Drei Möglichkeiten zur Verwendung von R-Skripten in LuckyTemplates

Drei Möglichkeiten zur Verwendung von R-Skripten in LuckyTemplates

Inhaltsverzeichnis

So verwenden Sie R in LuckyTemplates

Es gibt drei Möglichkeiten, wie R mit LuckyTemplates kommunizieren kann . In diesem Tutorial erfahren Sie, was das ist und wie Sie LuckyTemplates mit dem R- Skript im LuckyTemplates-Desktop verbinden.

Im ersten Schritt werden die Daten über ein R-Skript in LuckyTemplates importiert. Anschließend führen Sie einen angewandten Schritt in Power Query aus . Die Demo endet mit der Verwendung von R zum Erstellen einer Datenvisualisierung.

1. Daten mit R-Skript importieren

Öffnen Sie einen leeren Power Query-Bericht in LuckyTemplates. Gehen Sie auf der Registerkarte „Startseite“ zu „Daten abrufen“ und wählen Sie „Mehr“ aus .

Drei Möglichkeiten zur Verwendung von R-Skripten in LuckyTemplates

Sobald das Popup-Fenster erscheint, geben Sie „ R script“ in die Suchleiste ein und wählen Sie es aus. Klicken Sie dann auf „Verbinden“ .

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Auf dem Bildschirm erscheint nun ein leeres Feld. Sie benötigen LuckyTemplates, um die CSV-Datei zu lesen und sie dann in eine Tabelle umzuwandeln. Weisen Sie dazu der Tabelle mit dem Zuweisungsoperator ( <-> ) einen Namen zu. In diesem Fall heißt die resultierende Tabelle Tips . Verwenden Sie dann die Funktion read.csv und platzieren Sie die URL der CSV-Datei zwischen Klammern und Anführungszeichen. Drücke OK.

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Anschließend wird das Navigator-Popup-Fenster angezeigt. Wenn Sie den Namen „ Tipps“ auswählen , erscheint rechts die resultierende Tabelle.

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Da in der Tabelle ein R-Skript erforderlich ist, klicken Sie auf Daten transformieren . Sie sehen nun den Datensatz und die Quellen des R-Skripts, die in eine Tabelle geladen sind.

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2. Ausführen eines R-Skripts in Power Query

Erstellen Sie eine berechnete Spalte in der Tabelle. Sie können dies tun, indem Sie auf die Registerkarte „Transformieren“ klicken und dann „ R-Skript ausführen“ auswählen .

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Anschließend erscheint das Fenster „R-Skript ausführen“. In das leere Feld geben Sie Ihren R-Code ein.

Am besten erstellen Sie den gesamten R-Code in RStudio und kopieren ihn dann und fügen ihn in das R-Skript in LuckyTemplates ein.

Datensatz ist der Name der Tabelle, mit der Sie arbeiten. In diesem Fall möchten Sie einen neuen Datensatz erstellen, wie im Bild unten gezeigt.

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Der erste new_dataset kopiert einfach den ursprünglichen Datensatz.

Die zweite Zeile ist eine Spalte. Ein Dollarzeichen ( $ ) nach einem Datensatz gibt an, dass die nachfolgende Eingabe m_f eine Spalte ist. Dies bezieht sich auf die männlichen und weiblichen Daten in der Trinkgeldtabelle. Für diese Spalte müssen Sie die Teilzeichenfolgenfunktion verwenden .

Wenn Sie fertig sind, drücken Sie OK. Anschließend sehen Sie im Bereich „Angewandte Schritte“, dass „new_dataset“ unter „R-Skript ausführen“ platziert wurde. Wenn Sie zur Spalte ganz rechts in der Tabelle scrollen, sehen Sie das Ergebnis des R-Skripts.

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Wenn Sie das R-Skript bearbeiten möchten, müssen Sie lediglich auf das Zahnradsymbol neben dem R-Skript ausführen im Bereich „Angewandte Schritte“ klicken.

Um zur Tabelle zurückzukehren, nachdem Sie Ihre Änderungen vorgenommen haben, klicken Sie einfach auf Tabelle und dann auf Weiter .

