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2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2025-01-22 17:22
En este post repasaremos algunas funciones que nos llevan al análisis del primer caso
- Paso 1: primer acercamiento a datos .
- Paso 2: análisis de variables categóricas.
- Paso 3 - Análisis de variables numéricas.
- 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:
- Paso 1: Defina sus preguntas.
- Paso 2: Establezca prioridades de medición claras.
- Paso 3: recopile datos.
- Paso 4: analizar los datos.
- Paso 5: interpretar los resultados.
En segundo lugar, ¿cómo analizo datos en Excel usando R?
Consejos para analizar datos de Excel en R
- Para importar datos de Excel a R, use el paquete readxl.
- Para exportar datos de Excel desde R, use el paquete openxlsx.
- 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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