Cum se creează explorarea datelor în R

Explorarea datelor în R este o parte importantă a modului în care companiile și mărcile pot obține informații despre datele și constatările lor brute. O componentă importantă a explorării datelor în R este vizualizarea datelor, o metodă prin care datele sunt prezentate în format grafic sau de imagine. Această metodă permite factorilor de decizie să înțeleagă și să înțeleagă analizele într-o manieră mai ușoară, deoarece este prezentată într-o manieră grafică. În plus, acest lucru face simplă pentru indivizi să înțeleagă concepte dificile și să identifice și noi modele. Vizualizarea interactivă este adoptată de numeroase mărci, în care conceptul de vizualizare este făcut cu un pas mai departe cu utilizarea tehnologiei. Prin utilizarea de exerciții și diagrame, vizualizarea interactivă ajută mărcile să înțeleagă datele și informațiile într-o manieră mult mai complexă și personală decât înainte.

Cum explorarea și vizualizarea datelor?

Conceptul de utilizare a imaginilor pentru a înțelege imaginile a fost folosit de ceva vreme. Începând cu secolul al XVII-lea hărțile și graficele au fost folosite de exploratori și inventatori pentru a găsi noi țări și țări. Ulterior, invenția graficelor de plăcintă la începutul anilor 1800 a ajutat și la extinderea zonei de vizualizare a datelor. Multe decenii mai târziu, Charles Minard a cartografiat invazia lui Napoleon în Rusia, care a fost un alt pas în vizualizarea datelor. Harta a descris dimensiunea armatei și calea pe care Napoleon s-a retras din Moscova. Legând aceleași informații în funcție de timp și temperatură, el a oferit o înțelegere mai detaliată și mai bună a acestui eveniment istoric.

Cu toate acestea, toate aceste evoluții nu au fost nimic comparativ cu progresele care au avut loc odată cu ascensiunea tehnologiei. Vizualizarea datelor a evoluat și a crescut la pas și odată cu creșterea tehnologiei. Avansarea și creșterea computerelor și telefoanelor inteligente au făcut posibil ca mărcile să proceseze cantități mari de date într-o manieră rapidă și reală pe de o parte și să obțină informații mai rapide pe de altă parte. Cu atât de multe progrese în tehnologie, vizualizarea datelor crește într-un ritm atât de rapid încât schimbă fața mărcilor și companiilor din întreaga lume într-o manieră drastică.

De ce se află viitorul mărcilor în vizualizarea datelor?

Big Data crește în fiecare zi și afectează aproape fiecare sector și economie din întreaga lume. A creat oportunități aproape nelimitate pentru branduri de a-și extinde și crește rețeaua într-o manieră cuprinzătoare și de succes. Găsirea valorii în datele mari este, prin urmare, una dintre cele mai importante investiții pe care orice marcă se poate concentra în momentele curente. Luăm de exemplu sectorul de vânzare cu amănuntul, care poate parcurge un drum lung prin diferitele aplicații care sunt dezvoltate în cadrul sectorului de date mari.

De exemplu, informații despre modul în care datele mari pot îmbunătăți relațiile cu clienții pot ajuta mărcile să deblocheze oportunități mai bune și noi care nu existau înainte. De asemenea, alte industrii pot crea, de asemenea, beneficii tangibile pentru îmbunătățirea experienței clienților și a clienților prin utilizarea datelor Big și acest lucru va ajuta în cele din urmă la stimularea creșterii și dezvoltării întreprinderii.

Toată lumea știe că comunicarea vizuală este una dintre cele mai simple și mai simple modalități de comunicare. Acest lucru se datorează creierului uman conform cercetărilor, procesarea vizuală de 60.000 de ori mai rapidă decât textul, ceea ce îl face unul dintre cele mai bune moduri prin care mărcile își pot comunica povestea clienților, clienților și părților interesate. Acesta este motivul pentru care graficele și graficele sunt moduri simple prin care mărcile pot avea un punct de vedere important, care în alte moduri ar putea fi mai complexe și mult mai ușor decât citirea rapoartelor și foilor de calcul. Vizualizarea datelor este, așadar, o manieră rapidă și simplă în care conceptele complicate pot fi înțelese de către persoanele din jurul companiei.

Mai mult, vizualizarea datelor poate ajuta mărcile în următoarele moduri:

1. Vizualizarea datelor poate ajuta brandurile să se concentreze pe domenii care au nevoie de o atenție specială sau de îmbunătățire

2. Vizualizarea datelor poate ajuta mărcile să înțeleagă comportamentul clienților într-o manieră mai bună, asigurând astfel o mai bună loialitate și abilitare a mărcii

3. Vizualizarea datelor poate ajuta mărcile să înțeleagă piața și funcționarea mărcii în mod intim

4. Vizualizarea datelor este o modalitate excelentă de a înțelege și prezice tendințele viitoare ale pieței, ajutând astfel mărcile să se adapteze la aceste schimbări într-o manieră mai bună.

