Thẻ Học R

Nhà tài trợ chuyên mục

R là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và môi trường cho tính toán thống kê và đồ họa. Được phát triển vào những năm 1990 bởi Ross Ihaka và Robert Gentleman tại Đại học Auckland, R đã trở thành một công cụ tiêu chuẩn trong khoa học dữ liệu, phân tích thống kê và học máy. Đây là phần mềm mã nguồn mở với một hệ sinh thái phong phú các gói, làm cho nó rất dễ mở rộng và thích ứng với nhiều nhiệm vụ liên quan đến dữ liệu. R xuất sắc trong việc thao tác dữ liệu, trực quan hóa và phân tích thống kê phức tạp. Sức mạnh của nó bao gồm các kỹ thuật thống kê và đồ họa như mô hình hóa tuyến tính và phi tuyến tính, phân tích chuỗi thời gian, phân loại và phân cụm. Sự linh hoạt của R cho phép tích hợp với các ngôn ngữ và công cụ khác, làm cho nó trở thành một phần thiết yếu của nhiều quy trình làm việc trong khoa học dữ liệu. Với sự hỗ trợ tích cực từ cộng đồng và sự phát triển liên tục, R vẫn đứng ở vị trí hàng đầu trong tính toán thống kê và phân tích dữ liệu.

Ứng dụng IT Flashcards của chúng tôi bao gồm 31 câu hỏi phỏng vấn R được chọn lọc kỹ lưỡng cùng với các câu trả lời toàn diện, giúp bạn chuẩn bị hiệu quả cho bất kỳ buổi phỏng vấn nào yêu cầu kiến thức R. IT Flashcards không chỉ là một công cụ dành cho những người tìm việc - đó là một cách tuyệt vời để củng cố và kiểm tra kiến thức của bạn, bất kể kế hoạch nghề nghiệp hiện tại của bạn là gì. Việc sử dụng ứng dụng thường xuyên sẽ giúp bạn cập nhật các xu hướng R mới nhất và duy trì kỹ năng phân tích dữ liệu và tính toán thống kê của mình ở mức cao.

Ví dụ về thẻ học R từ ứng dụng của chúng tôi

Tải xuống ứng dụng của chúng tôi từ App Store hoặc Google Play để nhận thêm flashcard miễn phí hoặc đăng ký để truy cập vào tất cả flashcard.

R là gì và nó thường được sử dụng cho mục đích gì?

R là một ngôn ngữ lập trình và môi trường cho phân tích thống kê và đồ họa, chủ yếu được sử dụng bởi các nhà thống kê và nhà nghiên cứu dữ liệu. Nó cho phép thực hiện các tính toán thống kê, mô hình dữ liệu và trực quan hóa. R được đặc biệt đánh giá cao nhờ thư viện phong phú các gói phần mềm có thể được sử dụng cho nhiều loại phân tích dữ liệu khác nhau, bao gồm phân tích khám phá, kiểm tra thống kê, hồi quy, phân loại và xử lý các tập dữ liệu lớn. Đây là một công cụ mã nguồn mở, có nghĩa là nó được cung cấp miễn phí và mã nguồn của nó có thể được chỉnh sửa và phân phối tự do.

Một trong những ưu điểm chính của R là cộng đồng người dùng rộng rãi và năng động của nó, liên tục phát triển các gói phần mềm và công cụ mới cho phép sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu mới nhất. R cũng có khả năng đồ họa tiên tiến cho phép tạo ra các hình ảnh trực quan dữ liệu chất lượng cao, là một tài sản vô giá cho việc phân tích và trình bày kết quả.

R được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như khoa học, kinh doanh, y học, kỹ thuật và nhiều lĩnh vực khác, mỗi lần đề xuất các công cụ phù hợp với nhu cầu cụ thể của các lĩnh vực đó.

Bạn tạo một vector trong R như thế nào?

