R Kartları

Kategori Sponsoru

R, istatistiksel hesaplama ve grafikler için güçlü bir programlama dili ve ortamdır. 1990'larda Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından Auckland Üniversitesi'nde geliştirilen R, veri bilimi, istatistiksel analiz ve makine öğrenimi alanlarında standart bir araç haline gelmiştir. Açık kaynaklıdır ve geniş bir paket ekosistemine sahiptir, bu da onu çeşitli veriyle ilgili görevlere uyarlanabilir hale getirir. R, veri manipülasyonu, görselleştirme ve karmaşık istatistiksel analizlerde mükemmeldir. Güçlü yönleri, doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme, zaman serisi analizi, sınıflandırma ve kümeleme gibi istatistiksel ve grafik tekniklerindedir. R'nin esnekliği, diğer diller ve araçlarla entegrasyonunu sağlar ve onu birçok veri bilimi iş akışının vazgeçilmez bir parçası yapar. Aktif topluluk desteği ve sürekli gelişim ile R, istatistiksel hesaplama ve veri analizi alanında öncü olmaya devam etmektedir.

Fiskart uygulamamız, R bilgisi gerektiren herhangi bir görüşmeye sizi etkin bir şekilde hazırlayacak kapsamlı yanıtlarla dikkatle seçilmiş 31 R mülakat sorusu içermektedir. IT Kartları sadece iş arayanlar için bir araç değil - mevcut kariyer planlarınız ne olursa olsun, bilginizi pekiştirmek ve test etmek için harika bir yoldur. Uygulamayı düzenli kullanmak, en son R trendlerinden haberdar olmanıza ve veri analizi ve istatistiksel hesaplama becerilerinizi yüksek seviyede tutmanıza yardımcı olacaktır.

Uygulamamızdan örnek R kartları

Daha fazla ücretsiz kart almak için uygulamamızı App Store veya Google Play'den indirin veya tüm kartlara erişim için abone olun.

R nedir ve en yaygın olarak ne için kullanılır?

R, istatistiksel analiz ve grafikler için bir programlama dili ve ortamdır ve başlıca istatistikçiler ve veri araştırmacıları tarafından kullanılır. İstatistiksel hesaplamalar yapma, veri modelleme ve görselleştirme imkanı sağlar. R, keşif analizi, istatistiksel testler, regresyon, sınıflandırma ve büyük veri kümelerinin işlenmesi dahil olmak üzere çeşitli veri analizleri için kullanılabilen zengin paket kütüphanesi ile özellikle değerlidir. Açık kaynaklı bir araçtır, yani ücretsiz olarak kullanılabilir ve kaynak kodu serbestçe değiştirilebilir ve dağıtılabilir.

R'nin başlıca avantajlarından biri, sürekli olarak yeni paketler ve araçlar geliştiren geniş ve aktif kullanıcı topluluğudur, bu da en son veri analizi tekniklerinin kullanımını sağlar. R ayrıca yüksek kaliteli veri görselleştirmeleri oluşturma imkanı veren gelişmiş grafik yeteneklerine sahiptir, bu da sonuçların analizinde ve sunumunda paha biçilmez bir değerdir.

R, bilim, iş dünyası, tıp, mühendislik ve daha birçok alan dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanılmaktadır ve her seferinde bu alanların spesifik ihtiyaçlarına uygun araçlar sunar.

R'de bir vektör nasıl oluşturulur?

R dilinde, bir vektör `c()` fonksiyonu kullanılarak oluşturulabilir, bu "combine" (birleştir) anlamına gelir. Bu fonksiyon birden fazla elementi tek bir vektörde birleştirmenizi sağlar. Bir vektördeki veri türü değişebilir, ancak en yaygın olarak sayısal, mantıksal veya karakter tipinde olur. İşte farklı veri tiplerini içeren bir vektör oluşturmanın bir örneği:

# Sayısal bir vektör oluşturma
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# Mantıksal bir vektör oluşturma
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# Karakter vektörü oluşturma
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

Unutmayın ki bir vektördeki tüm elemanlar aynı türde olmalıdır. Eğer farklı veri türleri tek bir vektörde birleştirilirse, R tüm verileri tutabilecek en genel türe otomatik olarak dönüştürecektir. Örneğin, sayılar ve dizeler birleştirildiğinde, bir dize vektörü oluşur.