Vizualizarea și explorarea datelor ajută astăzi companiile să depășească limitele lor și să exploreze noi oportunități, indiferent de industria și mărimea lor. Iată câteva modalități prin care vizualizarea datelor poate ajuta companiile:

  • Explorarea datelor în R poate ajuta companiile să înțeleagă datele într-un mod rapid și rapid: datele grafice permit mărcilor să înțeleagă cantitățile mari de date într-o manieră simplă și strategică. Acest lucru ajută companiile să obțină informații și să tragă concluzii pe diverse teme și, prin urmare, să ia decizii strategice care se pot împuternici, atât pe plan intern, cât și extern. Și din moment ce datele grafice sunt mai ușor de sens, mărcile pot rezolva probleme chiar înainte de apariție.
  • Explorarea datelor în R ajută companiile să identifice tiparele și relațiile dintre cantitățile mari de date: cantități mari de date atunci când sunt prezentate în formă grafică pot avea mai mult sens și sunt mult mai ușor de înțeles. Întreprinderile atunci când înțeleg legăturile dintre aceste date pot face alegeri mai bune și pot adopta strategii care îi vor ajuta să își atingă atât obiectivele pe termen scurt, cât și pe termen lung într-o manieră rapidă și rapidă.
  • Explorarea datelor în R poate ajuta mărcile să se adapteze la perioadele de schimbare și chiar să prezice viitorul într-o manieră mai bună: Economia și companiile din toate sectoarele sunt extrem de competitive. Pentru a avea succes, mărcile trebuie să înțeleagă dinamica pieței și să se adapteze la tendințele de vizualizare a datelor într-o manieră de succes. De fapt, atunci când brandurile pot prezice cu succes tendințele pieței, șansele lor de succes devin automat mai mari. Pe scurt, vizualizarea datelor este una dintre cele mai bune modalități prin care mărcile pot prezice tendințele pieței și, astfel, să obțină un avantaj competitiv. Prin abordarea problemelor care afectează calitatea produsului sau a experienței clienților, mărcile pot preveni problemele înainte de a deveni obstacole majore în creșterea și dezvoltarea companiilor.
  • Vizualizarea datelor poate ajuta companiile să își comunice povestea de brand într-o manieră eficientă: așa cum am menționat anterior, comunicarea vizuală este un mediu eficient pentru a împărtăși povești nu doar cu clienții, ci și cu baza de clienți. Atunci când brandurile își comunică mesajul și povestea publicului larg, pot crea implicare și abilitare eficientă, atât în ​​cadrul companiei, cât și în afara acesteia.

Cu atât de multe avantaje și avantaje de vizualizare a datelor, este important ca brandurile să construiască un model predictiv care să îi ajute în sarcina de a înțelege datele. Un model predictiv bun nu depinde de învățarea automată sau de limbajul de programare, ci trebuie să poată efectua explorarea datelor în R într-o manieră cuprinzătoare. Este important ca oamenii de știință să învețe cum să exploreze datele într-o manieră cuprinzătoare înainte de a înțelege procesul de creare a algoritmilor. Exemplul de explorare a datelor are una dintre cele mai importante funcții care este îndeplinită cu ajutorul modelării predictive, de aceea acestea au o importanță critică pentru creșterea și dezvoltarea oricărei companii.

Explorarea datelor în R ajută companiile să obțină cunoștințe mai profunde și mai bune și, prin urmare, ajută companiile să creeze un model mai bun. Având în vedere popularitatea programării R și utilizarea sa extinsă în știința datelor, există anumite etape care pot ajuta la crearea explorării datelor în R. Deși aceștia sunt pași generici, este posibilă și personalizarea codurilor după crearea lor. Iată cele unsprezece etape principale implicate în crearea explorării datelor în R.

  • Pasul 1: Procesul de încărcare a fișierelor de date:

Seturile de date pot fi introduse în diferite formate care includ.XLS, TXT, CSV și JSON, printre altele. În R, este ușor de încărcat date din oricare dintre sursele de mai sus, în principal datorită sintaxei simple și disponibilității bibliotecilor predefinite. Citind codul, utilizatorul poate încărca fișierul într-o manieră simplă.

  • Pasul 2: Procesul de transformare a unei variabile într-un tip de date diferit:

Conversiile de tip în R funcționează prin adăugarea unei șiruri de caractere la un vector numeric, care apoi, la rândul său, transformă toate elementele din vector în personaj. În acest moment, este important să ne amintim că conversia structurii de date este extrem de critică pentru procesul de transformare a formatului.

  • Pasul 3: Transpunerea unui set de date este un pas următor în exemplul de explorare a datelor:

Uneori, este necesar un set de date pentru a transpune de la o structură largă la o structură mult mai restrânsă. Există un cod disponibil pentru utilizatori pentru a face acest lucru într-o manieră eficientă.