Trong ngôn ngữ R, một vector có thể được tạo ra bằng cách sử dụng hàm `c()`, viết tắt của "combine" (kết hợp). Hàm này cho phép bạn kết hợp nhiều phần tử thành một vector duy nhất. Kiểu dữ liệu trong một vector có thể thay đổi, nhưng phổ biến nhất là kiểu số, kiểu logic hoặc kiểu ký tự. Đây là một ví dụ về cách tạo ra một vector chứa các kiểu dữ liệu khác nhau:

# Tạo một vector số
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# Tạo một vector logic
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# Tạo một vector ký tự
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

[h]Hãy nhớ[/h] rằng tất cả các phần tử trong một vector phải cùng kiểu. Nếu các kiểu dữ liệu khác nhau được kết hợp thành một vector, R sẽ tự động ép kiểu thành kiểu tổng quát nhất có thể lưu trữ tất cả dữ liệu. Ví dụ, khi kết hợp số và chuỗi sẽ tạo ra một vector kiểu chuỗi.

Làm thế nào để bạn hợp nhất hai data frame trong R?

Chúng ta có thể kết hợp hai khung dữ liệu trong R bằng cách sử dụng hàm `merge()`. Hàm này cho phép chúng ta kết hợp dữ liệu dựa trên một hoặc nhiều cột chung giữa hai tập dữ liệu. Nếu không chỉ định cột cụ thể, R sẽ cố gắng kết hợp các khung dữ liệu dựa trên tất cả các cột có tên khớp nhau trong cả hai tập dữ liệu.

Ví dụ sử dụng hàm `merge()` để kết hợp hai khung dữ liệu:

# Tạo khung dữ liệu đầu tiên
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Age = c(25, 30, 22)
)

# Tạo khung dữ liệu thứ hai
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  City = c("Kraków", "Warszawa", "Gdańsk")
)

# Kết hợp dữ liệu
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

Trong ví dụ trên, `merged_data_frames` sẽ chứa dữ liệu từ cả hai khung dữ liệu đã được kết hợp dựa trên cột 'ID'. Khung dữ liệu kết quả sẽ chỉ bao gồm các bản ghi có khớp trong cả hai tập dữ liệu (một phép inner join). Để thay đổi kiểu kết hợp, bạn có thể sử dụng các đối số `all`, `all.x`, `all.y`; ví dụ, `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` sẽ dẫn đến một phép outer join.

Yếu tố là gì trong R và bạn sử dụng nó như thế nào trong phân tích dữ liệu?

Một yếu tố trong R là một kiểu dữ liệu được sử dụng để lưu trữ các biến phân loại. Các loại biến này rất quan trọng trong thống kê và phân tích dữ liệu vì chúng cho phép mô hình hóa sự phụ thuộc của dữ liệu rời rạc.

Bạn có thể tạo một yếu tố bằng cách sử dụng hàm factor(). Bạn truyền vào một vector, vector này sẽ được chuyển đổi thành yếu tố. Bạn cũng có thể chỉ định các mức (categories) và nhãn cho các mức này.

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

Trong ví dụ trên, `data_factor` bây giờ là một yếu tố lưu trữ thông tin về các loại trái cây với các mức tự động tạo ra dựa trên các giá trị duy nhất của vector đầu vào.

Các yếu tố đặc biệt hữu ích trong mô hình thống kê vì R xử lý từng mức như một nhóm riêng biệt, giúp phân tích thống kê sự khác biệt giữa các nhóm dễ dàng hơn. Với các yếu tố, bạn cũng dễ dàng tạo biểu đồ và đồ thị so sánh yêu cầu phân nhóm dữ liệu phân loại.

Một khía cạnh quan trọng khác của các yếu tố là khả năng đặt thứ tự của các mức. Theo mặc định, R đặt các mức theo thứ tự chữ cái, nhưng điều này có thể thay đổi, điều này đặc biệt hữu ích khi các danh mục có một thứ tự tự nhiên, như 'thấp', 'trung bình', 'cao'.

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

Trong ví dụ này, chúng tôi tạo một yếu tố với một thứ tự cụ thể của các mức, do đó R sẽ xử lý biến này như là có thứ tự (ordinal). Điều này thay đổi cách các hàm khác của R (ví dụ: các mô hình thống kê) có thể sử dụng thông tin này để phân tích dữ liệu đúng cách.