Хорио цээрийн дэглэмийн улмаас олон хүн гэртээ цагныхаа арслангийн хувийг өнгөрөөж байгаа бөгөөд энэ цагийг ашигтайгаар өнгөрөөх боломжтой, бүр байх ёстой.
Хорио цээрийн дэглэм эхлэхэд би хэдэн сарын өмнө эхлүүлсэн төслүүдээ дуусгахаар шийдсэн. Эдгээр төслүүдийн нэг нь "Excel хэрэглэгчдэд зориулсан R хэл" видео курс байв. Энэхүү сургалтаар би R-д ороход саад тотгорыг бууруулж, энэ сэдвээр орос хэл дээрх сургалтын материалын хомсдолыг бага зэрэг нөхөхийг хүссэн.
Хэрэв таны ажилладаг компанид өгөгдөлтэй ажиллах бүх ажил Excel дээр хийгдсэн хэвээр байгаа бол танд илүү орчин үеийн, үүний зэрэгцээ бүрэн үнэ төлбөргүй өгөгдөл дүн шинжилгээ хийх хэрэгсэлтэй танилцахыг санал болгож байна.
Агуулга
Хэрэв та өгөгдлийн шинжилгээг сонирхож байгаа бол миний мэдээллийг сонирхож магадгүй юм и сувгууд. Ихэнх контент нь R хэлэнд зориулагдсан.
4.1.
4.2.
4.3.
4.4.
4.5.
4.6.
4.7.
4.8.
4.9.
4.10.
4.11.
4.12.
лавлагаа
Хичээлийн тухай
Хичээл нь архитектурын чиглэлээр хийгдсэн байдаг tidyverse, мөн үүнд багтсан багцууд: readr, vroom, dplyr, tidyr, ggplot2. Мэдээжийн хэрэг R-д ижил төстэй үйлдлүүдийг гүйцэтгэдэг бусад сайн багцууд байдаг, жишээлбэл data.table, гэхдээ синтакс tidyverse Зөн совинтой, сургалтгүй хэрэглэгч хүртэл уншихад хялбар байдаг тул R хэлийг дараах хэлээр сурч эхэлсэн нь дээр гэж бодож байна. tidyverse.
Энэ курс нь ачаалахаас эхлээд эцсийн үр дүнг дүрслэн харуулах хүртэлх бүх өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх үйлдлүүдийг удирдан чиглүүлэх болно.
Яагаад Python биш R? R нь функциональ хэл учраас Excel-ийн хэрэглэгчид үүн рүү шилжих нь илүү хялбар байдаг, учир нь уламжлалт объект хандалтат програмчлалыг судлах шаардлагагүй.
Одоогийн байдлаар тус бүр нь 12-5 минут үргэлжлэх 20 видео хичээл хийхээр төлөвлөж байна.
Хичээлүүд аажмаар нээгдэнэ. Долоо хоног бүрийн даваа гаригт би вэбсайт дээрээ шинэ хичээлийн хандалтыг нээх болно. тусдаа тоглуулах жагсаалтад.
Энэ курс хэнд зориулагдсан бэ?
Энэ нь гарчигнаас тодорхой харагдаж байна гэж би бодож байна, гэхдээ би үүнийг илүү дэлгэрэнгүй тайлбарлах болно.
Энэхүү сургалт нь Microsoft Excel програмыг ажилдаа идэвхтэй ашиглаж, өгөгдөлтэй ажиллах бүх ажлаа тэнд хэрэгжүүлдэг хүмүүст зориулагдсан болно. Ерөнхийдөө хэрэв та Microsoft Excel програмыг долоо хоногт ядаж нэг удаа нээдэг бол энэ курс танд тохиромжтой.
Хичээлийг дуусгахын тулд та програмчлалын ур чадвартай байх шаардлагагүй, учир нь... Сургалт нь эхлэгчдэд зориулагдсан.
Гэхдээ магадгүй 4-р хичээлээс эхлэн идэвхтэй R хэрэглэгчдэд ч гэсэн сонирхолтой материал гарах байх, учир нь... зэрэг багцуудын үндсэн функцууд dplyr и tidyr талаар дэлгэрэнгүй ярих болно.
Курсын хөтөлбөр
Хичээл 1: R хэл болон RStudio хөгжүүлэлтийн орчинг суулгах
Нийтэлсэн огноо: Гуравдугаар сарын 23 2020
Ашигласан материал:
Видео:
Тодорхойлолт:
Танилцуулгын хичээл бөгөөд бид шаардлагатай програм хангамжийг татаж аваад суулгаж, RStudio хөгжүүлэлтийн орчны чадавхи, интерфейсийг товчхон судлах болно.
