Introdução
R é uma linguagem de programação e ambiente de software para computação estatística e gráficos. É amplamente utilizado por cientistas de dados, estatísticos e pesquisadores para análise e visualização de dados. R tem muitas vantagens, como:
É gratuito e de código aberto
Possui uma grande e ativa comunidade de usuários e desenvolvedores
Possui mais de 18.000 pacotes para várias tarefas de ciência de dados
Pode produzir plotagens e gráficos de alta qualidade
Pode ser estendido e integrado com outros idiomas
RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para R. Ele fornece uma interface amigável que ajuda você a escrever, executar, depurar e documentar seu código R. Algumas das funcionalidades do RStudio são:
r project
Possui um editor de código com realce de sintaxe, preenchimento automático e formatação de código
Possui um console onde você pode interagir diretamente com o R
Possui um espaço de trabalho onde você pode visualizar e gerenciar seus objetos
Possui um histórico onde você pode recuperar e editar comandos anteriores
Possui um navegador de arquivos onde você pode acessar seus arquivos e pastas
Possui um painel de plotagem onde você pode visualizar seus gráficos
Possui um painel de ajuda onde você pode acessar a documentação e procurar ajuda
Possui um gerenciador de pacotes onde você pode instalar e atualizar pacotes
Possui um sistema de projetos onde você pode organizar seus arquivos e configurações
Possui um editor de remarcações onde você pode criar relatórios dinâmicos
Introdução ao R e RStudio
Como instalar o R e o RStudio
Para usar R e RStudio, você precisa instalá-los em seu computador. Aqui estão as etapas para fazer isso:
Vá para e baixe a versão mais recente do R para o seu sistema operacional.
Execute o arquivo baixado e siga as instruções para instalar o R.
Vá para e baixe a versão gratuita do RStudio Desktop para o seu sistema operacional.
Execute o arquivo baixado e siga as instruções para instalar o RStudio.
Inicie o RStudio e você está pronto para começar.
Como usar a interface do RStudio
A interface do RStudio consiste em quatro painéis principais: o painel de origem, o painel do console, o painel de ambiente/histórico e os arquivos/plotagens/pacotes/painel de ajuda. Você pode personalizar o layout desses painéis de acordo com sua preferência.
O painel de origem é onde você escreve e edita seus scripts R. Você pode criar um novo script clicando no menu Arquivo e selecionando Novo arquivo > R Script. Você pode salvar seu script clicando no ícone Salvar ou pressionando Ctrl+S. Você pode executar seu script clicando no ícone Executar ou pressionando Ctrl+Enter.
O painel do console é onde você interage com o R diretamente. Você pode digitar comandos no console e pressionar Enter para executá-los. Você também pode visualizar a saída de seus comandos ou scripts no console.
O painel ambiente/histórico mostra os objetos armazenados em sua área de trabalho (ambiente) e os comandos inseridos (histórico). Você pode visualizar os detalhes de um objeto clicando em seu nome na guia ambiente. Você também pode remover objetos do seu espaço de trabalho clicando no ícone da vassoura. Você pode recuperar ou editar comandos anteriores clicando neles na guia histórico.
O painel de arquivos/parcelas/pacotes/ajuda permite que você acesse seus arquivos e pastas, suas plotagens e gráficos, seus pacotes instalados e disponíveis e sua ajuda e documentação. Você pode alternar entre essas guias clicando em seus nomes. Você também pode ajustar o tamanho desses painéis arrastando as bordas.
R ideias e exemplos de projetos
Agora que você aprendeu o básico do R e do RStudio, deve estar se perguntando que tipo de projeto pode criar com eles. Aqui estão algumas ideias e exemplos de projetos R que você pode experimentar ou se inspirar:
Análise de sentimentos
A análise de sentimento é o processo de extrair o tom emocional ou a atitude de um texto. Ele pode ser usado para várias aplicações, como análise de mídia social, feedback de clientes, análises de produtos, etc.No R, você pode usar pacotes como o dirtytext, syuzhet ou sentimentr para executar a análise de sentimento em dados de texto. Por exemplo, você pode usar o seguinte código para analisar o sentimento das resenhas de filmes do conjunto de dados IMDb:
# Carregar os pacotes library(tidytext) library(dplyr) # Carregar os dados data(sentiments) reviews % unnest_tokens(word, review) %>% inner_join(get_sentiments("bing")) # Calcular a pontuação de sentimento para cada review reviews_score % group_by(id) %>% summary(score = sum(score)) # Plota a distribuição de pontuações de sentimento hist(reviews_score$score, main = "Análise de sentimento de avaliações do IMDb", xlab = "Pontuação de sentimento", col = "lightblue")
Análise de dados Uber
O Uber é um serviço popular de carona que opera em muitas cidades ao redor do mundo. Você pode usar o R para analisar os dados do Uber e obter informações sobre os padrões e tendências das viagens do Uber. Por exemplo, você pode usar o seguinte código para visualizar as viagens do Uber em Nova York em abril de 2014:
