R Lernkarten

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R ist eine leistungsstarke Programmiersprache und Umgebung für statistische Berechnungen und Grafiken. Entwickelt in den 1990er Jahren von Ross Ihaka und Robert Gentleman an der University of Auckland, hat sich R zu einem Standardwerkzeug in den Bereichen Datenwissenschaft, statistische Analyse und maschinelles Lernen entwickelt. Es ist Open Source und verfügt über ein riesiges Ökosystem von Paketen, was es hochgradig erweiterbar und anpassungsfähig für verschiedene datenbezogene Aufgaben macht. R zeichnet sich durch Datenmanipulation, Visualisierung und komplexe statistische Analysen aus. Seine Stärken liegen in seinen statistischen und grafischen Techniken, einschließlich linearer und nichtlinearer Modellierung, Zeitreihenanalyse, Klassifikation und Clustering. Die Flexibilität von R ermöglicht die Integration mit anderen Sprachen und Tools, was es zu einem wesentlichen Bestandteil vieler Datenwissenschafts-Workflows macht. Mit aktiver Community-Unterstützung und kontinuierlicher Entwicklung bleibt R an der Spitze der statistischen Berechnungen und Datenanalyse.

Unsere Lernkarten-App enthält 31 sorgfältig ausgewählte R-Interviewfragen mit umfassenden Antworten, die Sie effektiv auf jedes Vorstellungsgespräch vorbereiten, das R-Kenntnisse erfordert. IT Lernkarten ist nicht nur ein Werkzeug für Arbeitssuchende - es ist eine großartige Möglichkeit, Ihr Wissen zu festigen und zu testen, unabhängig von Ihren aktuellen Karriereplänen. Die regelmäßige Nutzung der App hilft Ihnen, über die neuesten R-Trends auf dem Laufenden zu bleiben und Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und statistischen Berechnung auf einem hohen Niveau zu halten.

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Was ist R und wofür wird es am häufigsten verwendet?

R ist eine Programmiersprache und Umgebung für statistische Analysen und Grafiken, die hauptsächlich von Statistikern und Datenforschern verwendet wird. Sie ermöglicht die Durchführung statistischer Berechnungen, Datenmodellierung und Visualisierung. R wird besonders für seine umfangreiche Bibliothek von Paketen geschätzt, die für eine Vielzahl von Datenanalysen verwendet werden können, einschließlich explorativen Analysen, statistischen Tests, Regressionen, Klassifizierungen und der Verarbeitung großer Datensätze. Es ist ein Open-Source-Tool, was bedeutet, dass es kostenlos verfügbar ist und sein Quellcode frei modifiziert und verteilt werden kann.

Einer der Hauptvorteile von R ist seine umfangreiche und aktive Benutzercommunity, die kontinuierlich neue Pakete und Tools entwickelt, die die Anwendung der neuesten Datenanalysetechniken ermöglichen. R verfügt auch über fortschrittliche grafische Fähigkeiten, die die Erstellung qualitativ hochwertiger Datenvisualisierungen ermöglichen, was ein unschätzbarer Vorteil für die Analyse und Präsentation von Ergebnissen ist.

R wird in verschiedenen Bereichen wie Wissenschaft, Wirtschaft, Medizin, Ingenieurwesen und vielen anderen eingesetzt und bietet dabei jeweils Werkzeuge, die den spezifischen Bedürfnissen dieser Bereiche entsprechen.

Wie erstellt man einen Vektor in R?

