Hvordan lage datautforskningen i R

Data Exploration i R er en viktig del av hvordan selskaper og merkevarer kan få innsikt i rådata og funn. Et viktig element i utforskning av data i R er datavisualisering, en metode som data presenteres i grafisk eller bildeformat. Denne metoden gjør det mulig for beslutningstakerne å forstå og forstå analyser på en enklere måte som den presenteres på en grafisk måte. I tillegg gjør dette det enkelt for enkeltpersoner å forstå vanskelige konsepter og identifisere nye mønstre også. Interaktiv visualisering blir vedtatt av mange merker der visualiseringsbegrepet tas et skritt videre med bruk av teknologi. Gjennom bruk av øvelser og diagrammer hjelper interaktiv visualisering merkevarer til å forstå data og innsikt på en mye mer intrikat og personlig måte enn før.

Hvordan datautforskning og visualisering?

Konseptet med å bruke bilder for å forstå bilder har vært i bruk i ganske lang tid. Siden 1600-tallet ble kart og grafer brukt av oppdagere og oppfinnere til å finne nye land og land. Senere hjalp oppfinnelsen av kakediagrammer på begynnelsen av 1800-tallet også til å utvide området for datavisualisering. Mange tiår senere kartla Charles Minard Napoleons invasjon av Russland, som var nok et skritt i datavisualiseringen. Kartet skildret størrelsen på hæren så vel som banen som Napoleon trakk seg tilbake fra Moskva. Ved å knytte den samme informasjonen til tid og temperatur ga han en mer detaljert og bedre forståelse av denne historiske hendelsen.

Imidlertid var all denne utviklingen ingenting sammenlignet med fremskrittene som skjedde med fremveksten av teknologi. Datavisualisering utviklet seg og vokste i store sprang med fremveksten av teknologi. Fremgangen og veksten av datamaskiner og smarttelefoner gjorde det mulig for merkevarer å behandle store datamengder på en rask og reell måte på den ene siden og få innsikt raskere på den andre siden. Med så mange fremskritt innen teknologi, vokser datavisualisering i så raskt tempo at det endrer ansiktet til merkevarer og selskaper over hele verden på en drastisk måte.

Hvorfor ligger fremtiden til merkevarer i datavisualisering?

Big Data vokser hver eneste dag og påvirker nesten alle sektorer og økonomier rundt om i verden. Det har skapt nesten ubegrensede muligheter for merkevarer til å utvide og utvide nettverket deres på en omfattende og vellykket måte. Å finne verdi i big data er derfor en av de viktigste investeringene som ethvert merke kan fokusere på i tiden. Ta for eksempel detaljhandelssektoren som kan gå langt gjennom de forskjellige applikasjonene som utvikles innen big data-sektoren.

For eksempel innsikt om hvordan big data kan forbedre kundeforhold kan hjelpe merkevarer å låse opp bedre og nye muligheter som ikke eksisterte før. På samme måte kan andre bransjer også skape konkrete fordeler med å forbedre sin kunde- og klientopplevelse gjennom bruk av Big data, og dette vil til slutt bidra til å øke bedriftens vekst og utvikling.

Alle vet at visuell kommunikasjon er en av de enkleste og enkleste måtene å kommunisere på. Dette er på grunn av den menneskelige hjernen ifølge forskning, prosessvisualer 60 000 ganger raskere enn tekst, noe som gjør det til en av de beste måtene som merkevarer kan formidle historien sin til kunder, klienter og interessenter. Det er grunnen til at diagrammer og grafer er enkle måter der merkevarer kan gi mening viktig innsikt som på andre måter kan være mer komplekse og mye enklere enn å lese rapporter og regneark også. Datavisualisering er derfor en rask og enkel måte der kompliserte konsepter kan forstås av mennesker rundt om i selskapet.

Videre kan datavisualisering hjelpe merkevarer på følgende måter:

1. Datavisualisering kan hjelpe merkevarer til å fokusere på områder som trenger spesiell oppmerksomhet eller forbedring

2. Datavisualisering kan hjelpe merkevarer til å forstå kundeadferd på en bedre måte, og dermed sikre bedre merkevarelojalitet og empowerment

3. Datavisualisering kan hjelpe merkevarer til å forstå markedet og merkevarefunksjonen på en intim måte

4. Datavisualisering er en flott måte å forstå og forutsi fremtidige markedstrender, og dermed hjelpe merkevarer til å tilpasse seg disse endringene på en bedre måte.

Datavisualisering og utforsking hjelper i dag bedrifter med å gå utover sine grenser og utforske nye muligheter, uavhengig av bransje og størrelse. Her er noen måter datavisualisering kan hjelpe selskaper:

  • Datautforskning i R kan hjelpe selskaper med å forstå data på en rask og rask måte: Grafisk data gjør at merkevarer kan forstå store mengder data på en enkel og strategisk måte. Dette hjelper bedrifter med å få innsikt og trekke konklusjoner om ulike temaer og derved ta strategiske beslutninger som kan styrke seg selv, både internt og eksternt. Og siden grafiske data er lettere å være fornuftige, kan merkevarer løse problemer selv før de oppstår.
  • Datautforskning i R hjelper bedrifter med å identifisere mønstre og forhold mellom store datamengder: Store datamengder når de presenteres i grafisk form kan være mer fornuftige og er mye lettere å forstå. Virksomhet når de forstår koblingene mellom disse dataene kan ta bedre valg og ta i bruk strategier som vil hjelpe dem å nå både deres kortsiktige og langsiktige mål på en rask og rask måte.
  • Datautforskning i R kan hjelpe merkevarer til å tilpasse seg skiftende tider og til og med forutsi fremtiden på en bedre måte: Økonomien og selskapene i alle sektorer er ekstremt konkurransedyktige. For å være vellykket, må merkevarer forstå dynamikken i markedet og tilpasse seg datavisualiseringstrendene på en vellykket måte. Når merkevarer med hell kan forutsi markedstrender, blir sjansene for suksess automatisk høyere. Kort sagt, datavisualisering er en av de beste måtene som merkevarer kan forutsi markedstrendene og dermed også få et konkurransefortrinn. Ved å ta opp problemer som påvirker kvaliteten på produktet eller kundeopplevelsen, kan merkevarer forhindre problemer før de blir store hindringer i vekst og utvikling av selskaper.
  • Datavisualisering kan hjelpe selskaper til å kommunisere sin merkehistorie på en effektiv måte: Som nevnt tidligere, er visuell kommunikasjon et effektivt medium for å dele historier, ikke bare med kunder, men også med kundebasen. Når merkevarer kommuniserer budskapet og historien til det bredere publikum, kan de skape effektivt engasjement og myndighet, både i selskapet og utenfor det.

Med så mange datavisualiserende fordeler og fordeler, er det viktig at merkevarer bygger en prediktiv modell som vil hjelpe dem i oppgaven med å forstå data. En god prediktiv modell er ikke avhengig av maskinlæring eller programmeringsspråk, men må kunne utføre datautforskning på R på en omfattende måte. Det er viktig at dataforskere lærer å utforske data på en omfattende måte før de forstår prosessen med å lage algoritmer. Eksempel på datautforskning har en av de viktigste funksjonene som utføres ved hjelp av prediktiv modellering, det er derfor de er av kritisk betydning for vekst og utvikling av ethvert selskap.

Datautforskning i R hjelper selskaper å få dypere og bedre innsikt og derved hjelpe selskaper med å lage en bedre modell. Tatt i betraktning populariteten til R-programmering og dens ekspansive bruk i data science, er det visse trinn som kan hjelpe i opprettelsen av datautforskning i R. Selv om dette er generiske trinn, er det mulig å tilpasse koder også etter opprettelsen. Her er de elleve hovedtrinnene som er involvert i opprettelsen av datautforskning i R.

  • Trinn 1: Prosessen med å laste inn datafiler:

Datasett kan skrives inn i forskjellige formater som inkluderer blant annet XLS, TXT, CSV og JSON. I R er det enkelt å laste inn data fra noen av kildene ovenfor, hovedsakelig på grunn av den enkle syntaks og tilgjengeligheten til forhåndsdefinerte biblioteker. Ved å lese koden kan brukeren laste inn filen på en enkel måte.

  • Trinn 2: Prosessen med å konvertere en variabel til en annen datatype:

Typekonverteringene i R fungerer ved å legge til en karakterstreng til en numerisk vektor, som deretter på sin side konverterer alle elementene i vektoren til tegnet. På dette tidspunktet er det viktig å huske at konvertering av datastrukturen er ekstremt kritisk for prosessen med formattransformasjon.

  • Trinn 3: Transponere et datasett er et neste trinn i eksempelutforskning av data:

Noen ganger trengs et datasett for å transponere fra en bred struktur til mye smal struktur. Det er en kode tilgjengelig for brukere som kan gjøre dette på en effektiv måte.

