Как да създадете изследването на данните в R

Проучването на данни в R е важна част от начина, по който компаниите и марките могат да получат представа за своите сурови данни и констатации. Неразделна важност на изследването на данните в R е визуализацията на данни, метод, чрез който данните се представят в графичен или картинен формат. Този метод позволява на лицата, вземащи решения, да разберат и разберат анализите по-лесно, тъй като е представен графично. Освен това това прави хората по-лесни за разбиране на трудни понятия и идентифициране на нови модели. Интерактивната визуализация се възприема от много марки, където концепцията за визуализация е направена крачка напред с използването на технологията. Чрез използването на тренировки и диаграми интерактивната визуализация помага на марките да разбират данните и представите по много по-сложен и личен начин от преди.

Как изследване и визуализация на данните?

Концепцията за използване на снимки, за да се разберат картините, се използва от доста време. Тъй като картите и графиките от 17-ти век са били използвани от изследователи и изобретатели за намиране на нови земи и страни. По-късно изобретяването на пай диаграми в началото на 1800 г. също спомогна за разширяване на областта на визуализация на данни. Много десетилетия по-късно Чарлз Минард картографира нашествието на Наполеон в Русия, което беше още една стъпка във визуализацията на данните. На картата е изобразен размерът на армията, както и пътя, по който Наполеон се оттегля от Москва. Обвързвайки същата информация с времето и температурата, той предостави по-подробно и по-добро разбиране на това историческо събитие.

Въпреки това, всички тези разработки не бяха нищо в сравнение с напредъка, настъпил с възхода на технологиите. Визуализацията на данни се развиваше и нарастваше с високости с възхода на технологиите. Напредъкът и растежът на компютрите и смартфоните направи възможно марките да обработват големи количества данни бързо и реално от една страна и да получават по-бързи познания от друга страна. С толкова много напредъци в технологиите визуализацията на данни нараства с толкова бързи темпове, че променя облика на марки и компании по света по драстичен начин.

Защо бъдещето на марките се крие във визуализацията на данните?

Големите данни нарастват всеки ден и оказват влияние върху почти всеки сектор и икономика по света. Той създаде почти неограничени възможности за търговските марки да разширяват и разширяват мрежата си по всеобхватен и успешен начин. Следователно намирането на стойност в големите данни е една от най-важните инвестиции, върху които всяка марка може да се съсредоточи в текущото време. Вземете за пример търговията на дребно, която може да премине дълъг път през различните приложения, които се разработват в сектора на големите данни.

Например прозренията за това как големите данни могат да подобрят взаимоотношенията с клиентите, могат да помогнат на марките да отключат по-добре и нови възможности, които не са съществували преди. По същия начин, други отрасли могат също да създадат осезаеми ползи за подобряване на опита на клиентите и клиентите си чрез използването на големи данни и това в крайна сметка ще помогне за стимулиране на растежа и развитието на предприятието.

Всички знаят, че визуалната комуникация е един от най-простите и лесни начини за комуникация. Това е така, защото човешкият мозък според проучвания обработва визуализации 60 000 пъти по-бързо от текст, което го прави един от най-добрите начини, по които марките могат да предадат своята история на клиенти, клиенти и заинтересовани страни. Ето защо диаграмите и графиките са прости начини, по които марките могат да имат смисъл от важни сведения, които по друг начин могат да бъдат по-сложни и много по-лесни от четенето на отчети и електронни таблици. Следователно визуализацията на данните е бърз и прост начин, по който сложните понятия могат да бъдат разбрани от хората около компанията.

Освен това визуализацията на данни може да помогне на марките по следните начини:

1. Визуализацията на данни може да помогне на марките да се съсредоточат върху области, които се нуждаят от специално внимание или подобрение

2. Визуализацията на данни може да помогне на марките да разберат по-добре поведението на клиентите, като по този начин гарантират по-добра лоялност и овластяване на марката

3. Визуализацията на данните може да помогне на марките да разберат пазара и функционирането на марката по интимен начин

4. Визуализацията на данни е чудесен начин за разбиране и прогнозиране на бъдещите пазарни тенденции, като по този начин помага на марките да се адаптират към тези промени по-добре.