In der Programmiersprache R kann ein Vektor mit der Funktion `c()` erstellt werden, was für "combine" steht. Diese Funktion ermöglicht es, mehrere Elemente in einen einzigen Vektor zu kombinieren. Der Datentyp in einem Vektor kann variieren, ist jedoch am häufigsten numerisch, logisch oder zeichenbasiert. Hier ist ein Beispiel dafür, wie man einen Vektor mit verschiedenen Datentypen erstellt:

# Erstellen eines numerischen Vektors
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# Erstellen eines logischen Vektors
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# Erstellen eines Zeichenketten-Vektors
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

Denken Sie daran, dass alle Elemente in einem Vektor vom gleichen Typ sein müssen. Wenn verschiedene Datentypen in einem Vektor kombiniert werden, wird R die Typen automatisch auf den allgemeinsten Typ konvertieren, der alle Daten speichern kann. Zum Beispiel führt das Mischen von Zahlen und Zeichenketten zu einem Vektor von Zeichenketten.

Wie verbindet man zwei data frames in R?

Wir können zwei Data Frames in R mithilfe der Funktion `merge()` zusammenführen. Diese Funktion ermöglicht es uns, Daten basierend auf einer oder mehreren gemeinsamen Spalten zwischen den beiden Datensätzen zu kombinieren. Wenn keine spezifische Spalte angegeben ist, wird R versuchen, die Data Frames basierend auf allen Spalten mit übereinstimmenden Namen in beiden Datensätzen zusammenzuführen.

Beispiel für die Verwendung der `merge()`-Funktion zum Kombinieren von zwei Data Frames:

# Erstellen des ersten Data Frames
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Alter = c(25, 30, 22)
)

# Erstellen des zweiten Data Frames
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  Stadt = c("Krakau", "Warschau", "Danzig")
)

# Zusammenführen der Daten
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

Im obigen Beispiel enthält `merged_data_frames` Daten aus beiden Data Frames, die basierend auf der Spalte 'ID' kombiniert wurden. Der resultierende Data Frame wird nur Datensätze enthalten, die in beiden Datensätzen eine Übereinstimmung haben (eine inner join Operation). Um die Art des Join zu ändern, können Sie die Argumente `all`, `all.x`, `all.y` verwenden; zum Beispiel wird `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` zu einem outer join führen.

Was ist ein Faktor in R und wie verwendet man ihn in der Datenanalyse?

Ein Faktor in R ist ein Datentyp, der für die Speicherung kategorialer Variablen verwendet wird. Diese Art von Variablen ist in der Statistik und Datenanalyse sehr wichtig, da sie die Modellierung von Abhängigkeiten für diskrete Daten ermöglicht.

Sie können einen Faktor mit der Funktion factor() erstellen. Dazu übergeben Sie einen Vektor, der in einen Faktor umgewandelt wird. Sie können auch die Stufen (Kategorien) und Bezeichnungen für diese Stufen angeben.

data_vector <- c("apple", "banana", "cherry", "banana", "apple")
data_factor <- factor(data_vector)

Im obigen Beispiel ist `data_factor` jetzt ein Faktor, der Informationen über die Früchte mit automatisch anhand der einzigartigen Werte des Eingangsvektors generierten Stufen speichert.

Faktoren sind besonders nützlich in der statistischen Modellierung, da R jede Stufe als separate Gruppe behandelt, was die statistische Analyse von Unterschieden zwischen Gruppen erleichtert. Mit Faktoren ist es auch einfacher, Diagramme und Vergleichsgrafiken zu erstellen, die eine Gruppierung kategorialer Daten erfordern.

Ein weiterer wichtiger Aspekt von Faktoren ist die Möglichkeit, die Reihenfolge der Stufen festzulegen. Standardmäßig legt R die Stufen in alphabetischer Reihenfolge fest, aber dies kann geändert werden, was besonders nützlich ist, wenn die Kategorien eine natürliche Reihenfolge haben, wie 'niedrig', 'mittel', 'hoch'.

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("cherry", "apple", "banana"), ordered = TRUE)

In diesem Beispiel erstellen wir einen Faktor mit einer spezifischen Reihenfolge der Stufen, sodass R die Variable als geordnet (ordinal) behandelt. Dies ändert, wie andere R-Funktionen (z.B. statistische Modelle) diese Informationen für eine korrekte Datenanalyse nutzen können.