Хичээл 2: R хэл дээрх үндсэн өгөгдлийн бүтэц
Нийтэлсэн огноо: Гуравдугаар сарын 30 2020
Ашигласан материал:
Видео:
Тодорхойлолт:
Энэ хичээл нь R хэл дээр ямар өгөгдлийн бүтэц байдаг талаар ойлгоход тусална.Бид векторууд, огнооны хүрээ, жагсаалтуудыг нарийвчлан авч үзэх болно. Тэдгээрийг хэрхэн үүсгэж, бие даасан элементүүдэд нь хандах талаар сурцгаая.
Хичээл 3: TSV, CSV, Excel файлууд болон Google Sheets-аас өгөгдөл унших
Нийтэлсэн огноо: Дөрөвдүгээр сар 6 2020
Ашигласан материал:
Видео:
Тодорхойлолт:
Хэрэгсэлээс үл хамааран өгөгдөлтэй ажиллах нь түүнийг задлахаас эхэлдэг. Хичээлийн явцад багцуудыг ашигладаг vroom, readxl, googlesheets4 csv, tsv, Excel файлууд болон Google Sheets-ээс R орчинд өгөгдөл ачаалахад зориулагдсан.
Хичээл 4: R хэл дээрх мөрүүдийг шүүх, багана сонгох, нэрийг өөрчлөх
Нийтэлсэн огноо: Дөрөвдүгээр сар 13 2020
Ашигласан материал:
Видео:
Тодорхойлолт:
Энэ хичээл нь багцын тухай юм dplyr. Үүн дээр бид өгөгдлийн фреймүүдийг хэрхэн шүүх, шаардлагатай багануудыг сонгож, нэрийг нь өөрчлөх талаар олж мэдэх болно.
Мөн бид дамжуулах хоолой гэж юу болох, тэдгээр нь таны R кодыг илүү уншигдахуйц болгоход хэрхэн тусалдаг болохыг олж мэдэх болно.
Хичээл 5: R хэл дээрх хүснэгтэд тооцоолсон багана нэмэх
Нийтэлсэн огноо: Дөрөвдүгээр сар 20 2020
Ашигласан материал:
Видео:
Тодорхойлолт:
Энэ видеон дээр бид номын сантай танилцаж байна tidyverse болон багц dplyr.
Функцийн гэр бүлийг авч үзье mutate(), мөн бид тэдгээрийг хүснэгтэд шинэ тооцоолсон багана нэмэхийн тулд хэрхэн ашиглах талаар сурах болно.
Хичээл 6: R хэл дээрх өгөгдлийг бүлэглэх, нэгтгэх
Нийтэлсэн огноо: Дөрөвдүгээр сар 27 2020
Ашигласан материал:
Видео:
Тодорхойлолт:
Энэ хичээл нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, бүлэглэх, нэгтгэх үндсэн үйлдлүүдийн нэгд зориулагдсан болно. Хичээлийн үеэр бид багцыг ашиглах болно dplyr болон онцлог group_by() и summarise().
Бид функцүүдийн бүхэл бүтэн гэр бүлийг авч үзэх болно summarise()жишээ нь: summarise(), summarise_if() и summarise_at().
Хичээл 7: R хэл дээрх хүснэгтүүдийн босоо ба хэвтээ холболт
Нийтэлсэн огноо: 4 сарын 2020
Ашигласан материал:
Видео:
Тодорхойлолт:
Энэ хичээл нь хүснэгтүүдийг босоо болон хэвтээ холбох үйлдлүүдийг ойлгоход тусална.
Босоо нэгдэл нь SQL асуулгын хэл дээрх UNION үйлдлийн дүйцэхүйц юм.
VLOOKUP функцын ачаар хэвтээ холболтыг Excel-ийн хэрэглэгчид илүү сайн мэддэг бөгөөд SQL дээр ийм үйлдлийг JOIN оператор гүйцэтгэдэг.
Хичээлийн үеэр бид багцуудыг ашиглах практик асуудлыг шийдэх болно dplyr, readxl, tidyr и stringr.
