Sådan oprettes dataundersøgelsen i R

Data Exploration i R er en vigtig del af, hvordan virksomheder og mærker kan få indsigt i deres rådata og fund. Et integreret vigtigt af dataudforskning i R er datavisualisering, en metode, gennem hvilken data præsenteres i grafisk eller billedformat. Denne metode gør det muligt for beslutningstagerne at forstå og forstå analyse på en lettere måde, da den præsenteres på en grafisk måde. Derudover gør dette det nemt for enkeltpersoner at forstå vanskelige koncepter og identificere nye mønstre. Interaktiv visualisering vedtages af mange mærker, hvor visualiseringsbegrebet tages et skridt videre med brugen af ​​teknologi. Gennem brug af øvelser og diagrammer hjælper interaktiv visualisering mærker med at forstå data og indsigt på en meget mere kompliceret og personlig måde end før.

Hvordan dataudforskning og visualisering?

Konceptet med at bruge billeder for at forstå billeder har været brugt i en lang periode. Siden det 17. århundrede blev kort og grafer brugt af opdagelsesrejsende og opfindere til at finde nye lande og lande. Senere blev opfindelsen af ​​cirkeldiagrammer i begyndelsen af ​​1800-tallet også med til at udvide området med datavisualisering. Mange årtier senere kortlagde Charles Minard Napoleons invasion af Rusland, hvilket var et andet skridt i datavisualisering. Kortet skildrede hærens størrelse såvel som stien, som Napoleon trækker sig tilbage fra Moskva. Ved at binde de samme oplysninger til tid og temperatur gav han en mere detaljeret og bedre forståelse af denne historiske begivenhed.

Imidlertid var al denne udvikling intet sammenlignet med de fremskridt, der fandt sted med stigningen i teknologi. Datavisualisering udviklede sig og voksede i store skridt med stigningen i teknologi. Fremskridt og vækst af computere og smartphones gjorde det muligt for mærker at behandle store mængder data på en hurtig og reel måde på den ene side og få indsigt hurtigere på den anden side. Med så mange teknologiske fremskridt vokser datavisualisering i et så hurtigt tempo, at det ændrer ansigtet til mærker og virksomheder over hele verden på en drastisk måde.

Hvorfor ligger fremtiden for mærker i datavisualisering?

Big Data vokser hver eneste dag og påvirker næsten alle sektorer og økonomier overalt i verden. Det har skabt næsten ubegrænsede muligheder for mærker til at udvide og udvide deres netværk på en omfattende og succesrig måde. At finde værdi i big data er derfor en af ​​de vigtigste investeringer, som ethvert brand kan fokusere på i den aktuelle tid. Tag for eksempel detailhandelen, der kan gå langt gennem de forskellige applikationer, der udvikles inden for big data-sektoren.

For eksempel kan indsigt om, hvordan store data kan forbedre kundeforhold, hjælpe mærker med at låse op bedre og nye muligheder, der ikke eksisterede før. Ligeledes kan andre brancher også skabe konkrete fordele ved forbedring af deres kunde- og klientoplevelse gennem brug af Big data, og dette vil med tiden bidrage til at øge virksomhedens vækst og udvikling.

Alle ved, at visuel kommunikation er en af ​​de enkleste og nemmeste måder at kommunikere på. Dette er på grund af den menneskelige hjerne ifølge forskning, der procesvisualer 60.000 gange hurtigere end tekst, hvilket gør det til en af ​​de bedste måder, hvorpå mærker kan kommunikere deres historie til kunder, klienter og interessenter. Derfor er diagrammer og grafer enkle måder, hvorpå mærker kan give mening vigtige indsigter, der på andre måder kan være mere komplekse og meget lettere end også at læse rapporter og regneark. Datavisualisering er derfor en hurtig og enkel måde, hvor komplicerede koncepter kan forstå af mennesker omkring virksomheden.

Desuden kan datavisualisering hjælpe mærker på følgende måder:

1. Datavisualisering kan hjælpe mærker med at fokusere på områder, der har brug for særlig opmærksomhed eller forbedring

2. Datavisualisering kan hjælpe mærker med at forstå kundeadfærd på en bedre måde og derved sikre bedre brand loyalitet og empowerment

3. Datavisualisering kan hjælpe mærker med at forstå markedet og brandets funktion på en intim måde

4. Datavisualisering er en fantastisk måde at forstå og forudsige fremtidige markedstendenser og derved hjælpe mærker med at tilpasse sig disse ændringer på en bedre måde.

