Вы хотите вывести свои навыки анализа данных на новый уровень? Вы хотите создавать красивые и интерактивные визуализации данных, информационные панели и отчеты, которые произведут впечатление на ваших заинтересованных лиц? Тогда вы пришли в нужное место!

Мы рады представить наше новое руководство по бизнес-аналитике с помощью R и RMarkdown. В этом подробном руководстве вы узнаете, как использовать R и RMarkdown для импорта, очистки, преобразования, визуализации и обмена данными эффективным и воспроизводимым способом. Вот что вы можете ожидать найти в этом руководстве:

  1. Введение в R и RMarkdown, включая установку R и RStudio.
  2. Как импортировать данные из различных источников, таких как файлы CSV, электронные таблицы Excel и базы данных
  3. Полное руководство по функциям преобразования и обработки данных в R, включая фильтрацию, группировку, суммирование и объединение данных.
  4. Как создавать красивые и интерактивные визуализации данных с помощью таких пакетов, как ggplot2, plotly и leaflet.
  5. Руководство по созданию дашбордов в RMarkdown с использованием flexdashboard, shining, dplyr и plotly
  6. Как создавать интерактивные карты в R с помощью листовки и ggplot2
  7. Как создавать отчеты и делиться результатами с заинтересованными сторонами с помощью RMarkdown, включая вывод в формате HTML и PDF
  8. Рекомендации по использованию R и RMarkdown для бизнес-аналитики, включая советы по эффективности, воспроизводимости и совместной работе.

С этим руководством у вас будут все инструменты, необходимые для того, чтобы вывести свои навыки анализа данных и визуализации на новый уровень. И лучшая часть? Код прилагается, так что вы можете следовать примерам и практиковаться самостоятельно!

Вот краткий обзор кода, который вы найдете в этом руководстве:

library(ggplot2)

# Load sample data
data(mpg)

# Create a scatterplot of mpg vs. horsepower
ggplot(mpg, aes(x = horsepower, y = mpg)) +
  geom_point() +
  labs(title = "Scatterplot of MPG vs. Horsepower",
       x = "Horsepower",
       y = "Miles per Gallon")
library(plotly)

# Create a sample data frame
data <- data.frame(
  x = c(1, 2, 3, 4, 5),
  y = c(2, 4, 6, 8, 10)
)

# Create a plotly visualization
plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, type = "scatter", mode = "lines+markers")

Готовы начать? Перейдите на наш веб-сайт rpubs, чтобы просмотреть руководство бесплатно и начните осваивать бизнес-аналитику с помощью R и RMarkdown уже сегодня!

Мы надеемся, что вы найдете это руководство полезным, и мы с нетерпением ждем возможности увидеть удивительные визуализации данных и информационные панели, которые вы создадите с его помощью. Удачного кодирования!