse、および関数 unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().

レッスン 11: qplot() 関数を使用した迅速なプロット

出版日： 1 2020 6月

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• 材料

説明：
パッケージ ggplot2 は、R に限らず最も人気のあるデータ視覚化ツールの XNUMX つです。

このレッスンでは、関数を使用して簡単なグラフを作成する方法を学びます。 qplot()、そして彼女の議論をすべて分析してみましょう。

レッスン 12: ggplot2 パッケージを使用したレイヤーごとのプロットのプロット

出版日： 8 2020 6月

リンク：

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• 材料

説明：
レッスンではパッケージの能力を最大限に発揮します ggplot2 そして、それに埋め込まれたレイヤーでグラフを構築する文法。

パッケージに含まれる主要なジオメトリを分析し、レイヤーを適用してグラフを構築する方法を学びます。

まとめ

R 言語のような強力なデータ分析ツールを学習する最初の一歩を踏み出すために必要な最も必要な情報のみを強調するために、コース プログラムの構成をできるだけ簡潔にしようとしました。

このコースは、R を使用したデータ分析の完全なガイドではありませんが、分析に必要なすべてのテクニックを理解するのに役立ちます。

コース プログラムは 12 週間で設計されていますが、毎週月曜日に新しいレッスンへのアクセスが公開されるので、お勧めします。 購読する 新しいレッスンの公開を見逃さないように、YouTube チャンネルにアクセスしてください。

出所： habr.com