격리로 인해 많은 사람들이 이제 대부분의 시간을 집에서 보내고 있으며, 이 시간은 유용하게 보낼 수 있고, 심지어 사용해야 합니다.

격리가 시작되면서 몇 달 전에 시작한 일부 프로젝트를 마무리하기로 결정했습니다. 이러한 프로젝트 중 하나는 "Excel 사용자를 위한 R 언어"라는 비디오 강좌였습니다. 이 과정을 통해 저는 R에 대한 진입 장벽을 낮추고 이 주제에 대한 러시아어 교육 자료의 부족을 약간 메우고 싶었습니다.

귀하가 일하는 회사의 모든 데이터 작업이 여전히 Excel에서 수행된다면, 보다 현대적이고 동시에 완전히 무료인 데이터 분석 도구에 대해 알아보는 것이 좋습니다.

내용

데이터 분석에 관심이 있다면 제 글에도 관심이 있으실 겁니다. 전보 и 유튜브 채널. 대부분의 콘텐츠는 R 언어에 전념합니다.

1. 참조
2. 코스 소개
3. 이 강좌는 누구를 위한 강좌인가요?
4. 코스 프로그램
   4.1. 학습 1: R 언어 및 RStudio 개발 환경 설치
   4.2. 소단원 2: R의 기본 데이터 구조
   4.3. 강의 3: TSV, CSV, Excel 파일 및 Google Sheets에서 데이터 읽기
   4.4. 레슨 4: R에서 행 필터링, 열 선택 및 이름 바꾸기, 파이프라인
   4.5. 소단원 5: R의 테이블에 계산된 열 추가
   4.6. 소단원 6: R에서 데이터 그룹화 및 집계
   4.7. 소단원 7: R에서 테이블의 수직 및 수평 조인
   4.8. 소단원 8: R의 창 함수
   4.9. 레슨 9: R의 테이블 회전 또는 피벗 테이블 유사
   4.10. 소단원 10: R에서 JSON 파일 로드 및 목록을 테이블로 변환
   4.11. 소단원 11: qplot() 함수를 사용하여 빠르게 플로팅
   4.12. 학습 12: ggplot2 패키지를 사용하여 레이어별로 플롯 그리기
5. 결론

참조

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코스 소개

이 과정은 건축을 중심으로 구성되어 있습니다. tidyverse, 그리고 여기에 포함된 패키지: readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2. 물론 R에는 유사한 작업을 수행하는 다른 좋은 패키지가 있습니다. 예를 들어 data.table, 그러나 구문은 tidyverse 직관적이고, 훈련받지 않은 사용자도 읽기 쉽기 때문에 R 언어를 배우기 시작하는 것이 더 좋다고 생각합니다. tidyverse.

이 과정에서는 로드부터 최종 결과 시각화까지 모든 데이터 분석 작업을 안내합니다.

왜 Python이 아니고 R인가요? R은 함수형 언어이기 때문에 Excel 사용자가 R로 전환하는 것이 더 쉽습니다. 전통적인 객체지향 프로그래밍을 깊이 파고들 필요가 없습니다.

현재 12개의 비디오 강의가 계획되어 있으며 각각 5~20분씩 진행됩니다.

강좌는 순차적으로 오픈됩니다. 매주 월요일마다 내 웹사이트에서 새로운 강의를 접할 수 있습니다. 유튜브 채널 별도의 재생목록에 있습니다.

이 강좌는 누구를 위한 강좌인가요?

제목에서 이것이 분명하다고 생각하지만 더 자세히 설명하겠습니다.

본 과정은 Microsoft Excel을 업무에 적극적으로 사용하고 모든 업무를 Excel에서 데이터로 구현하는 사람들을 대상으로 합니다. 일반적으로 일주일에 한 번 이상 Microsoft Excel 응용 프로그램을 열면 해당 과정이 귀하에게 적합합니다.

과정을 이수하기 위해 프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다. 왜냐하면... 이 강좌는 초보자를 대상으로 합니다.

하지만 아마도 4강부터 활성 R 사용자를 위한 흥미로운 자료도 있을 것입니다. 왜냐하면... 다음과 같은 패키지의 주요 기능 dplyr и tidyr 좀 더 자세히 논의될 것이다.

코스 프로그램

학습 1: R 언어 및 RStudio 개발 환경 설치

출판 일 : 월 23 2020

링크 :

• 비디오
• R 언어 다운로드
• RStudio 다운로드

비디오 :

설명 :
필요한 소프트웨어를 다운로드 및 설치하고 RStudio 개발 환경의 기능과 인터페이스를 간략하게 살펴보는 입문 강의입니다.

소단원 2: R의 기본 데이터 구조

출판 일 : 월 30 2020

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• 비디오
• 재료

비디오 :

설명 :
이 강의에서는 R 언어에서 어떤 데이터 구조를 사용할 수 있는지 이해하는 데 도움이 되며 벡터, 날짜 프레임 및 목록에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 이를 생성하고 개별 요소에 액세스하는 방법을 알아 보겠습니다.

강의 3: TSV, CSV, Excel 파일 및 Google Sheets에서 데이터 읽기

출판 일 : 4월 6 2020

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비디오 :

설명 :
도구에 관계없이 데이터 작업은 추출부터 시작됩니다. 패키지는 수업 중에 사용됩니다. vroom, readxl, googlesheets4 csv, tsv, Excel 파일 및 Google Sheets에서 R 환경으로 데이터를 로드합니다.