  • Trinn 4: Det neste trinnet i utforskning av data i R er sortering av DataFrame

Sortering av data gjøres ved å bruke rekkefølge som en indeks. Denne indeksen er basert på flere variabler som enten er stigende eller synkende.

  • Trinn 5: Oppretting av tomter eller histogram er neste trinn i utforskning av data i R

Datavisualisering på R er ekstremt enkel og hjelper deg med å lage effektive grafer.

  • Trinn 6: Generer frekvens tabeller med R

Den mest grunnleggende og effektive måten å forstå fordelingen på tvers av kategorier er ved bruk av frekvens tabeller.

  • Trinn 7: Eksempel på datasett i R

Noen få tilfeldige indekser er nødvendige for å generere et eksempeldatasett i R. Dette vil bidra til å lage et eksempeldatasett i R.

  • Trinn 8: Fjern dupliserte verdier av en variabel

En ekstremt enkel prosess, det er lett å fjerne duplikater på R.

  • Trinn 9: Finn klassetalls gjennomsnitt og sum i R:

Dette gjøres ved å bruke funksjoner som er til stede i definisjon av datautforskning i R-teknikker.

  • Trinn 10: Gjenkjenne og behandle manglende verdier og outliers

Manglende verdi kan mates inn med gjennomsnittet av andre tall, og dette gir mulighet for å skape bedre verdier også.

  • Trinn 11: Slå sammen og bli med i datasett er det siste trinnet for datautforskning I R

Å koble sammen to datarammer er den endelige funksjonen, og de gjøres ved å kombinere to datarammer med vanlige variabler. I tillegg er vedlegg til datasett en annen funksjon som brukes på en hyppig måte. For å knytte sammen to datarammer på en vertikal måte, brukes bindingsfunksjonen. Så mens to datarammer må ha de samme variablene, men ikke har samme rekkefølge.

Datautforskningsmetoder Jeg er derfor en gryende teknologitrend, men det krever et visst nivå av visdom og forståelse før det kan implementeres i selskaper og merkevarer. Det er viktig at merkevarer har et solid grep om data på den ene siden og forstår mål, behov og publikum på den andre siden. Å forberede datavisualiseringsteknologi krever at merkevarer forstår noen få ting, slik at de kan implementere datautforskningsmetoder på en bedre måte. Her er noen ting som merkevarer må prøve å implementere før de endelig begynner å bruke datautforskningsmetoder:

  1. Forstå dataene som merkevarer prøver å visualisere, inkludert unikheten og størrelsen på de aktuelle dataene
  2. Bestem visualiseringsmediet og typen informasjon du vil vise til resten av verden
  3. Forsøk å forstå publikum på en bedre måte, slik at merkevarer kan bruke visuell informasjon på en bedre måte
  4. Lær hvordan du bruker visuell kommunikasjon på en slik måte at du kan få kontakt med publikum på en enkel og effektiv måte

Når merkevarer har forstått og svart på disse spørsmålene, kan de utforske data på en mye bedre og sofistikert måte enn før. Data visualisering Big data bringer med seg nye data visualisering utfordringer og muligheter, og samtidig må utfordringene tas opp på en enkel måte. Avslutningsvis er det mange måter selskaper kan oppnå raskere utforskning av data, og denne prosessen starter med å ta bedre og informerte beslutninger. Det er en grunn til at metoder for datautforskning er en så viktig tekstord og uttrykk. Det er et utrolig verktøy som ikke bare kan forbedre forbindelsene innenfor, men også utenfor organisasjonen. Samtidig er det viktig at merkevareledere forstår den strategiske viktigheten av definisjon av datautforskning og innser at denne innsikten leveres på en måte som er lønnsom og nyttig. Ellers blir det veldig enkelt for merkevarer å gå seg vill i verdenen av store data uten å kunne få en viktig innsikt eller verdi.

Anbefalte kurs:

Så her er noen kurs som vil hjelpe deg å få mer detaljert informasjon om Data Exploration i R, data exploration and visualization,
definisjon av datautforskning, eksempelutforskning av data, og også om metodene for utforskning av data, så bare gå gjennom lenken som er gitt nedenfor.

  1. R-programmering - praktisk datavitenskap ved bruk av R
  2. Data Science for sertifiserte analytiske fagkurs
  3. Silverlight Training
  4. Business Analytics ved bruk av SAS nybegynnere | Business Analytics-kurs

Kategori:

Stor Data