İletişim Araştırması İçin R Not Defterleri

Bu blog yazısında, R not defterlerini kullanarak araştırmaları iletmeye ve bu sonuçları sunmaya bakacağız. Bu eğitimden alacağınız şeyin, R not defterlerini kullanarak her türlü araştırma bulgusunu raporlamanız ve iletmeniz için bir çerçeve olacağını umuyoruz.

Özellikle yeniden üretilebilir araştırma fikri söz konusu olduğunda, bunu yapmanın bazı büyük avantajları vardır . Bunun ne anlama geldiğini ve R not defterlerinde nasıl yapılacağını tartışacağız.

İçindekiler

• Tekrarlanabilirlik Nedir?
• Bir R Dizüstü Bilgisayarı Başlatma
• R Not Defterlerinde Paketlerin Tanıtımı
• R Not Defterlerinde Dinamik Referans Ekleme
• Çözüm

Tekrarlanabilirlik Nedir?

Tekrar üretilebilirlik fikri, herkesin bulgularınızı denetleyebilmesi ve kullandığınız girdiler ve süreçler göz önüne alındığında, her şeyi gözden geçirebilmesidir. Bunun veri analitiği ihtiyaçlarımız için devreye girmesinin birkaç yolu vardır: şeyleri yeniden üretilebilir kılan bir ortam, insanların neyin katkıda bulunduğunu görmesini sağlama, bir dosyayı kolayca denetleyebilme ve yeniden üretilebilir bir yayıncıya sahip olma.

İdeal olarak, birisi rapora tam olarak nasıl ulaştığınızı ve kullandığınız arsa veya tablonun nasıl oluşturulduğunu görebilir, böylece her şey tamamen yeniden üretilebilir bir ortamda olur.

Şimdi, LuckyTemplates veya Excel gibi bir şeyin buna nasıl uyduğunu merak ediyor olabilirsiniz . Bu tekrarlanabilir iş akışının ortasında olduğunu söyleyebilirim. Özellikle güç sorgusunu düşündüğümüzde , tekrar üretilebilirlik açısından oldukça iyidir. İlgili süreçleri görmenin çok açık olduğu Uygulamalı Adımları düşünün .

Görselleştirmeler ve raporlar söz konusu olduğunda, işlerin biraz daha karmaşıklaştığı yer burasıdır. R Not Defterleri, RStudio'nun bir parçasıdır. LuckyTemplates portalında sizi harekete geçirecek bir kursumuz var. Bu R Markdown ve R Defterler özel olarak anlatılmaktadır .

Dolayısıyla, bir Jupyter not defterine aşina iseniz , buradaki fikir, araştırmamız için bir hikaye anlatımı belgesi oluşturmak üzere metin ve kodu araya yerleştirebileceğimizdir.

Bu sonuçları bir dizi farklı çıktıda işleyebileceğiz. İster bir PDF oluşturmanız, ister HTML'ye dönüştürmeniz gereksin, R Not Defterleri farklı dosya formatları için kullanılabilir.

Başlamak için, R not defterinizi açın ve RStudio'da Dosya, Yeni Dosya ve ardından R Not Defteri'ne gidin. Bu gerçekten basit araştırma sorusuyla, kaynaklardaki daha eski bir veri kümesiyle çalışacağız:

Bir bilgisayarın fiyatı, içinde CD-ROM olup olmamasına bağlı mıdır?

Bu soru modası geçmiş, ancak hepimizin bir yerden başlaması gerekiyor. Ayrıca bir araştırma raporunun iskeletini de ortaya koyacağız ve araştırma bulgularını bu temel çerçeveyi kullanarak sunacağız.

RStudio'da buna benzer bir şey göreceğiz ve buna .rmd dosyası denir ve bu bir R işaretleme dosya uzantısıdır. Bu, özellikle alışkın değilseniz biraz sarsıcı olabilir, ancak cilalanmış nihai ürünü önizlemenin bir yolu var.

Not defterinin bu kısmı, YAML dosyası adı verilen meta verilerdir.

