R Notebooks For Communicating Research

Dalam catatan blog ini, kami akan melihat komunikasi penyelidikan dan membentangkan hasil tersebut menggunakan buku nota R. Kami berharap apa yang anda akan perolehi daripada tutorial ini ialah rangka kerja untuk anda melaporkan dan menyampaikan apa-apa jenis penemuan penyelidikan menggunakan buku nota R.

Terdapat beberapa kelebihan hebat untuk melakukan ini, terutamanya apabila ia datang kepada idea penyelidikan yang boleh diterbitkan semula . Kami akan membincangkan maksud ini dan cara melakukannya dalam buku nota R.

Isi kandungan

• Apakah Kebolehulangan?
• Memulakan Buku Nota R
• Memperkenalkan Pakej Dalam Buku Nota R
• Menambah Rujukan Dinamik Dalam Buku Nota R
• Kesimpulan

Apakah Kebolehulangan?

Idea kebolehulangan ialah sesiapa sahaja boleh mengaudit penemuan anda dan memandangkan input dan proses yang anda gunakan, mereka sepatutnya dapat menjalankan keseluruhannya. Terdapat beberapa cara perkara ini digunakan untuk keperluan analitis data kami: persekitaran yang menjadikan perkara itu boleh dihasilkan semula, memastikan orang ramai dapat melihat perkara yang disumbangkan, dapat mengaudit fail dengan mudah dan mempunyai penerbit yang boleh diterbitkan semula.

Sebaik-baiknya, seseorang boleh melihat dengan tepat cara anda mendapat laporan dan cara plot atau jadual yang anda gunakan dijana supaya semuanya berada dalam persekitaran yang boleh dihasilkan sepenuhnya.

Sekarang anda mungkin tertanya-tanya bagaimana sesuatu seperti LuckyTemplates atau Excel sesuai dengan ini. Saya akan mengatakan ia adalah pertengahan dalam aliran kerja yang boleh dihasilkan ini. Apabila kita memikirkan tentang pertanyaan kuasa khususnya, ia cukup bagus pada kebolehulangan. Fikirkan Langkah Gunaan di mana ia sangat jelas untuk melihat proses yang terlibat.

Apabila bercakap tentang visualisasi dan laporan, di sinilah keadaan menjadi lebih berbulu. R Notebook adalah sebahagian daripada RStudio. Kami mempunyai kursus di portal LuckyTemplates untuk membolehkan anda berdiri dan berjalan. ini khususnya adalah ceramah tentang R Markdown dan R Notebooks khususnya.

Jadi, jika anda biasa dengan buku nota Jupyter , ideanya ialah kami dapat menyelitkan teks dan kod untuk mencipta dokumen bercerita untuk penyelidikan kami.

Kami akan dapat memberikan hasil tersebut dalam sekumpulan output yang berbeza. Sama ada anda perlu membuat PDF atau menjadikannya HTML, R Notebooks boleh digunakan untuk format fail yang berbeza.

Untuk memulakan, buka buku nota R anda dan pergi ke Fail, Fail Baharu, kemudian Buku Nota R dalam RStudio. Kami akan bekerja dengan set data lama dalam sumber, dengan soalan penyelidikan yang sangat mudah ini:

Adakah harga komputer bergantung sama sekali pada sama ada ia mempunyai CD-ROM atau tidak?

Soalan ini sudah lapuk, tetapi kita semua perlu bermula di suatu tempat. Kami juga akan meletakkan rangka laporan penyelidikan dan membentangkan penemuan penyelidikan menggunakan rangka kerja asas ini.

Kita akan melihat sesuatu seperti ini dalam RStudio, dan inilah yang dipanggil fail .rmd, iaitu sambungan fail penurunan nilai R. Ini boleh menjadi sedikit mengganggu, terutamanya jika anda tidak biasa dengannya, tetapi ada cara untuk melihat pratonton produk akhir yang digilap.

Bahagian buku nota ini ialah metadata yang dipanggil fail YAML.

Selepas bahagian itu ialah teks belakang ini di mana kod anda akan dihantar. Kemudian terdapat bahagian teks dokumen menggunakan R Markdown . Jika anda pernah menggunakan Markdown sebelum ini, R markdown agak serupa. Kita boleh menggunakan perkara seperti asterisk dan tanda cincang untuk menanda dan memaparkan teks kita.

Mari pergi ke R Studio dan R Notebooks, kemudian jalani analisis ini bersama-sama. Klik pada roda gear dan pastikan ini menyatakan Pratonton dalam Anak Tetingkap Pemapar .

Memulakan Buku Nota R

Kami akan mengklik butang Pratonton dan ia akan meminta kami menyimpannya. Sekali lagi, ini ialah fail RMD jadi kami perlu menyimpannya terlebih dahulu. Di atas anak tetingkap kiri, kita akan melihat output yang diberikan. Sekarang, jika kita menukar apa-apa di sini dan menyebut sesuatu seperti analisis Komputer dan menambah nama pengarang seperti George Mount , ia perlu dimasukkan dalam petikan.

Sebaik sahaja kami mengklik Simpan , ia akan mengemas kini secara automatik kepada ini.

Jadi mari kita bermain-main dengan ini. Sudah terdapat beberapa ruang letak di sini, tidak mengapa. Perkara pertama yang akan kami lakukan ialah menaip "Adakah CD-ROM menjejaskan harga jualan?" Apabila kita menyimpan ini, ia akan menjadi Header1. Tetapi jika kita mengubahnya menjadi dua tanda cincang, ia akan bertukar menjadi Header2 dan ia akan menjadi lebih kecil.

Langkah seterusnya ialah melakukan Pengenalan , di mana kita boleh memasukkan sebab perkara ini penting. Sebagai contoh, kita boleh mengatakan bahawa CD-ROM adalah perkara terbaik seterusnya atau sesuatu seperti itu. Jika anda sedang membuat laporan pengguna atau bekerja di jabatan pemasaran, anda cuba memahami ciri yang benar-benar penting atau perkara yang dicari oleh pengguna.

Kami akan memanggil pakej R dan mulakan. Satu perkara yang menarik yang saya suka di sini ialah kita sebenarnya boleh menggunakan HTML dalam R Notebook. Sebagai contoh, jika kita ingin meninggalkan komen kepada diri sendiri, kita boleh melakukan sesuatu seperti ini.

Apabila kita menyimpan ini, ia tidak muncul sama sekali. Jadi kami hanya meninggalkan ini sebagai ulasan kepada diri kami sendiri dalam teks. Ini adalah sesuatu yang saya harap kita boleh lakukan di tempat seperti MS Word.

Memperkenalkan Pakej Dalam Buku Nota R

Langkah seterusnya ialah menggunakan plot kod ini di sini dan menambah beberapa tetapan. Kami boleh menggunakan Python dan SQL, tetapi kami menggunakan R untuk contoh ini.

Kami akan membaca semua pakej yang kami perlukan. Jika anda tidak mempunyai ini pada komputer anda, anda mungkin perlu memasangnya.

Sekali lagi, ini bukan laporan penuh. Kami akan menelusuri rangka untuk menunjukkan kepada anda beberapa perkara yang perlu diketahui tentang R Markdown.

Jadi sekarang kami akan memperkenalkan tempat kami mendapatkan data kami, dan perkara yang menjadikannya penting. Dalam kes ini, kami boleh mengatakan bahawa sumber kami ialah Jurnal Ekonometrik Gunaan. Apabila kita melakukan perkara asterisk ini, ia akan mengubahnya menjadi condong.

Kemudian kami akan membaca fail dalam Excel dan menggunakan R untuk membawanya masuk. Seperti yang anda lihat, data itu sudah kelihatan agak bagus, yang merupakan satu lagi perkara yang menarik tentang R Notebooks.

Bergantung pada format output, ini mungkin muncul. Jika anda menggunakan HTML, pengguna anda sebenarnya boleh menyemak data dan melakukan beberapa interaksi asas. Sangat bagus kerana kami benar-benar dapat melakukan ini dalam dokumen langsung.

Menambah Rujukan Dinamik Dalam Buku Nota R

Sekarang katakan bahawa kita ingin memasukkan rujukan dinamik dalam teks data. Kami mahu ini dikemas kini dengan kerap kerana ini mungkin tidak sama setiap kali kami menerima laporan, bukan? Jadi kami akan membuat rujukan dinamik di sini dalam baris, betul-betul dalam teks.

Terdapat helaian cheat dan panduan rujukan untuk semua kod ini. Pergi ke Bantuan dan pilih satu untuk R Markdown supaya anda boleh mencari semua tetapan yang berbeza. Mungkin tidak berbaloi untuk menghafalnya kerana terdapat banyak dan anda boleh menggunakan ini sahaja.

Kami akan memasukkan bahagian R sekali lagi dan memasukkan FALSE , nrows dan ncols .

Sebaik sahaja ini telah dijalankan dan dilaksanakan, kita juga boleh pergi ke persekitaran R untuk melihat bahawa jika ia telah diubah menjadi objek.

Satu lagi perkara yang bagus ialah jika anda hanya melemparkan idea dan anda ingin tahu bagaimana rupa sebenarnya, anda boleh menggunakan konsol di bahagian bawah. Kita boleh menjalankannya di konsol dan melihat rupa outputnya.

Kami akan kembali ke anak tetingkap pemapar kami. Sekarang bahagian ini di sini tidak muncul dalam laporan sama sekali. Ini bagus jika anda ingin menggunakan beberapa objek, tetapi tidak mahu menunjukkan sebarang kod.

Kami menggunakan teks belakang ini pada nrows dan ncols untuk memastikan perkara itu dinamik. Jika anda mempunyai laporan PDF dan anda perlu menukar nombor ini secara automatik, bukannya mengekodkannya secara keras minggu demi minggu, anda boleh menggunakan rujukan sebaris ini.

Kami sedang dalam proses meneroka data sekali lagi dan menyemak harga komputer.

Sebaik sahaja kami menjalankan kod ini, kami dapat melihat statistik deskriptif yang semuanya diformat dengan baik. Bergantung pada saiz data, ia agak responsif dan reaktif kepada saiz fail.

Kesimpulan

Untuk tutorial ini, kami telah membincangkan kepentingan membangunkan penyelidikan yang boleh diterbitkan semula dan memperkemas proses menyampaikan hasil penyelidikan melalui penggunaan Buku Nota R. Dengan cara ini, kita boleh dengan cepat dan mudah mengeluarkan semula hasil asal dan menjejak kembali untuk menentukan cara ia diperoleh. 

Sila ambil perhatian untuk kesinambungan tutorial ini dalam bahagian 2 siri ini.

George Mount