INHOUDSOPGAWE:
2025 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2025-01-13 06:17
In hierdie pos sal ons 'n paar funksies hersien wat ons lei tot die ontleding van die eerste geval
- Stap 1 – Eerste benadering tot data .
- Stap 2 – Ontleding van kategoriese veranderlikes.
- Stap 3 – Ontleding van numeriese veranderlikes.
- Stap 4 – Ontleed numeries en kategories op dieselfde tyd.
Die vraag is ook, hoe word R in data-analise gebruik?
R is 'n taal gebruik word vir statistiese berekeninge, data-analise en grafiese voorstelling van data . Geskep in die 1990's deur Ross Ihaka en Robert Gentleman, R is ontwerp as 'n statistiese platform vir data skoonmaak, ontleding , en verteenwoordiging. Dit wys hoe gewild R programmering is in data wetenskap.
hoe ontleed jy datastelle? Om jou data-ontledingsvaardighede te verbeter en jou besluite te vereenvoudig, voer hierdie vyf stappe in jou data-ontledingsproses uit:
- Stap 1: Definieer jou vrae.
- Stap 2: Stel duidelike metingsprioriteite in.
- Stap 3: Versamel data.
- Stap 4: Ontleed data.
- Stap 5: Interpreteer resultate.
Tweedens, hoe ontleed ek data in Excel met R?
Wenke vir die ontleding van Excel-data in R
- Om Excel-data in R in te voer, gebruik die readxl-pakket.
- Om Excel-data vanaf R uit te voer, gebruik die openxlsx-pakket.
- Hoe om simbole soos "$" en "%" uit valuta- en persentasiekolomme in Excel te verwyder, en dit om te skakel na numeriese veranderlikes wat geskik is vir ontleding in R.
Moet ek R of Python leer?
In 'n neutedop, sê hy, Python is beter vir vir data manipulasie en herhaalde take, terwyl R is goed vir ad hoc-analise en die verkenning van datastelle. R het 'n steil leer kromme, en mense sonder programmeringservaring kan dit oorweldigend vind. Python word oor die algemeen as makliker beskou om op te tel.