Daftar Isi:

Bagaimana Anda melakukan analisis data di R?
Bagaimana Anda melakukan analisis data di R?

Video: Bagaimana Anda melakukan analisis data di R?

Video: Bagaimana Anda melakukan analisis data di R?
Video: Analisis Data dengan Regresi Logistik di R Studio 2024, November
Anonim

Dalam posting ini kami akan meninjau beberapa fungsi yang membawa kami ke analisis kasus pertama

  1. Langkah 1 – Pendekatan pertama untuk data .
  2. Langkah 2 – Menganalisis variabel kategoris.
  3. Langkah 3 – Menganalisis variabel numerik.
  4. Langkah 4 – Menganalisis numerik dan kategoris secara bersamaan.

Juga pertanyaannya adalah, bagaimana R digunakan dalam analitik data?

R adalah bahasa digunakan untuk perhitungan statistik, analisis data dan representasi grafis dari data . Dibuat pada 1990-an oleh Ross Ihaka dan Robert Gentleman, R dirancang sebagai platform statistik untuk data pembersihan, analisis , dan representasi. Ini menunjukkan betapa populernya R pemrograman ada di ilmu data.

bagaimana Anda menganalisis kumpulan data? Untuk meningkatkan keterampilan analisis data Anda dan menyederhanakan keputusan Anda, jalankan lima langkah ini dalam proses analisis data Anda:

  1. Langkah 1: Tentukan Pertanyaan Anda.
  2. Langkah 2: Tetapkan Prioritas Pengukuran yang Jelas.
  3. Langkah 3: Kumpulkan Data.
  4. Langkah 4: Analisis Data.
  5. Langkah 5: Menafsirkan Hasil.

Kedua, bagaimana cara menganalisis data di Excel menggunakan R?

Tips untuk menganalisis data Excel di R

  1. Untuk mengimpor data Excel ke R, gunakan paket readxl.
  2. Untuk mengekspor data Excel dari R, gunakan paket openxlsx.
  3. Cara menghapus simbol seperti "$" dan "%" dari kolom mata uang dan persentase di Excel, dan mengubahnya menjadi variabel numerik yang sesuai untuk analisis di R.

Haruskah saya belajar R atau Python?

Singkatnya, katanya, Python lebih baik untuk manipulasi data dan tugas berulang, sementara R bagus untuk analisis ad hoc dan menjelajahi kumpulan data. R memiliki curam sedang belajar kurva, dan orang-orang tanpa pengalaman pemrograman mungkin merasa kewalahan. Python umumnya dianggap lebih mudah untuk diambil.

Direkomendasikan: