Einführung
Willkommen im Bereich Datenwissenschaft mit R auf Datonovia. Dieser Überblick bietet eine umfassende Anleitung zu den wichtigsten Themen, die Sie benötigen, um die Leistungsfähigkeit von R für die Datenanalyse zu nutzen. Ganz gleich, ob Sie gerade erst mit der Datenwissenschaft beginnen oder Ihre Kenntnisse erweitern möchten, dieser Abschnitt deckt die Kernbereiche ab, die für eine effektive Datenanalyse in R unerlässlich sind.
Was Sie lernen werden
Dieser Abschnitt ist in drei Hauptbereiche gegliedert:
Datenverarbeitung mit dplyr
Lernen Sie, wie Sie Ihre Daten mit dplyr effizient transformieren, bereinigen und zusammenfassen können. Dieses Tutorial behandelt wichtige Verben wiefilter(),select(),mutate(),group_by()undsummarize().
Erkunden Sie die Datenverarbeitung mit dplyrDatenvisualisierung mit ggplot2
Entdecken Sie, wie Sie mit ggplot überzeugende Grafiken in Publikationsqualität erstellen können2. Dieses Handbuch führt Sie durch die Erstellung verschiedener Diagrammtypen, die Anpassung der Ästhetik und die Implementierung fortgeschrittener Visualisierungstechniken.
Datenvisualisierung mit ggplot2Statistische Modellierung mit lm() und glm()
Verstehen Sie, wie man lineare und verallgemeinerte lineare Modellierung in R durchführt. Dieses Tutorial erklärt den Prozess der Modellanpassung, die Interpretation der Modellergebnisse und die Diagnose der Modellleistung mit lm() für lineare Regression und glm() für logistische und andere Regressionstypen.
Statistische Modellierung mit lm() und glm() lernen
Warum Datenwissenschaft mit R?
R ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenwissenschaft und bietet ein reichhaltiges Ökosystem von Paketen, die jeden Schritt des Datenanalyseprozesses vereinfachen - von der Datenverarbeitung bis zur Visualisierung und Modellierung. Mit seinen starken statistischen Fähigkeiten und seiner lebendigen Community bleibt R eine beliebte Wahl sowohl für die akademische Forschung als auch für industrielle Anwendungen.
Nächste Schritte
Nach diesem Überblick können Sie Ihre Kenntnisse in den einzelnen Tutorials weiter ausbauen: - Beherrschen der Datenverarbeitung mit dplyr. - Erstellen und Anpassen von Datenvisualisierungen mit ggplot2. - Erstellen robuster statistischer Modelle mit lm() und glm().
Weitere Erkundung
Weitere Ressourcen und tiefere Einblicke finden Sie in unseren anderen Abschnitten: - Datenverarbeitung und -umwandlung - Fortgeschrittene R-Themen - R Tools
Viel Spaß beim Programmieren und bei Ihrer Reise in die Datenwissenschaft mit R!
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Wiederverwendung
Zitat
@online{kassambara2024,
author = {Kassambara, Alboukadel},
title = {Datenwissenschaft mit R: Überblick},
date = {2024-02-10},
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