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:
- Введение в R и RMarkdown, включая установку R и RStudio.
- Как импортировать данные из различных источников, таких как файлы CSV, электронные таблицы Excel и базы данных
- Полное руководство по функциям преобразования и обработки данных в R, включая фильтрацию, группировку, суммирование и объединение данных.
- Как создавать красивые и интерактивные визуализации данных с помощью таких пакетов, как ggplot2, plotly и leaflet.
- Руководство по созданию дашбордов в RMarkdown с использованием flexdashboard, shining, dplyr и plotly
- Как создавать интерактивные карты в R с помощью листовки и ggplot2
- Как создавать отчеты и делиться результатами с заинтересованными сторонами с помощью RMarkdown, включая вывод в формате HTML и PDF
- 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!