레슨 4: R에서 행 필터링, 열 선택 및 이름 바꾸기, 파이프라인

출판 일 : 4월 13 2020

링크 :

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• 재료

비디오 :

설명 :
이번 강의는 패키지에 관한 것입니다. dplyr. 여기서는 데이터프레임을 필터링하고 필요한 열을 선택하고 이름을 바꾸는 방법을 알아봅니다.

또한 파이프라인이 무엇인지, 파이프라인이 R 코드를 더 읽기 쉽게 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 알아볼 것입니다.

소단원 5: R의 테이블에 계산된 열 추가

출판 일 : 4월 20 2020

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• 재료

비디오 :

설명 :
이 비디오에서 우리는 도서관에 대한 친분을 이어갑니다. tidyverse 그리고 패키지 dplyr.
함수군을 살펴보자 mutate(), 이를 사용하여 테이블에 새로운 계산된 열을 추가하는 방법을 알아봅니다.

소단원 6: R에서 데이터 그룹화 및 집계

출판 일 : 4월 27 2020

링크 :

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• 재료

비디오 :

설명 :
이 강의에서는 데이터 분석, 그룹화 및 집계의 주요 작업 중 하나를 다룹니다. 수업 중에 우리는 패키지를 사용할 것입니다 dplyr 및 기능 group_by() и summarise().

우리는 전체 기능군을 살펴보겠습니다. summarise()즉, summarise(), summarise_if() и summarise_at().

소단원 7: R에서 테이블의 수직 및 수평 조인

출판 일 : 월 4 2020

링크 :

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• 재료

비디오 :

설명 :
이 단원에서는 테이블의 수직 및 수평 결합 작업을 이해하는 데 도움이 됩니다.

수직 Union은 SQL 쿼리 언어의 UNION 연산과 동일합니다.

수평 조인은 VLOOKUP 함수 덕분에 Excel 사용자에게 더 잘 알려져 있으며, SQL에서는 이러한 작업이 JOIN 연산자에 의해 수행됩니다.

수업 중에 패키지를 사용하는 실제 문제를 해결합니다. dplyr, readxl, tidyr и stringr.

우리가 고려할 주요 기능은 다음과 같습니다.

• bind_rows() - 테이블의 수직 조인
• left_join() — 테이블의 수평 조인
• semi_join() - 테이블 조인 포함
• anti_join() - 단독 테이블 조인

소단원 8: R의 창 함수

출판 일 : 월 11 2020

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• 재료

설명 :
창 함수는 집계 함수와 의미가 유사합니다. 또한 값 배열을 입력으로 가져와 산술 연산을 수행하지만 출력 결과의 행 수를 변경하지 않습니다.

이 튜토리얼에서는 패키지에 대해 계속 연구합니다. dplyr및 기능 group_by(), mutate(), 뿐만 아니라 새로운 cumsum(), lag(), lead() и arrange().

레슨 9: R의 테이블 회전 또는 피벗 테이블 유사

출판 일 : 월 18 2020

링크 :

• 비디오
• 재료

설명 :
대부분의 Excel 사용자는 피벗 테이블을 사용합니다. 이는 원시 데이터 배열을 몇 초 만에 읽을 수 있는 보고서로 변환할 수 있는 편리한 도구입니다.

이 튜토리얼에서는 R에서 테이블을 회전하는 방법과 넓은 형식에서 긴 형식으로 또는 그 반대로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다.

대부분의 수업은 패키지에 전념합니다. tidyr 및 기능 pivot_longer() и pivot_wider().

소단원 10: R에서 JSON 파일 로드 및 목록을 테이블로 변환

출판 일 : 월 25 2020

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• 재료

설명 :
JSON과 XML은 일반적으로 압축성으로 인해 정보를 저장하고 교환하는 데 매우 널리 사용되는 형식입니다.

하지만 이러한 형식으로 제시된 데이터를 분석하는 것은 어렵기 때문에 분석하기 전에 이를 표 형식으로 가져와야 합니다. 이것이 바로 우리가 이 비디오에서 배울 내용입니다.

수업은 패키지 전용입니다. tidyr, 라이브러리의 핵심에 포함됨 tidyverse및 기능 unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().

소단원 11: qplot() 함수를 사용하여 빠르게 플로팅

출판 일 : 6월 1 2020

링크 :

• 비디오
• 재료

설명 :
패키지 ggplot2 R뿐만 아니라 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 도구 중 하나입니다.

이번 강의에서는 함수를 사용하여 간단한 그래프를 만드는 방법을 배웁니다. qplot(), 그녀의 모든 주장을 분석해 보겠습니다.

학습 12: ggplot2 패키지를 사용하여 레이어별로 플롯 그리기

출판 일 : 6월 8 2020

링크 :

• 비디오
• 재료

설명 :
이 강의에서는 패키지의 모든 기능을 보여줍니다. ggplot2 그리고 그 안에 포함된 레이어에 그래프를 작성하는 문법.

패키지에 존재하는 주요 지오메트리를 분석하고 레이어를 적용하여 그래프를 작성하는 방법을 알아봅니다.

결론

저는 R 언어와 같은 강력한 데이터 분석 도구를 학습하는 첫 단계를 수행하는 데 필요한 가장 필요한 정보만 강조하기 위해 코스 프로그램 구성에 최대한 간결하게 접근하려고 노력했습니다.

이 과정은 R 언어를 사용한 데이터 분석에 대한 철저한 가이드는 아니지만 이에 필요한 모든 기술을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

코스 프로그램은 12주 동안 설계되었지만 매주 월요일마다 새로운 레슨을 받을 수 있으므로 추천합니다. 구독하다 새로운 강의 게시를 놓치지 않도록 YouTube 채널에 게시하세요.

출처 : habr.com