Бидний авч үзэх үндсэн функцууд:
bind_rows()- хүснэгтүүдийн босоо холболтleft_join()- хүснэгтүүдийн хэвтээ холболтsemi_join()- нэгдэх хүснэгтүүд орноanti_join()- онцгой ширээний нэгдэл
Хичээл 8: R хэл дээрх цонхны функцууд
Нийтэлсэн огноо: 11 сарын 2020
Ашигласан материал:
Тодорхойлолт:
Цонхны функцүүд нь нэгтгэхтэй ижил утгатай бөгөөд тэдгээр нь массив утгыг оролт болгон авч, тэдгээр дээр арифметик үйлдлүүдийг гүйцэтгэдэг боловч гаралтын үр дүнд мөрийн тоог өөрчлөхгүй.
Энэ зааварт бид багцыг үргэлжлүүлэн судалж байна dplyr, болон функцууд group_by(), mutate(), түүнчлэн шинэ cumsum(), lag(), lead() и arrange().
Хичээл 9: Эргэдэг хүснэгтүүд эсвэл R хэл дээрх пивот хүснэгтүүдийн аналог
Нийтэлсэн огноо: 18 сарын 2020
Ашигласан материал:
Тодорхойлолт:
Excel-ийн ихэнх хэрэглэгчид пивот хүснэгтийг ашигладаг бөгөөд энэ нь та олон тооны түүхий өгөгдлийг хэдхэн секундын дотор унших боломжтой тайлан болгон хувиргах тохиромжтой хэрэгсэл юм.
Энэ зааварт бид хүснэгтүүдийг R дээр хэрхэн эргүүлэх, тэдгээрийг өргөн форматаас урт формат руу хөрвүүлэх болон эсрэгээр хэрхэн өөрчлөх талаар авч үзэх болно.
Хичээлийн ихэнх хэсэг нь багцад зориулагдсан tidyr болон функцууд pivot_longer() и pivot_wider().
Хичээл 10: R-д JSON файлуудыг ачаалж, жагсаалтыг хүснэгт болгон хөрвүүлэх
Нийтэлсэн огноо: 25 сарын 2020
Ашигласан материал:
Тодорхойлолт:
JSON болон XML нь ихэвчлэн авсаархан учраас мэдээлэл хадгалах, солилцох маш түгээмэл формат юм.
Гэхдээ ийм форматаар танилцуулсан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийхэд хэцүү байдаг тул дүн шинжилгээ хийхээсээ өмнө үүнийг хүснэгт хэлбэрээр оруулах шаардлагатай бөгөөд энэ нь бид энэ видеоноос яг юу сурах болно.
Хичээл нь багцад зориулагдсан болно tidyr, номын сангийн цөмд багтсан tidyverse, болон функцууд unnest_longer(), unnest_wider() и hoist().
Хичээл 11: Qplot() функцийг ашиглан хурдан график зурах
Нийтэлсэн огноо: 1 2020 зургадугаар сарын
Ашигласан материал:
Тодорхойлолт:
Багц ggplot2 нь зөвхөн R-д төдийгүй хамгийн алдартай өгөгдлийг дүрслэх хэрэгслүүдийн нэг юм.
Энэ хичээлээр бид функцийг ашиглан энгийн графикуудыг хэрхэн бүтээх талаар сурах болно qplot(), мөн түүний бүх аргументуудад дүн шинжилгээ хийцгээе.
Хичээл 12: ggplot2 багцыг ашиглан давхаргын графикийг давхраагаар зурах
Нийтэлсэн огноо: 8 2020 зургадугаар сарын
Ашигласан материал:
Тодорхойлолт:
Хичээл нь багцын бүрэн хүчийг харуулдаг ggplot2 мөн түүн дотор суулгасан давхаргуудаар график байгуулах дүрэм.
Бид багцад байгаа үндсэн геометрийг шинжилж, график байгуулахын тулд давхаргыг хэрхэн ашиглах талаар сурах болно.
дүгнэлт
Би курсын хөтөлбөрийг боловсруулахад аль болох товчхон хандахыг хичээсэн бөгөөд R хэл гэх мэт өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх хүчирхэг хэрэгслийг сурах эхний алхмуудыг хийхэд шаардлагатай хамгийн шаардлагатай мэдээллийг л тодруулахыг хичээсэн.
Энэхүү сургалт нь R хэлийг ашиглан өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх бүрэн гарын авлага биш боловч үүнд шаардлагатай бүх арга техникийг ойлгоход тань туслах болно.
Хичээлийн хөтөлбөр нь 12 долоо хоногоор төлөвлөгдсөн ч долоо хоног бүрийн Даваа гарагт би шинэ хичээлүүдийг үзэх боломжийг нээх болно. Шинэ хичээлийг нийтлэхийг алдахгүйн тулд YouTube суваг дээр.
Эх сурвалж: www.habr.com