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3. Erstellen von Visualisierungen mit R in LuckyTemplates

Gehen wir nun zum Berichtseditor , um mit der Erstellung von R-Visuals zu beginnen. Gehen Sie zum Bereich „Visualisierungen“ und wählen Sie das visuelle Symbol „R-Skript“ aus.

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Wenn Sie eine Meldung erhalten, in der Sie aufgefordert werden, Skriptvisuals zu aktivieren, klicken Sie einfach auf „Aktivieren“ . Anschließend sehen Sie, dass der Berichtseditor nun wie folgt aussieht:

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Wählen Sie im Bereich „Felder“ die Daten aus, die Sie in den Bericht einfügen möchten. Für diese Demo wurden Trinkgeld und Gesamtrechnung verwendet. Sobald Sie Daten ausgewählt haben, enthält der R-Skript-Editor Kommentare, die das für jede Spalte verwendete R-Skript zeigen.

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Der erste Datensatz erstellt einen Datenrahmen und nennt ihn Trinkgeld und Gesamtrechnung. Der zweite Datensatz verwendet die Unique -Funktion, um doppelte Zeilen zu entfernen.

Zur Visualisierung wird die Plotfunktion verwendet. Sie erstellen ein Streudiagramm der Gesamtrechnung und des Trinkgelds. In diesem Diagramm befindet sich die Gesamtrechnung auf der x-Achse, während sich die Spitze auf der y-Achse befindet.

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Wenn Sie fertig sind, klicken Sie auf die Wiedergabeschaltfläche in der oberen rechten Ecke des R-Skripteditors. Anschließend wird im Berichtseditor ein einfaches Streudiagramm angezeigt.

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Exportieren von LuckyTemplates nach RStudio

Auch hier ist es besser, die Codierung in RStudio durchzuführen, da es dort mehr Funktionen zum Anpassen von Visualisierungen mit R gibt. Um Ihre Arbeit in LuckyTemplates in RStudio zu übertragen, müssen Sie lediglich auf den diagonalen Pfeil oben klicken. rechte Ecke des R-Skripteditors.

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Dadurch werden Sie zu RStudio weitergeleitet, wobei Ihr gesamter Fortschritt intakt bleibt. Markieren Sie den gesamten Code im R-Skript und führen Sie ihn aus. Dadurch erhalten Sie das Streudiagramm, das Sie in LuckyTemplates erstellt haben.

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Zur Veranschaulichung nehmen wir nun ein sehr einfaches Beispiel. Tauschen Sie in RStudio die Daten auf der x- und y-Achse aus.

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Kopieren Sie diesen dann, fügen Sie ihn in LuckyTemplates ein und ersetzen Sie den alten Code. Führen Sie den Code aus, um die Änderungen anzuzeigen.

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Verwenden von Slicern in R-Skript-Visuals

Ähnlich wie bei anderen LuckyTemplates-Visuals können Sie die Streudiagramm-Visualisierung mithilfe von Slicern ändern.

Fügen Sie dem Bericht einen Slicer hinzu, der die Zeit ändert.

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Sie werden feststellen, dass sich die Daten im Streudiagramm ändern, wenn Sie auf eine Option klicken.

Drei Möglichkeiten zur Verwendung von R-Skripten in LuckyTemplates

Beachten Sie außerdem, dass es beim Umgang mit größeren Datenmengen zu Verzögerungen bei der visuellen Anzeige der Ergebnisse nach Auswahl einer Slicer- Option kommen kann.


R in LuckyTemplates: Herunterladen von R und RStudio
LuckyTemplates mit R und RStudio: Erste Schritte

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass R auf drei Arten mit kommuniziert : Daten importieren, Schritte in Power Query einfügen und schließlich Visualisierungen erstellen.

R kann große Datenmengen wie die Analyse von Audio- oder Bilddaten verarbeiten. Auch der Aufruf über eine API kann mit R vereinfacht werden. In den nächsten Tutorials befassen Sie sich mehr mit dem Erstellen anderer Visualisierungen und der Durchführung statistischer Analysen.


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