# Carrega os pacotes library(ggplot2) library(ggmap) # Carrega os dados uber
Sistema de recomendação de filmes
Um sistema de recomendação de filmes é um sistema que sugere filmes aos usuários com base em suas preferências ou avaliações. Ele pode ser usado para melhorar a experiência do usuário, aumentar a fidelidade do cliente e gerar receita. No R, você pode usar pacotes como o recomendarlab ou recosystem para criar um sistema de recomendação de filmes.Por exemplo, você pode usar o código a seguir para criar um modelo de filtragem colaborativa com base no conjunto de dados MovieLens:
# Carregar os pacotes library(recommenderlab) library(dplyr) # Carregar os dados data(MovieLense) # Dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste set.seed(123) data_split
Detecção de fraude de cartão de crédito
Detecção de fraude de cartão de crédito é o processo de identificação de transações fraudulentas feitas com cartões de crédito. É uma tarefa importante para evitar perdas financeiras e proteger a segurança dos clientes. No R, você pode usar pacotes como caret, xgboost ou h2o para criar um modelo de detecção de fraude de cartão de crédito. Por exemplo, você pode usar o código a seguir para treinar um modelo de aumento de gradiente no conjunto de dados de fraude de cartão de crédito do Kaggle:
# Carregue os pacotes library(caret) library(xgboost) # Carregue os dados data
Previsão da qualidade do vinho
A previsão da qualidade do vinho é o processo de estimar a qualidade de um vinho com base em suas propriedades físico-químicas. Pode ser usado para controle de qualidade, desenvolvimento de produtos ou satisfação do cliente. Em R, você pode usar pacotes como glmnet, randomForest ou neuralnet para construir um modelo de previsão da qualidade do vinho. Por exemplo, você pode usar o código a seguir para treinar um modelo de rede neural no conjunto de dados de qualidade do vinho do UCI Machine Learning Repository:
# Carregar os pacotes library(neuralnet) library(corrplot) # Carregar os dados data
Conclusão
Neste artigo, você aprendeu sobre o projeto R e seus benefícios. Você também aprendeu como instalar e usar o R e o RStudio e como criar alguns projetos R interessantes. R é uma ferramenta poderosa e versátil para ciência de dados que pode ajudá-lo a explorar, analisar e visualizar seus dados. Você também pode usar R para criar vários aplicativos e produtos que podem resolver problemas do mundo real.
Se você quiser aprender mais sobre R e RStudio, pode conferir alguns destes recursos:
: Um livro que ensina como usar o R para transformar seus dados em insights.
: uma coleção de folhas de dicas que resumem as funções e recursos mais importantes do R e do RStudio.
: um site que agrega blogs e notícias sobre R de várias fontes.
: um fórum onde você pode fazer perguntas e obter respostas de outros usuários do R.
: Um boletim informativo que seleciona as últimas notícias e artigos sobre R.
Espero que você tenha gostado deste artigo e o tenha achado útil.Se você tiver alguma dúvida ou feedback, sinta-se à vontade para deixar um comentário abaixo. Codificação feliz!
perguntas frequentes
Qual é a diferença entre R e RStudio?
R é uma linguagem de programação e ambiente de software para computação estatística e gráficos. RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para R que fornece uma interface amigável e várias ferramentas para ajudá-lo a escrever, executar, depurar e documentar seu código R.
Como instalo pacotes no R?
Você pode instalar pacotes em R usando a função install.packages(). Por exemplo, para instalar o pacote ggplot2, você pode executar este comando no console: install.packages("ggplot2"). Você também pode usar o gerenciador de pacotes no RStudio para instalar pacotes a partir de uma interface gráfica.
Como atualizo pacotes no R?
Você pode atualizar pacotes em R usando a função update.packages(). Por exemplo, para atualizar todos os pacotes, você pode executar este comando no console: update.packages(). Você também pode usar o gerenciador de pacotes no RStudio para atualizar pacotes a partir de uma interface gráfica.
Como carrego pacotes no R?
Você pode carregar pacotes em R usando a função library(). Por exemplo, para carregar o pacote ggplot2, você pode executar este comando no console: library(ggplot2). Você também pode usar o gerenciador de pacotes no RStudio para carregar pacotes de uma interface gráfica.
Como faço para salvar meu trabalho no R?
Você pode salvar seu trabalho em R usando as funções save() ou saveRDS(). Por exemplo, para salvar um objeto chamado x, você pode executar este comando no console: save(x, file = "x.RData"). Você também pode usar o menu Arquivo no RStudio para salvar seu trabalho a partir de uma interface gráfica.
Como faço para criar um projeto no RStudio?
Você pode criar um projeto no RStudio clicando no menu Arquivo e selecionando Novo Projeto. Você pode optar por criar um projeto do zero, de um diretório existente ou de um sistema de controle de versão. Um projeto é uma forma de organizar seus arquivos e configurações para uma tarefa ou análise específica. 0517a86e26
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