1. Lernen
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  3. Einführung in R
  • 1

    Einführung in die Grundlagen

    In diesem Kapitel machen Sie Ihre ersten Schritte mit R. Sie erfahren, wie man die Konsole als Taschenrechner verwendet und wie man Variablen zuweist. Außerdem lernen Sie die grundlegenden Datentypen in R kennen. Los geht's!!

  • 2

    Vektoren

    In diesem Kapitel unternehmen wir eine Reise nach Las Vegas. Hier lernen Sie, wie Sie Ihre Ergebnisse beim Glücksspiel unter Verwendung von Vektoren in R analysieren können! Am Ende dieses Kapitels werden Sie in der Lage sein, Vektoren in R zu erstellen, sie zu benennen, Elemente aus ihnen zu wählen und verschiedene Vektoren zu vergleichen.

  • 3

    Matrizen

    In diesem Kapitel lernen Sie, wie Sie in R mit Matrizen arbeiten. Am Ende dieses Kapitels werden Sie in der Lage sein, Matrizen zu erstellen und werden verstehen, wie Sie grundlegende Berechnungen mit ihnen machen können. Sie werden Matrizen verwenden, um die Kasseneinnahmen der Star Wars-Filme zu analysieren. Möge die Macht mit Ihnen sein!

  • 4

    Faktoren

    Sehr oft fallen Daten in eine begrenzte Anzahl von Kategorien. Zum Beispiel sind Menschen entweder männlich oder weiblich. In R werden kategoriale Daten in Faktoren gespeichert. In Anbetracht der großen Bedeutung dieser Faktoren bei der Datenanalyse, sollten Sie anfangen zu lernen, wie sie erstellt, unterteilt und verglichen werden.

  • 5

    Dataframe

    Die meisten Datensätze, mit denen Sie arbeiten, werden als Dataframes gespeichert. Am Ende dieses auf R Grundlagen ausgerichteten Kapitels, werden Sie in der Lage sein, einen Dataframe zu erstellen, interessante Teile aus einem Dataframe auszuwählen und einen Dataframe nach bestimmen Variablen zu ordnen.

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    Listen

    Im Vergleich zu Vektoren, können Listen Komponenten unterschiedlicher Typen haben, genau wie Ihre to-do Liste zu Hause oder bei der Arbeit. In dieser Einführung lernen Sie, wie Sie in R Listen erstellen, benennen und unterteilen.

Initializing

Ubung

Schnell, werfen Sie einen Blick auf Ihren Datensatz

Wow, das sind viele Autos!

Das Arbeiten mit großen Datensätzen ist nicht ungewöhnlich bei Datenanalysen. Wenn Sie mit (sehr) großen Datensätzen und Dataframes arbeiten, dann ist Ihre erste Aufgabe als Datenanalyst ein klares Verständnis ihrer Struktur und Hauptelemente zu entwickeln. Daher ist es oft sinnvoll, nur einen Teil des gesamten Datensatzes zu zeigen.

Wie wird das in R gemacht? Nun, die Funktion head() ermöglicht es Ihnen die ersten Beobachtungen von Ihrem Dataframe zu zeigen. Ähnlich ist die Funktion tail(), welche die letzten Beobachtungen in Ihrem Datensatz ausgibt.

Beide Funktionen head() und tail() geben eine oberste Zeile, genannt 'header' aus, welche die Namen der verschiedenen Variablen in Ihrem Datensatz enthält.

Anweisungen

100 XP

Wenden Sie head() auf den mtcars Datensatz an, um einen Blick auf die Kopfzeile und die ersten Beobachtungen zu werfen.