Κάρτες R

Χορηγός κατηγορίας

Η R είναι μια ισχυρή γλώσσα προγραμματισμού και περιβάλλον για στατιστικούς υπολογισμούς και γραφικά. Αναπτύχθηκε τη δεκαετία του 1990 από τους Ross Ihaka και Robert Gentleman στο Πανεπιστήμιο του Auckland, η R έχει γίνει ένα πρότυπο εργαλείο στην επιστήμη δεδομένων, την στατιστική ανάλυση και τη μηχανική μάθηση. Είναι ανοιχτού κώδικα και διαθέτει ένα τεράστιο οικοσύστημα πακέτων, καθιστώντας την εξαιρετικά επεκτάσιμη και προσαρμόσιμη για διάφορες εργασίες που σχετίζονται με δεδομένα. Η R διαπρέπει στη διαχείριση δεδομένων, την οπτικοποίηση και τις πολύπλοκες στατιστικές αναλύσεις. Οι δυνάμεις της έγκεινται στις στατιστικές και γραφικές τεχνικές της, συμπεριλαμβανομένων της γραμμικής και μη γραμμικής μοντελοποίησης, της ανάλυσης χρονοσειρών, της ταξινόμησης και της ομαδοποίησης. Η ευελιξία της R επιτρέπει την ενσωμάτωσή της με άλλες γλώσσες και εργαλεία, καθιστώντας την ένα απαραίτητο μέρος πολλών ροών εργασίας επιστήμης δεδομένων. Με ενεργή υποστήριξη από την κοινότητα και συνεχή ανάπτυξη, η R παραμένει στην αιχμή των στατιστικών υπολογισμών και της ανάλυσης δεδομένων.

Η εφαρμογή μας με κάρτες περιλαμβάνει 31 προσεκτικά επιλεγμένες ερωτήσεις συνέντευξης R με ολοκληρωμένες απαντήσεις που θα σας προετοιμάσουν αποτελεσματικά για οποιαδήποτε συνέντευξη που απαιτεί γνώσεις R. Οι IT Κάρτες δεν είναι μόνο ένα εργαλείο για όσους αναζητούν εργασία - είναι ένας εξαιρετικός τρόπος να ενισχύσετε και να δοκιμάσετε τις γνώσεις σας, ανεξάρτητα από τα τρέχοντα επαγγελματικά σας σχέδια. Η τακτική χρήση της εφαρμογής θα σας βοηθήσει να παραμένετε ενημερωμένοι με τις τελευταίες τάσεις της R και να διατηρείτε τις δεξιότητές σας στην ανάλυση δεδομένων και τους στατιστικούς υπολογισμούς σε υψηλό επίπεδο.

Δείγμα καρτών R από την εφαρμογή μας

Κατεβάστε την εφαρμογή μας από το App Store ή το Google Play για να αποκτήσετε περισσότερες δωρεάν καρτέλες μάθησης ή εγγραφείτε για πρόσβαση σε όλες τις καρτέλες μάθησης.

Τι είναι το R και για ποιο σκοπό χρησιμοποιείται περισσότερο;

Η R είναι μια γλώσσα προγραμματισμού και περιβάλλον για στατιστική ανάλυση και γραφικά, χρησιμοποιείται κυρίως από στατιστικολόγους και ερευνητές δεδομένων. Διευκολύνει την εκτέλεση στατιστικών υπολογισμών, μοντελοποίησης δεδομένων και οπτικοποίησης δεδομένων. Η R εκτιμάται ιδιαίτερα για τη πλούσια βιβλιοθήκη πακέτων της που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για διάφορες αναλύσεις δεδομένων, όπως διερευνητική ανάλυση, στατιστικά τεστ, παλινδρόμηση, ταξινόμηση και επεξεργασία μεγάλων σετ δεδομένων. Είναι ένα εργαλείο ανοιχτού κώδικα, που σημαίνει ότι διατίθεται δωρεάν και ο πηγαίος κώδικας του μπορεί να τροποποιηθεί και να διανεμηθεί ελεύθερα.

Ένα από τα κύρια πλεονεκτήματα της R είναι η εκτεταμένη και ενεργή κοινότητα χρηστών της, η οποία αναπτύσσει συνεχώς νέα πακέτα και εργαλεία που επιτρέπουν τη χρήση των τελευταίων τεχνικών ανάλυσης δεδομένων. Η R διαθέτει επίσης προηγμένες γραφικές δυνατότητες που επιτρέπουν τη δημιουργία υψηλής ποιότητας οπτικοποιήσεων δεδομένων, το οποίο είναι ανεκτίμητο για την ανάλυση και παρουσίαση αποτελεσμάτων.

Η R χρησιμοποιείται σε διάφορους τομείς όπως η επιστήμη, η επιχειρηματικότητα, η ιατρική, η μηχανική και πολλούς άλλους, προσφέροντας κάθε φορά εργαλεία κατάλληλα για τις συγκεκριμένες ανάγκες αυτών των τομέων.