Визуализацията и проучването на данни днес помагат на компаниите да излязат отвъд границите си и да изследват нови възможности, независимо от тяхната индустрия и големина. Ето няколко начина, по които визуализацията на данни може да помогне на компаниите:

  • Проучването на данни в R може да помогне на компаниите да разбират данните бързо и бързо: Графичните данни позволяват на марките да осмислят големи количества данни по прост и стратегически начин. Това помага на компаниите да придобият представа и да правят изводи по различни теми и по този начин да вземат стратегически решения, които могат да се овластяват както вътрешно, така и външно. И тъй като графичните данни са по-лесни за смисъл, марките могат да се справят с проблемите още преди да възникнат.
  • Проучването на данни в R помага на компаниите да идентифицират модели и връзки между големи количества данни: Големите количества данни, когато са представени в графична форма, могат да имат по-голям смисъл и са много по-лесни за разбиране. Бизнесът, когато разбере връзките между тези данни, може да направи по-добър избор и да приеме стратегии, които ще им помогнат да постигнат както своите краткосрочни, така и дългосрочни цели бързо и бързо.
  • Проучването на данни в R може да помогне на марките да се адаптират към променящото се време и дори да предскажат бъдещето по-добре: Икономиката и компаниите от всички сектори са изключително конкурентни. За да бъдат успешни, марките трябва да разберат динамиката на пазара и да се адаптират успешно към тенденциите за визуализация на данни. В действителност, когато марките могат успешно да прогнозират тенденциите на пазара, шансовете им за успех автоматично стават по-високи. Накратко, визуализацията на данните е един от най-добрите начини, по които марките могат да предвидят тенденциите на пазара и по този начин да спечелят конкурентно предимство. Решавайки проблеми, които влияят на качеството на продукта или опита на клиентите, марките могат да предотвратят проблемите, преди да станат основни препятствия в растежа и развитието на компаниите.
  • Визуализацията на данни може да помогне на компаниите да комуникират своята история на марката по ефективен начин: Както споменахме по-горе, визуалната комуникация е ефективна среда за споделяне на истории не само с клиенти, но и с клиентската база. Когато марките предават своето послание и история на по-широката аудитория, те могат да създадат ефективно ангажиране и овластяване, както в рамките на компанията, така и извън нея.

При толкова много предимства и предимства за визуализиране на данни е важно марките да изграждат предсказуем модел, който ще им помогне в задачата да разберат данните. Добрият прогнозен модел не зависи от машинното обучение или езика за програмиране, но трябва да може да извършва цялостно проучване на данните в R. Важно е учените с данни да се научат как да изследват данните цялостно, преди да разберат процеса на създаване на алгоритми. Примерът за проучване на данни има една от най-важните функции, която се изпълнява с помощта на прогнозно моделиране, затова те са от критично значение за растежа и развитието на всяка компания.

Проучването на данни в R помага на компаниите да придобият по-задълбочени и по-добри познания и по този начин помага на компаниите да създадат по-добър модел. Като се има предвид популярността на R програмирането и неговата експанзивна употреба в науката за данни, има някои стъпки, които могат да помогнат при създаването на проучване на данни в R. Въпреки че това са общи стъпки, е възможно да се персонализират кодове, както и след тяхното създаване. Ето единадесетте основни стъпки, участващи в създаването на проучване на данни в Р.

  • Стъпка 1: Процесът на зареждане на файлове с данни:

Наборите от данни могат да бъдат въвеждани в различни формати, които включват.XLS, TXT, CSV и JSON. В R е лесно да се зареждат данни от някой от горните източници, главно поради простия синтаксис и наличието на предварително зададени библиотеки. Четейки кода, потребителят може да зареди файла по прост начин.

  • Стъпка 2: Процесът на преобразуване на променлива в различен тип данни:

Преобразуването на типа в R работи чрез добавяне на символен низ към числов вектор, който след това, от своя страна, преобразува всички елементи във вектора в символа. В този момент е важно да се помни, че преобразуването на структурата на данните е изключително критично за процеса на трансформация на формат.

  • Стъпка 3: Транспонирането на набор от данни е следваща стъпка в примера за проучване на данни:

Понякога е необходим набор от данни, за да се транспонира от широка структура до много тясна структура. Наличен е код, който потребителите могат да правят това по ефективен начин.

