Добро пожаловать в мир автоматизации обработки данных с помощью языка R! Я сам работал в аналитическом агентстве, где использовал возможности этого языка для проведения оценки качества данных и предварительного описательного анализа. В этой статье я поделюсь своим опытом и расскажу, какие инструменты R я использовал для решения поставленных задач.Первым шагом в автоматизации процесса начальной обработки данных было подключение к онлайн-сервису и выгрузка данных в формате xls, csv или sav. Для этого я использовал пакеты R, такие как `readxl`, `readr` и `haven`, которые позволяют считывать данные из этих форматов. Код примера⁚
R
library(readxl)
library(readr)
library(haven)
# Загрузка данных в формате xls
data <- read_excel(″путь_к_файлу.xls″)
# Загрузка данных в формате csv
data <- read_csv(″путь_к_файлу.csv″)
# Загрузка данных в формате sav
data <- read_sav(″путь_к_файлу.sav″)
После загрузки данных мне было необходимо оценить их качество. Для этого я использовал различные статистические функции и пакеты в R, такие как `summary`, `skimr` и `janitor`. Они позволяют получить основные статистические характеристики данных, такие как среднее, медиана, минимальное и максимальное значения, а также инфографику, которая помогает визуализировать данные. Пример кода⁚
R
library(summaryr)
library(skimr)
library(janitor)
# Общий анализ данных
summary(data)
skim(data)
glimpse(data)
# Очистка данных
data <- clean_names(data)
Описательный анализ данных имеет большое значение при принятии решения о дальнейшем статистическом моделировании. Для этого я использовал пакеты R, такие как `ggplot2`, `dplyr` и `lattice`. Я рассчитывал основные статистики, строил графики и делал выводы на основе полученных результатов. Пример кода⁚
R
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(lattice)
# Построение графиков
ggplot(data, aes(x переменная_1, y переменная_2))
geom_point
labs(x ″Переменная 1″, y ″Переменная 2″)
# Расчет основных статистических характеристик
summary(data$переменная_1)
mean(data$переменная_1)