R Fiszky

Sponzor kategorie

R je silný programovací jazyk a prostředí pro statistické výpočty a grafiku. Vyvinutý v 90. letech 20. století Rossem Ihakou a Robertem Gentlemanem na University of Auckland, R se stal standardním nástrojem v oblasti datové vědy, statistické analýzy a strojového učení. Je open-source a má rozsáhlý ekosystém balíčků, díky čemuž je vysoce rozšiřitelný a přizpůsobitelný pro různé úkoly související s daty. R vyniká v manipulaci s daty, vizualizaci a složitých statistických analýzách. Jeho silné stránky spočívají ve statistických a grafických technikách, včetně lineárního a nelineárního modelování, analýzy časových řad, klasifikace a klastrování. Flexibilita R umožňuje jeho integraci s jinými jazyky a nástroji, což z něj činí nezbytnou součást mnoha pracovních postupů datové vědy. S aktivní podporou komunity a neustálým vývojem zůstává R na špici statistických výpočtů a analýzy dat.

Naše aplikace pro fiszky zahrnuje 31 pečlivě vybraných R otázek pro pohovory s komplexními odpověďmi, které vás účinně připraví na jakýkoli pohovor vyžadující znalosti R. IT Fiszky nejsou jen nástrojem pro uchazeče o práci - je to skvělý způsob, jak upevnit a otestovat své znalosti, bez ohledu na vaše současné kariérní plány. Pravidelné používání aplikace vám pomůže udržet si přehled o nejnovějších trendech v R a udržet své dovednosti ve statistických výpočtech na vysoké úrovni.

Ukázkové R fiszky z naší aplikace

Stáhněte si naši aplikaci z App Store nebo Google Play a získejte více zdarma fishek nebo se přihlaste k odběru pro přístup ke všem fishek.

Co je R a k čemu se nejčastěji používá?

R je programovací jazyk a prostředí pro statistickou analýzu a grafiku, které je primárně používáno statistiky a datovými výzkumníky. Umožňuje provádění statistických výpočtů, modelování dat a vizualizaci. R je zvláště oceňováno pro svou bohatou knihovnu balíčků, které mohou být použity pro různé typy analýz dat, včetně průzkumné analýzy, statistických testů, regresí, klasifikace a zpracování velkých datových souborů. Je to nástroj s otevřeným zdrojovým kódem, což znamená, že je k dispozici zdarma a jeho zdrojový kód může být volně modifikován a distribuován.

Jednou z hlavních výhod R je jeho rozsáhlá a aktivní uživatelská komunita, která nepřetržitě vyvíjí nové balíčky a nástroje umožňující využití nejnovějších technik analýzy dat. R má také pokročilé grafické schopnosti, které umožňují vytváření vysoce kvalitních vizualizací dat, což je neocenitelný přínos pro analýzu a prezentaci výsledků.

R je používáno v různých oblastech, jako je věda, podnikání, medicína, inženýrství a mnohé další, a pokaždé nabízí nástroje vhodné pro specifické potřeby těchto oblastí.

Jak vytvořit vektor v R?

V jazyce R lze vektor vytvořit pomocí funkce `c()`, která znamená "kombinovat". Tato funkce umožňuje zkombinovat více prvků do jednoho vektoru. Datový typ ve vektoru může být různý, ale nejčastěji je numerický, logický nebo znakový. Zde je příklad, jak vytvořit vektor obsahující různé datové typy:

# Vytvoření numerického vektoru
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# Vytvoření logického vektoru
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# Vytvoření znakového vektoru
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

Pamatujte, že všechny prvky ve vektoru musí být stejného typu. Pokud jsou různé datové typy zkombinovány do jednoho vektoru, R automaticky přetypuje typy na nejvšeobecnější typ, který může uchovávat všechna data. Například míchání čísel a řetězců vede k vektoru řetězců.

Jak sloučit dva data frames v R?

Můžeme sloučit dvě datové rámce v R pomocí funkce `merge()`. Tato funkce nám umožňuje kombinovat data na základě jednoho nebo více společných sloupců mezi dvěma datovými sadami. Pokud není specifikován žádný konkrétní sloupec, R se pokusí sloučit datové rámce na základě všech sloupců se shodnými jmény v obou datových sadách.

Příklad použití funkce `merge()` ke kombinaci dvou datových rámců:

# Vytvoření prvního datového rámce
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Age = c(25, 30, 22)
)

# Vytvoření druhého datového rámce
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  City = c("Kraków", "Warszawa", "Gdańsk")
)

# Sloučení dat
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

V uvedeném příkladu bude `merged_data_frames` obsahovat data z obou datových rámců, která byla sloučena na základě sloupce 'ID'. Výsledný datový rámec bude obsahovat pouze záznamy, které mají shodu v obou datových sadách (operace vnitřního spojení). Pro změnu typu spojení můžete použít argumenty `all`, `all.x`, `all.y`; například `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` povede k vnějšímu spojení.

Co je faktor v R a jak ho používat v analýze dat?

Faktor v R je datový typ používaný k ukládání kategoriálních proměnných. Tyto typy proměnných jsou velmi důležité ve statistice a analýze dat, protože umožňují modelování závislostí pro diskrétní data.

Můžete vytvořit faktor pomocí funkce `factor()`. Předáte jí vektor, který bude přeměněn na faktor. Můžete také specifikovat úrovně (kategorie) a popisky pro tyto úrovně.

data_vector <- c("apple", "banana", "cherry", "banana", "apple")
data_factor <- factor(data_vector)

V příkladu výše je `data_factor` nyní faktor, který ukládá informace o ovoci s úrovněmi automaticky generovanými na základě unikátních hodnot vstupního vektoru.

Faktory jsou obzvláště užitečné ve statistickém modelování, protože R zachází s každou úrovní jako s oddělenou skupinou, což usnadňuje statistickou analýzu rozdílů mezi skupinami. S faktory je také snazší vytvářet grafy a srovnávací diagramy, které vyžadují seskupení kategoriálních dat.

Dalším důležitým aspektem faktorů je možnost nastavit pořadí úrovní. Ve výchozím nastavení R nastavuje úrovně v abecedním pořadí, ale to lze změnit, což je užitečné, když mají kategorie přirozené pořadí, jako 'nízký', 'střední', 'vysoký'.

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("cherry", "apple", "banana"), ordered = TRUE)

V tomto příkladu vytváříme faktor se specifickým pořadím úrovní, takže R bude s proměnnou zacházet jako s uspořádanou (ordinální). To mění způsob, jakým mohou ostatní funkce R (např. statistické modely) využívat tyto informace pro správnou analýzu dat.