R-скрипт анализ датасета Ключникова Дарья: различия между версиями

Материал из Поле цифровой дидактики
Нет описания правки
Строка 15: Строка 15:
# Чтение всех текстовых колонок  
# Чтение всех текстовых колонок  
all_text <- data %>%
all_text <- data %>%
   select(where(is.character)) %>%     # выбираем только текстовые колонки
   select(where(is.character)) %>%  
   unite("all_text", everything(), sep = " ", na.rm = TRUE) %>% # объединяем их
   unite("all_text", everything(), sep = " ", na.rm = TRUE) %>%
   pull(all_text)
   pull(all_text)



Версия от 20:03, 12 июня 2026

Описание датасета

Для анализа был взят датасет Computational thinking (ACM), который содержит записи из библиотеки ACM по запросу Computational Thinking. Он содержит информацию о статьях и книгах, найденных по запросу: имя автора(-ов), название, абстракт и др.

Ссылка на датасет: Computational thinking (ACM)

Код R-скрипта

library(tidyverse)

data <- read_csv("http://www.uic.unn.ru/pustyn/data-sets/digida/ACM_think.csv")

glimpse(data)

# Чтение всех текстовых колонок 
all_text <- data %>%
  select(where(is.character)) %>% 
  unite("all_text", everything(), sep = " ", na.rm = TRUE) %>%
  pull(all_text)

# Разбивка на слова
words <- str_split(all_text, " ") %>%
  unlist() %>%
  str_replace_all("[^A-Za-z]", "") %>%
  tolower() %>%
  .[. != ""]

# Общее количество слов в корпусе
total_words <- length(words)
print(paste("Всего слов во всём корпусе:", total_words))

# 10 самых частых слов
top10_words <- as.data.frame(sort(table(words), decreasing = TRUE)[1:10])
colnames(top10_words) <- c("Слово", "Частота")
print(top10_words)