  • Pasul 4: Următorul pas în explorarea datelor în R este sortarea DataFrame

Sortarea datelor se face folosind comanda ca index. Acest indice se bazează pe mai multe variabile care sunt fie crescătoare, fie descendentă în natură.

  • Pasul 5: Crearea de comploturi sau histogramă este următorul pas în explorarea datelor în R

Vizualizarea datelor pe R este extrem de simplă și ajută la crearea de grafice eficiente.

  • Pasul 6: Generați tabele de frecvență cu R

Cea mai de bază și eficientă cale de a înțelege distribuția pe categorii este prin utilizarea tabelelor de frecvențe.

  • Pasul 7: Exemplu de date în R

Câțiva indici aleatori sunt necesari pentru a genera un set de date de probă în R. Acest lucru va ajuta la crearea unui set de date de eșantion în R.

  • Pasul 8: Eliminați valorile duplicate ale unei variabile

Un proces extrem de simplu, este ușor să eliminați duplicatele pe R.

  • Pasul 9: Găsiți media și suma la nivel de clasă în R:

Acest lucru se realizează prin aplicarea funcțiilor care sunt prezente în definirea explorării datelor în tehnicile R.

  • Pasul 10: Recunoașteți și tratați valorile și valorile lipsă

Valoarea care lipsește poate fi introdusă cu media altor numere, ceea ce permite crearea de valori mai bune.

  • Pasul 11: Unirea și alăturarea seturilor de date este ultimul pas pentru explorarea datelor In R

Unirea a două cadre de date este funcția finală și se realizează prin combinarea a două cadre de date cu variabile comune. În plus, adăugarea seturilor de date este o altă funcție care este folosită în mod frecvent. Pentru a uni două cadre de date într-o manieră verticală, se utilizează funcția de legare. Deci, în timp ce două cadre de date trebuie să aibă aceleași variabile, dar nu au aceeași ordine.

Prin urmare, metodele de explorare a datelor sunt o tendință tehnologică emergentă, dar necesită un anumit nivel de înțelepciune și înțelegere înainte de a putea fi implementată în companii și mărci. Este important ca mărcile să aibă o abordare solidă a datelor pe de o parte și să înțeleagă obiectivele, nevoile și publicul pe de altă parte. Pregătirea tehnologiei de vizualizare a datelor necesită ca mărcile să înțeleagă câteva lucruri, astfel încât să poată implementa metodele de explorare a datelor într-o manieră mai bună. Iată câteva lucruri pe care mărcile trebuie să încerce să le implementeze înainte de a începe să folosească în sfârșit metodele de explorare a datelor:

  1. Înțelegeți datele pe care mărcile încearcă să le vizualizeze, inclusiv unicitatea și dimensiunea datelor respective
  2. Determinați mediul de vizualizare și tipul de informații pe care doriți să le afișați restului lumii
  3. Încercați să înțelegeți publicul într-o manieră mai bună, astfel încât mărcile să poată folosi informațiile vizuale într-o manieră mai bună
  4. Aflați cum să utilizați comunicarea vizuală într-o manieră încât să vă puteți conecta cu publicul dvs. într-un mod simplu și eficient

După ce mărcile au înțeles și au răspuns la aceste întrebări, pot explora datele într-o manieră mult mai bună și mai sofisticată decât înainte. Vizualizarea datelor Datele mari aduc cu sine noi provocări și oportunități de vizualizare a datelor și, în același timp, provocările trebuie abordate într-o manieră simplă. În concluzie, există numeroase modalități prin care companiile pot realiza o explorare mai rapidă a datelor și acest proces începe prin luarea de decizii mai bune și informate. Există un motiv pentru care metodele de explorare a datelor sunt o frază și un termen atât de importante. Este un instrument incredibil care nu poate îmbunătăți doar conexiunile din interior, ci și în afara organizației. În același timp, este important ca managerii de marcă să înțeleagă importanța strategică a definiției de explorare a datelor și să realizeze că aceste informații sunt furnizate într-un mod rentabil și util. În caz contrar, devine foarte simplu ca brandurile să se piardă în lumea datelor mari, fără a putea obține o informație sau o valoare importantă.

Cursuri recomandate:

Iată câteva cursuri care vă vor ajuta să obțineți mai multe detalii despre Explorarea datelor în R, explorarea și vizualizarea datelor,
definiția explorării datelor, exemplul de explorare a datelor și, de asemenea, despre metodele de explorare a datelor, trebuie doar să parcurgeți linkul care este prezentat mai jos.

  1. Programare R - Știință practică a datelor folosind R
  2. Știința datelor pentru cursuri de pregătire profesională a analiticii certificate
  3. Antrenament Silverlight
  4. Analize de afaceri utilizând SAS Beginners | Cursuri de analiză de afaceri

Categorie:

Date mare