Datavisualisering og efterforskning hjælper i dag virksomheder med at gå ud over deres grænser og udforske nye muligheder, uanset deres branche og størrelse. Her er nogle måder, hvorpå datavisualisering kan hjælpe virksomheder:

  • Dataudforskning i R kan hjælpe virksomheder med at forstå data på en hurtig og hurtig måde: Grafiske data giver mærker mulighed for at give mening om store mængder data på en enkel og strategisk måde. Dette hjælper virksomheder med at få indsigt og drage konklusioner om forskellige emner og derved tage strategiske beslutninger, der kan styrke sig selv, både internt og eksternt. Og da grafiske data er lettere at give mening, kan mærker løse problemer, selv før de opstår.
  • Dataudforskning i R hjælper virksomheder med at identificere mønstre og forhold mellem store datamængder: Store mængder data, når de præsenteres i grafisk form, kan være mere fornuftige og er meget lettere at forstå. Virksomhed, når de forstår forbindelserne mellem disse data, kan træffe bedre valg og vedtage strategier, der vil hjælpe dem med at nå både deres kortvarige og langsigtede mål på en hurtig og hurtig måde.
  • Dataudforskning i R kan hjælpe mærker med at tilpasse sig skiftende tider og endda forudsige fremtiden på en bedre måde: Økonomien og virksomheder på tværs af alle sektorer er ekstremt konkurrencedygtige. For at få succes skal mærkerne forstå dynamikken i markedet og tilpasse sig datavisualiseringstrendene på en succesrig måde. Når mærker faktisk kan forudsige markedstendenser, bliver deres chancer for succes automatisk større. Kort sagt, datavisualisering er en af ​​de bedste måder, hvorpå mærker kan forudsige markedstendenser og derved også få en konkurrencefordel. Ved at tackle problemer, der påvirker kvaliteten af ​​produkt eller kundeoplevelse, kan mærker forhindre problemer, før de bliver store forhindringer i vækst og udvikling af virksomheder.
  • Datavisualisering kan hjælpe virksomheder med at kommunikere deres brandhistorie på en effektiv måde: Som nævnt tidligere er visuel kommunikation et effektivt medium til at dele historier ikke kun med klienter, men også med kundebasen. Når mærker kommunikerer deres budskab og historie til det bredere publikum, kan de skabe effektivt engagement og empowerment, både inden for virksomheden såvel som uden for det.

Med så mange fordele og fordele ved datavisualisering er det vigtigt, at mærker bygger en forudsigelig model, der kan hjælpe dem i opgaven med at forstå data. En god forudsigelsesmodel er ikke afhængig af maskinlæring eller programmeringssprog, men skal være i stand til at udføre dataudforskning på R på en omfattende måde. Det er vigtigt, at dataforskere lærer, hvordan man udforsker data på en omfattende måde, inden de forstår processen med at skabe algoritmer. Eksempel på dataudforskning har en af ​​de vigtigste funktioner, der udføres ved hjælp af forudsigelig modellering, det er derfor, de er af kritisk betydning for vækst og udvikling af enhver virksomhed.

Dataudforskning i R hjælper virksomheder med at få dybere og bedre indsigt og derved hjælpe virksomheder med at skabe en bedre model. I betragtning af populariteten af ​​R-programmering og dens ekspansive anvendelse i datavidenskab, er der visse trin, der kan hjælpe med at skabe dataundersøgelse i R. Selvom dette er generiske trin, er det muligt at tilpasse koder såvel efter oprettelsen. Her er de elleve hovedtrin, der er involveret i oprettelsen af ​​dataundersøgelse i R.

  • Trin 1: Processen med indlæsning af datafiler:

Datasæt kan indlæses i forskellige formater, der inkluderer.XLS, TXT, CSV og JSON blandt andre. I R er det let at indlæse data fra en af ​​ovenstående kilder, hovedsageligt på grund af den enkle syntaks og tilgængeligheden af ​​foruddefinerede biblioteker. Ved at læse koden kan brugeren indlæse filen på en enkel måde.

  • Trin 2: Processen med at konvertere en variabel til en anden datatype:

Typekonverteringerne i R fungerer ved at tilføje en karakterstreng til en numerisk vektor, som derefter igen konverterer alle elementer i vektoren til tegnet. På dette tidspunkt er det vigtigt at huske, at konvertering af datastrukturen er yderst kritisk for processen med formattransformation.

