¿Cómo se hace el análisis de datos en R?
¿Cómo se hace el análisis de datos en R?
Anonim

En este post repasaremos algunas funciones que nos llevan al análisis del primer caso

  1. Paso 1: primer acercamiento a datos .
  2. Paso 2: análisis de variables categóricas.
  3. Paso 3 - Análisis de variables numéricas.
  4. Paso 4 - Analizar numérico y categórico al mismo tiempo.

También la pregunta es, ¿cómo se usa R en el análisis de datos?

R es un idioma usó para cálculos estadísticos, análisis de los datos y representación gráfica de datos . Creado en la década de 1990 por Ross Ihaka y Robert Gentleman, R fue diseñado como una plataforma estadística para datos limpieza, análisis y representación. Esto muestra lo popular R la programación está en Ciencia de los datos.

¿Cómo analiza los conjuntos de datos? Para mejorar sus habilidades de análisis de datos y simplificar sus decisiones, ejecute estos cinco pasos en su proceso de análisis de datos:

  1. Paso 1: Defina sus preguntas.
  2. Paso 2: Establezca prioridades de medición claras.
  3. Paso 3: recopile datos.
  4. Paso 4: analizar los datos.
  5. Paso 5: interpretar los resultados.

En segundo lugar, ¿cómo analizo datos en Excel usando R?

Consejos para analizar datos de Excel en R

  1. Para importar datos de Excel a R, use el paquete readxl.
  2. Para exportar datos de Excel desde R, use el paquete openxlsx.
  3. Cómo eliminar símbolos como "$" y "%" de las columnas de moneda y porcentaje en Excel, y convertirlos en variables numéricas adecuadas para el análisis en R.

¿Debería aprender R o Python?

En pocas palabras, dice: Pitón es mejor para la manipulación de datos y tareas repetidas, mientras que R es bueno para análisis ad hoc y exploración de conjuntos de datos. R tiene un empinado aprendiendo curva, y las personas sin experiencia en programación pueden encontrarlo abrumador. Pitón generalmente se considera más fácil de aprender.

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