Πώς δημιουργείτε έναν διάνυσμα στο R;

Στη γλώσσα R, ένας πίνακας μπορεί να δημιουργηθεί χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση `c()`, η οποία σημαίνει "combine" (συνδυάζω). Αυτή η συνάρτηση σας επιτρέπει να συνδυάσετε πολλαπλά στοιχεία σε έναν μονοδιάστατο πίνακα. Ο τύπος δεδομένων σε έναν πίνακα μπορεί να διαφέρει, αλλά πιο συχνά είναι αριθμητικός, λογικός ή χαρακτήρας. Ακολουθεί ένα παράδειγμα για το πώς να δημιουργήσετε έναν πίνακα που περιέχει διάφορους τύπους δεδομένων:

# Δημιουργία αριθμητικού πίνακα
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# Δημιουργία λογικού πίνακα
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# Δημιουργία πίνακα χαρακτήρων
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

Θυμηθείτε ότι όλα τα στοιχεία σε έναν πίνακα πρέπει να είναι του ίδιου τύπου. Εάν διαφορετικοί τύποι δεδομένων συνδυαστούν σε έναν μόνο πίνακα, η R θα τυποποιήσει αυτόματα τους τύπους στον πιο γενικευμένο τύπο που μπορεί να αποθηκεύσει όλα τα δεδομένα. Για παράδειγμα, ο συνδυασμός αριθμών και συμβολοσειρών οδηγεί σε έναν πίνακα συμβολοσειρών.

Πώς συγχωνεύετε δύο data frames στο R;

Μπορούμε να συγχωνεύσουμε δύο πλαίσια δεδομένων στο R χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση `merge()`. Αυτή η συνάρτηση μάς επιτρέπει να συνδυάσουμε δεδομένα βάσει μιας ή περισσότερων κοινών στηλών μεταξύ των δύο συνόλων δεδομένων. Εάν δεν προσδιοριστεί κάποια συγκεκριμένη στήλη, το R θα προσπαθήσει να συγχωνεύσει τα πλαίσια δεδομένων βάσει όλων των στηλών με αντίστοιχα ονόματα και στα δύο σύνολα δεδομένων.

Παράδειγμα χρήσης της συνάρτησης `merge()` για να συνδυάσουμε δύο πλαίσια δεδομένων:

# Δημιουργία του πρώτου πλαισίου δεδομένων
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Άννα", "Γιάννης", "Παύλος"),
  Age = c(25, 30, 22)
)

# Δημιουργία του δεύτερου πλαισίου δεδομένων
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  City = c("Κρακοβία", "Βαρσοβία", "Γκντανσκ")
)

# Συγχώνευση των δεδομένων
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

Στο παραπάνω παράδειγμα, το `merged_data_frames` θα περιέχει δεδομένα και από τα δύο πλαίσια δεδομένων που έχουν συνδυαστεί βάσει της στήλης 'ID'. Το προκύπτον πλαίσιο δεδομένων θα περιλαμβάνει μόνο εγγραφές που έχουν αντιστοίχιση στα δύο σύνολα δεδομένων (μια λειτουργία εσωτερικής σύνδεσης). Για να αλλάξετε τον τύπο της σύνδεσης, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τα επιχειρήματα `all`, `all.x`, `all.y`; για παράδειγμα, το `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` θα έχει ως αποτέλεσμα μια εξωτερική σύνδεση.

Τι είναι ο παράγοντας στο R και πώς τον χρησιμοποιείτε στην ανάλυση δεδομένων;

Ένας Παράγοντας στο R είναι ένας τύπος δεδομένων που χρησιμοποιείται για την αποθήκευση κατηγορικών μεταβλητών. Αυτοί οι τύποι μεταβλητών είναι πολύ σημαντικοί στις στατιστικές και την ανάλυση δεδομένων επειδή επιτρέπουν τη μοντελοποίηση των εξαρτήσεων για διακριτά δεδομένα.

Μπορείτε να δημιουργήσετε έναν παράγοντα χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση factor(). Του περνάτε έναν διάνυσμα που θα μετατραπεί σε παράγοντα. Μπορείτε επίσης να ορίσετε τα επίπεδα (κατηγορίες) και τις ετικέτες για αυτά τα επίπεδα.

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

Στο παραπάνω παράδειγμα, το `data_factor` είναι πλέον ένας παράγοντας που αποθηκεύει πληροφορίες για τα φρούτα με τα επίπεδα να δημιουργούνται αυτόματα με βάση τις μοναδικές τιμές του διανύσματος εισόδου.

Οι παράγοντες είναι ιδιαίτερα χρήσιμοι στη στατιστική μοντελοποίηση επειδή το R μεταχειρίζεται κάθε επίπεδο ως ξεχωριστή ομάδα, κάνοντας ευκολότερη τη στατιστική ανάλυση των διαφορών μεταξύ των ομάδων. Με τους παράγοντες, είναι επίσης ευκολότερο να δημιουργήσετε γραφήματα και συγκριτικά διαγράμματα που απαιτούν την ομαδοποίηση κατηγορικών δεδομένων.

Ένα άλλο σημαντικό χαρακτηριστικό των παραγόντων είναι η δυνατότητα να ορίσετε τη σειρά των επιπέδων. Από προεπιλογή, το R ορίζει τα επίπεδα με αλφαβητική σειρά, αλλά αυτό μπορεί να αλλάξει, κάτι που είναι ιδιαίτερα χρήσιμο όταν οι κατηγορίες έχουν μια φυσική σειρά, όπως 'χαμηλό', 'μεσαίο', 'υψηλό'.

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

Σε αυτό το παράδειγμα, δημιουργούμε έναν παράγοντα με μια συγκεκριμένη σειρά επιπέδων, έτσι ώστε το R να μεταχειρίζεται τη μεταβλητή ως διατεταγμένη (διατακτική). Αυτό αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο άλλες συναρτήσεις R (π.χ. στατιστικά μοντέλα) μπορούν να χρησιμοποιούν αυτές τις πληροφορίες για σωστή ανάλυση δεδομένων.