  • Стъпка 4: Следващата стъпка в изследването на данните в R е сортирането на DataFrame

Сортирането на данни става чрез използване на поръчка като индекс. Този индекс се основава на множество променливи, които са във възходящ или низходящ характер.

  • Стъпка 5: Създаването на диаграми или хистограма е следващата стъпка в изследването на данните в R

Визуализацията на данни на R е изключително проста и помага за създаването на ефективни графики.

  • Стъпка 6: Генериране на честотни таблици с R

Най-основният и ефективен начин за разбиране на разпределението между категории е чрез използването на честотни таблици.

  • Стъпка 7: Примерен набор от данни в R

Необходими са няколко произволни индекса, за да се генерира примерна база данни в R. Това ще помогне да се създаде набор от извадки от данни в R.

  • Стъпка 8: Премахнете дублиращите се стойности на променлива

Изключително прост процес, лесно е да премахнете дубликати на R.

  • Стъпка 9: Намерете средното число на нивото на класа и сумата в R:

Това става чрез прилагане на функции, които присъстват в дефиницията за изследване на данните в R техники.

  • Стъпка 10: Разпознайте и лекувайте липсващите стойности и остатъци

Липсващата стойност може да бъде въведена със средната стойност на други числа и това позволява създаването и на по-добри стойности.

  • Стъпка 11: Обединяване и присъединяване на масиви от данни е последната стъпка за изследване на данните в R

Съединяването на два кадъра с данни е последната функция и те се осъществяват чрез комбиниране на два кадъра от данни с общи променливи. В допълнение, добавянето на набори от данни е друга функция, която се използва често. За да се присъединят два кадъра с данни по вертикала, се използва функцията свързване. Така че докато два кадъра с данни трябва да имат едни и същи променливи, но да нямат същия ред.

Методите за проучване на данни, следователно, съм нововъзникваща технологична тенденция, но тя изисква известно ниво на мъдрост и разбиране, за да може да бъде внедрена в компании и марки. Важно е марките да имат стабилно разбиране на данните от една страна и да разбират целите, нуждите и аудиторията от друга страна. Подготовката на технология за визуализиране на данни изисква марките да разберат няколко неща, за да могат по-добре да прилагат методите за проучване на данни. Ето някои неща, които марките трябва да се опитат да приложат, преди най-накрая да започнат да използват методи за проучване на данни:

  1. Разберете данните, които марките се опитват да визуализират, включително уникалността и размера на съответните данни
  2. Определете средата на визуализация и вида информация, която искате да покажете на останалия свят
  3. Опитайте се да разберете по-добре аудиторията си, за да може марките да използват по-добре визуалната информация
  4. Научете как да използвате визуалната комуникация по такъв начин, че да можете да се свържете с аудиторията си по прост и ефективен начин

След като марките разберат и отговорят на тези въпроси, те могат да изследват данните по много по-добър и усъвършенстван начин от преди. Визуализация на данните Големите данни носят със себе си нови предизвикателства и възможности за визуализация на данни, а в същото време предизвикателствата трябва да бъдат решени по прост начин. В заключение, има много начини, по които компаниите могат да постигнат по-бързо проучване на данните и този процес започва с вземане на по-добри и информирани решения. Има причина, поради която методите за проучване на данни са толкова важна възловителна фраза и термин. Това е невероятен инструмент, който не може просто да подобри връзките вътре, но и извън организацията. В същото време е важно ръководителите на търговски марки да разберат стратегическото значение на дефиницията за проучване на данни и да осъзнаят, че тези прозрения се предоставят по изгоден и полезен начин. В противен случай става много лесно марките да се изгубят в света на големите данни, без да могат да получат важно разбиране или стойност.

Препоръчителни курсове:

Ето някои курсове, които ще ви помогнат да получите по-подробна информация за проучването на данните в R, проучването и визуализацията на данните,
дефиниция за проучване на данни, пример за проучване на данни, както и за методите за проучване на данни, така че просто преминете през линка, който е даден по-долу.

  1. R Програмиране - Практическа наука за данни с помощта на R
  2. Данни за сертифицирани аналитични курсове за професионална подготовка
  3. Обучение Silverlight
  4. Business Analytics с помощта на начинаещи SAS | Курсове за бизнес анализи

Категория:

Голяма информация