  • Trin 3: Transponere et datasæt er et næste trin i eksempeludforskning af data:

Undertiden er et datasæt nødvendigt for at transponere fra en bred struktur til meget smal struktur. Der er en kode til rådighed for brugerne til at gøre dette på en effektiv måde.

  • Trin 4: Det næste trin i dataudforskning i R er sortering af DataFrame

Sortering af data udføres ved hjælp af rækkefølge som et indeks. Dette indeks er baseret på flere variabler, der enten er stigende eller faldende i naturen.

  • Trin 5: Oprettelse af plot eller histogram er det næste trin i dataudforskning i R

Datavisualisering på R er ekstremt enkel og hjælper med at skabe effektive grafer.

  • Trin 6: Generer frekvensborde med R

Den mest basale og effektive måde at forstå fordelingen på tværs af kategorier er ved hjælp af frekvensborde.

  • Trin 7: Eksempel datasæt i R

Et par tilfældige indekser er nødvendige for at generere et eksempeldatasæt i R. Dette vil hjælpe med at oprette et eksempeldatasæt i R.

  • Trin 8: Fjern duplikatværdier af en variabel

En ekstremt enkel proces, det er let at fjerne duplikater på R.

  • Trin 9: Find antallet af gennemsnit og summen på klassetrin i R:

Dette gøres ved at anvende funktioner, der er til stede i definition af dataundersøgelse i R-teknikker.

  • Trin 10: Genkend og behandl manglende værdier og outliers

Manglende værdi kan indtastes med gennemsnittet af andre tal, og dette muliggør også oprettelse af bedre værdier.

  • Trin 11: Flet og sammenføj datasæt er det sidste trin til dataudforskning i R

At sammenføje to datarammer er den endelige funktion, og de udføres ved at kombinere to datarammer med almindelige variabler. Derudover er vedhæftede datasæt en anden funktion, der bruges ofte. For at sammenføje to datarammer på en lodret måde bruges bindefunktionen. Så mens to datarammer skal have de samme variabler, men ikke har den samme rækkefølge.

Data-efterforskningsmetoder Jeg er derfor en voksende teknologitendens, men det kræver et vis niveau af visdom og forståelse, før det kan implementeres i virksomheder og mærker. Det er vigtigt, at mærker har en solid forståelse af data på den ene side og forstår målene, behovene og publikum på den anden side. Forberedelse af datavisualiseringsteknologi kræver, at mærker forstår et par ting, så de kan implementere dataudforskningsmetoder på en bedre måde. Her er nogle ting, som mærker skal prøve at implementere, før de omsider begynder at bruge data-efterforskningsmetoder:

  1. Forstå de data, som mærker forsøger at visualisere, herunder unikheden og størrelsen af ​​de pågældende data
  2. Bestem visualiseringsmediet og den slags information, du vil vise resten af ​​verden
  3. Prøv at forstå dit publikum på en bedre måde, så mærker kan bruge visuel information på en bedre måde
  4. Lær hvordan du bruger visuel kommunikation på en sådan måde, at du kan oprette forbindelse til dit publikum på en enkel og effektiv måde

Når mærker har forstået og besvaret disse spørgsmål, kan de udforske data på en meget bedre og sofistikeret måde end før. Data visualisering Big data bringer med sig nye data visualisering udfordringer og muligheder, og samtidig skal udfordringerne løses på en enkel måde. Afslutningsvis er der mange måder, hvorpå virksomheder kan opnå hurtigere dataudforskning, og denne proces starter med at tage bedre og informerede beslutninger. Der er en grund til, at metoder til dataudforskning er en så vigtig fangstsætning og betegnelse. Det er et utroligt værktøj, der ikke kun kan forbedre forbindelserne inden for, men også uden for organisationen. Samtidig er det vigtigt, at brandledere forstår den strategiske betydning af definition af dataudforskning og indser, at disse indsigter leveres på en måde, der er rentabel og hjælpsom. Ellers bliver det meget simpelt for mærker at gå tabt i verdenen af ​​big data uden at være i stand til at få en vigtig indsigt eller værdi.

Anbefalede kurser:

Så her er nogle kurser, der vil hjælpe dig med at få mere detaljeret information om Data Exploration i R, data exploration og visualisering,
definition af dataundersøgelse, eksempler på dataudforskning og også om metoder til udforskning af data, så bare gå gennem linket, der er givet nedenfor.

  1. R-programmering - praktisk datavid med R
  2. Data Science til certificerede analytiske faglige kurser
  3. Silverlight Training
  4. Business Analytics ved hjælp af SAS Begyndere | Business Analytics-kurser

Kategori:

Big Data