R'de iki data frame nasıl birleştirilir?

R dilinde iki veri çerçevesini `merge()` fonksiyonunu kullanarak birleştirebiliriz. Bu fonksiyon, iki veri kümesi arasında bir veya daha fazla ortak sütun temelinde verileri birleştirmemizi sağlar. Belirli bir sütun belirtilmemişse, R her iki veri kümesinde de eşleşen isimlere sahip tüm sütunlara dayalı olarak veri çerçevelerini birleştirmeyi dener.

İki veri çerçevesini birleştirmek için `merge()` fonksiyonunu kullanma örneği:

# İlk veri çerçevesini oluşturma
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Age = c(25, 30, 22)
)

# İkinci veri çerçevesini oluşturma
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  City = c("Kraków", "Warszawa", "Gdańsk")
)

# Verileri birleştirme
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

Yukarıdaki örnekte, `merged_data_frames` 'ID' sütunu temelinde birleştirilmiş her iki veri çerçevesinden gelen verileri içerecektir. Sonuç olarak oluşturulan veri çerçevesi, her iki veri kümesinde de eşleşen kayıtları (bir iç birleştirme işlemi) sadece içerecektir. Birleştirme türünü değiştirmek için `all`, `all.x`, `all.y` gibi argümanları kullanabilirsiniz; örneğin, `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` bir dış birleştirme ile sonuçlanacaktır.

R'de faktör nedir ve veri analizinde nasıl kullanılır?

R'de bir Factor kategorik değişkenleri saklamak için kullanılan bir veri türüdür. Bu tür değişkenler, ayrık veriler için bağımlılıkları modellemeyi sağladıkları için istatistik ve veri analizinde çok önemlidir.

Bir faktör oluşturmak için factor() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Bu fonksiyona bir vektör geçirirsiniz ve bu vektör bir faktöre dönüştürülür. Ayrıca seviyeleri (kategorileri) ve bu seviyeler için etiketleri belirtebilirsiniz.

data_vector <- c("elma", "muz", "kiraz", "muz", "elma")
data_factor <- factor(data_vector)

Yukarıdaki örnekte, `data_factor` şimdi giriş vektörünün benzersiz değerlerine dayalı olarak otomatik olarak oluşturulan seviyelerle meyve bilgilerini saklayan bir faktördür.

Faktörler, istatistiksel modellemede özellikle kullanışlıdır çünkü R her bir seviyeyi ayrı bir grup olarak ele alır ve bu da gruplar arasındaki farkları istatistiksel olarak analiz etmeyi kolaylaştırır. Faktörlerle, kategorik verileri gruplamayı gerektiren grafikler ve karşılaştırmalı çizelgeler oluşturmak da daha kolaydır.

Faktörlerin bir diğer önemli yönü ise seviyelerin sırasını ayarlama yeteneğidir. Varsayılan olarak, R seviyeleri alfabetik sırayla ayarlar, ancak bu değiştirilebilir. Bu, kategorilerin doğal bir sıralamaya sahip olduğu durumlarda özellikle yararlıdır, örneğin 'düşük', 'orta', 'yüksek'.

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("kiraz", "elma", "muz"), ordered = TRUE)

Bu örnekte, seviyelerin belirli bir sıralaması ile bir faktör oluşturduk, bu yüzden R değişkeni sıralı (ordinal) olarak ele alacaktır. Bu, diğer R fonksiyonlarının (örneğin, istatistiksel modeller) bu bilgiyi uygun veri analizi için kullanabilme şeklini değiştirir.