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Comment analysez-vous les données dans R ?
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Vidéo: Comment analysez-vous les données dans R ?

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Vidéo: Atelier R - Analyse de Données / Partie 1 (sur 2) 2024, Novembre
Anonim

Dans cet article, nous passerons en revue certaines fonctions qui nous conduisent à l'analyse du premier cas

  1. Étape 1 – Première approche de Les données .
  2. Étape 2 – Analyse des variables catégorielles.
  3. Étape 3 – Analyse des variables numériques.
  4. Étape 4 – Analyser à la fois numérique et catégorique.

La question est également: comment R est-il utilisé dans l'analyse de données ?

R est une langue utilisé pour les calculs statistiques, l'analyse des données et représentation graphique de Les données . Créé dans les années 1990 par Ross Ihaka et Robert Gentleman, R a été conçu comme une plate-forme statistique pour Les données nettoyage, une analyse , et représentation. Cela montre à quel point la popularité R la programmation est en science des données.

comment analysez-vous les ensembles de données ? Pour améliorer vos compétences en analyse de données et simplifier vos décisions, exécutez ces cinq étapes dans votre processus d'analyse de données:

  1. Étape 1: Définissez vos questions.
  2. Étape 2: Définir des priorités de mesure claires.
  3. Étape 3: Collectez des données.
  4. Étape 4: Analyser les données.
  5. Étape 5: Interpréter les résultats.

Deuxièmement, comment analyser les données dans Excel à l'aide de R ?

Conseils pour analyser les données Excel dans R

  1. Pour importer des données Excel dans R, utilisez le package readxl.
  2. Pour exporter des données Excel à partir de R, utilisez le package openxlsx.
  3. Comment supprimer des symboles tels que "$" et "%" des colonnes de devise et de pourcentage dans Excel et les convertir en variables numériques adaptées à l'analyse dans R.

Dois-je apprendre R ou Python ?

En un mot, dit-il, Python est mieux pour la manipulation de données et les tâches répétées, tandis que R est bon pour l'analyse ad hoc et l'exploration des ensembles de données. R a une pente raide apprentissage courbe, et les personnes sans expérience en programmation peuvent trouver cela accablant. Python est généralement considéré comme plus facile à ramasser.

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