Բովանդակություն:
2025 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2025-01-22 17:27
Այս գրառման մեջ մենք կվերանայենք որոշ գործառույթներ, որոնք մեզ տանում են դեպի առաջին դեպքի վերլուծությունը:
- Քայլ 1 – Առաջին մոտեցում տվյալները .
- Քայլ 2 – Կատեգորիկ փոփոխականների վերլուծություն:
- Քայլ 3 – Թվային փոփոխականների վերլուծություն:
- Քայլ 4 – Միաժամանակ թվային և դասակարգային վերլուծություն:
Նաև հարց է, թե ինչպես է R-ն օգտագործվում տվյալների վերլուծության մեջ:
Ռ լեզու է օգտագործված վիճակագրական հաշվարկների համար, տվյալների վերլուծություն և գրաֆիկական ներկայացում տվյալները . Ստեղծվել է 1990-ականներին Ռոս Իհակայի և Ռոբերտ Ջենթլմենի կողմից, Ռ նախագծվել է որպես վիճակագրական հարթակ տվյալները մաքրում, վերլուծություն , և ներկայացուցչություն։ Սա ցույց է տալիս, թե որքան հայտնի է Ռ ծրագրավորումը գտնվում է տվյալների գիտություն.
ինչպես եք վերլուծում տվյալների հավաքածուները: Տվյալների վերլուծության ձեր հմտությունները բարելավելու և ձեր որոշումները պարզեցնելու համար կատարեք այս հինգ քայլերը ձեր տվյալների վերլուծության գործընթացում.
- Քայլ 1. Սահմանեք ձեր հարցերը:
- Քայլ 2. Սահմանեք հստակ չափման առաջնահերթություններ:
- Քայլ 3. Տվյալների հավաքում:
- Քայլ 4. Վերլուծել տվյալները:
- Քայլ 5. Մեկնաբանել արդյունքները:
Երկրորդ, ինչպես կարող եմ վերլուծել տվյալները Excel-ում R-ի միջոցով:
Excel-ի տվյալները R-ում վերլուծելու խորհուրդներ
- Excel-ի տվյալները R-ում ներմուծելու համար օգտագործեք readxl փաթեթը:
- Excel-ի տվյալները R-ից արտահանելու համար օգտագործեք openxlsx փաթեթը:
- Ինչպես հեռացնել «$» և «%» նշանները Excel-ի արժույթի և տոկոսային սյունակներից և դրանք վերածել R-ում վերլուծության համար հարմար թվային փոփոխականների:
Պե՞տք է սովորեմ R կամ Python:
Մի խոսքով, նա ասում է. Պիթոն ավելի լավ է տվյալների մանիպուլյացիայի և կրկնվող առաջադրանքների համար, մինչդեռ Ռ լավ է ժամանակավոր վերլուծության և տվյալների հավաքածուների ուսումնասիրության համար: Ռ ունի զառիթափ սովորում կոր, և ծրագրավորման փորձ չունեցող մարդիկ դա կարող են ճնշող թվալ: Պիթոն սովորաբար համարվում է ավելի հեշտ վերցնելը:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս կսահմանեք մեծ տվյալների վերլուծությունը:
Մեծ տվյալների վերլուծությունը մեծ և բազմազան տվյալների հավաքածուների կամ մեծ տվյալների ուսումնասիրման հաճախ բարդ գործընթաց է՝ բացահայտելու համար այնպիսի տեղեկությունները, ինչպիսիք են թաքնված օրինաչափությունները, անհայտ հարաբերակցությունները, շուկայական միտումները և հաճախորդների նախասիրությունները, որոնք կարող են օգնել կազմակերպություններին կայացնել տեղեկացված բիզնես որոշումներ:
Ինչպե՞ս եք անում տրամադրությունների վերլուծությունը Twitter-ի տվյալների վրա:
Որպեսզի օգնենք ձեզ սկսել, մենք պատրաստել ենք քայլ առ քայլ ձեռնարկ՝ ձեր սեփական տրամադրությունների վերլուծության մոդելը ստեղծելու համար. Ընտրեք մոդելի տեսակը: Որոշեք, թե ինչ տեսակի դասակարգում եք ցանկանում անել: Ներմուծեք ձեր Twitter-ի տվյալները: Որոնել թվիթներ: Նշեք տվյալները՝ ձեր դասակարգիչը պատրաստելու համար: Փորձեք ձեր դասակարգիչը: Գործի դրեք մոդելը
Ինչպե՞ս են ընկերությունները օգտագործում տվյալների վերլուծությունը իրենց բիզնեսում:
Մեծ տվյալների վերլուծությունը ներառում է մեծ քանակությամբ տվյալների ուսումնասիրություն: Սա արվում է թաքնված օրինաչափությունները, հարաբերակցությունները բացահայտելու և նաև ճիշտ բիզնես որոշումներ կայացնելու համար պատկերացումներ տալու համար: Ըստ էության, ձեռնարկությունները ցանկանում են լինել ավելի օբյեկտիվ և տվյալների վրա հիմնված, և այդ պատճառով նրանք ընդունում են տվյալների և տեխնոլոգիաների ուժը:
Ինչպե՞ս է R-ի վերլուծությունը հարմար մեծ տվյալների համար:
R-ն ներառում է մեծ թվով տվյալների փաթեթներ, դարակների գրաֆիկական ֆունկցիաներ և այլն, ինչը ապացուցված է որպես մեծ տվյալների վերլուծության հմուտ լեզու, քանի որ այն ունի տվյալների արդյունավետ մշակման հնարավորություն: Տեխնոլոգիական հսկաները, ինչպիսիք են Microsoft-ը, Google-ը, օգտագործում են R-ն տվյալների մեծ վերլուծության համար
Ինչպե՞ս է տվյալների վերլուծությունը օգտագործվում սպորտում:
Սպորտային վերլուծության երկու հիմնական ասպեկտ կա՝ դաշտում և դաշտից դուրս: Դաշտում վերլուծությունը վերաբերում է թիմերի և խաղացողների խաղադաշտում կատարողականի բարելավմանը: Դաշտից դուրս վերլուծությունը հիմնականում օգտագործում է տվյալներ՝ օգնելու իրավատերերին որոշումներ կայացնել, որոնք կհանգեցնեն ավելի բարձր աճի և շահութաբերության բարձրացման։