Анализ данных: различия между версиями
Материал из Поле цифровой дидактики
Patarakin (обсуждение | вклад) |
Patarakin (обсуждение | вклад) (→Import) |
||
Строка 28: | Строка 28: | ||
: Для [[Snap!]] просто вбросить [[CSV]] файл с данными в среду и возникнет переменная (список списков) с именем файла | : Для [[Snap!]] просто вбросить [[CSV]] файл с данными в среду и возникнет переменная (список списков) с именем файла | ||
: Для [[R]] read.csv() read.csv2() или загрузка через меню Import.Dataset | : Для [[R]] read.csv() read.csv2() или загрузка через меню Import.Dataset | ||
: g1 <- read_rds("pregraph_06_19.rds") | |||
=== Видео пояснения === | === Видео пояснения === | ||
{{#widget:YouTube|id=go5Au01Jrvs|start=5}} | {{#widget:YouTube|id=go5Au01Jrvs|start=5}} |
Версия 19:48, 2 февраля 2023
Описание | После того, как мы собрали или вырастили данные, наступает этап их анализа. В прикладной науке о данных выделяется определённая последовательность действий, которые совершаются над данными для их лучшего понимания и объяснения. |
---|---|
Область знаний | NetSci, Археология, Информатика, Математика, История, Медицина |
Область использования (ISTE) | Digital Citizen, Computational Thinker, Global Collaborator |
Возрастная категория | 10
|
Поясняющее видео | |
Близкие рецепту понятия | Данные, Датасет, csv |
Среды и средства для приготовления рецепта: | R, RStudio, Python, Snap! |
Последовательность операций над данными
В книге R for Data Science приводится следующая последовательность операций над данными:
![](/images/diagrams/Diagrams_cba5f79b48512328205aa9b7391907a7.png)
Import
- Датасет должен быть загружен в среду (файл с компьютера или данные из удалённого источника)
- Для Snap! просто вбросить CSV файл с данными в среду и возникнет переменная (список списков) с именем файла
- Для R read.csv() read.csv2() или загрузка через меню Import.Dataset
- g1 <- read_rds("pregraph_06_19.rds")
Видео пояснения