Bu bölümden sonra ise kodlarınızın gideceği bu geri metinler gelmektedir. Ardından, belgenin R Markdown kullanan metin kısmı var . Daha önce Markdown kullandıysanız, R markdown oldukça benzerdir. Metinlerimizi işaretlemek ve işlemek için yıldız işaretleri ve karma işaretleri gibi şeyler kullanabiliriz.

Şimdi R Studio ve R Notebooks'a gidelim, ardından bu analizi birlikte gözden geçirelim. Dişli tekerleğe tıklayın ve bunun Görüntüleyici Bölmesinde Önizleme yazdığından emin olun .

Bir R Dizüstü Bilgisayarı Başlatma

Önizleme düğmesine tıklayacağız ve kaydetmemizi isteyecek. Yine, bu bir RMD dosyası, bu yüzden önce onu kaydetmemiz gerekecek. Sol bölmede, işlenen çıktıyı göreceğiz. Şimdi, burada herhangi bir şeyi değiştirecek ve Bilgisayar analizi gibi bir şey söyleyecek ve George Mount gibi bir yazar adı ekleyeceksek , tırnak içine alınması gerekecek.

Kaydet'e tıkladığımızda , otomatik olarak buna güncellenecektir.

Öyleyse bununla biraz oynayalım. Burada zaten birkaç yer tutucu var, bu iyi. İlk yapacağımız şey “Bir CD-ROM satış fiyatını etkiler mi?” Bunu kaydettiğimizde Header1 olacak. Ama bunu iki hash işaretine çevirecek olursak Header2'ye dönüşecek ve daha küçük olacaktır.

Bir sonraki adım , bu şeylerin neden önemli olduğunu girebileceğimiz bir Giriş yapmaktır . Örneğin, CD-ROM'dan sonraki en iyi şey ya da onun gibi bir şey diyebiliriz. Tüketici raporları üzerinde çalışıyorsanız veya bir pazarlama departmanında çalışıyorsanız, hangi özelliklerin gerçekten önemli olduğunu veya tüketicilerin ne aradığını anlamaya çalışıyorsunuzdur.

R paketlerini arayacağız ve başlayacağız. Burada sevdiğim tek güzel şey, HTML'yi R Notebook'ta gerçekten kullanabiliyor olmamız. Örneğin kendimize bir yorum bırakmak istersek şöyle bir şey yapabiliriz.

Bunu kaydettiğimizde, hiç görünmüyor. Bu yüzden bunu metinde kendimize bir yorum olarak bırakıyoruz. Bu, MS Word gibi yerlerde yapabilmeyi dilediğim bir şey.

R Not Defterlerinde Paketlerin Tanıtımı

Bir sonraki adım, bu kod grafiğini burada kullanmak ve birkaç ayar eklemek. Python ve SQL kullanabiliriz, ancak bu örnek için R kullanıyoruz.

İhtiyacımız olan tüm paketleri okuyacağız. Bunlar bilgisayarınızda yoksa, yüklemeniz gerekebilir.

Yine, bu tam bir rapor değil. Size R Markdown hakkında bilmeniz gereken birkaç şey göstermek için bir iskeletin üzerinden geçeceğiz.

Şimdi verilerimizi nereden aldığımızı ve onu neyin önemli kıldığını açıklayacağız. Bu durumda kaynağımızın Journal of Applied Econometrics olduğunu söyleyebiliriz. Bu yıldız işini yaptığımızda, italik hale getirecek.

Sonra Excel'de bir dosyayı okuyacağız ve onu getirmek için R'yi kullanacağız. Gördüğünüz gibi, veriler zaten oldukça iyi görünüyor, bu da R Not Defterleri ile ilgili başka bir harika şey.

Çıktı formatına bağlı olarak bu bile ortaya çıkabilir. HTML kullanıyorsanız, kullanıcınız aslında verileri gözden geçirebilir ve bazı temel etkileşimler gerçekleştirebilir. Bunları canlı belgelerde gerçekten yapabiliyor olmamız harika.

R Not Defterlerinde Dinamik Referans Ekleme

Şimdi veri metnine dinamik bir referans eklemek istediğimizi varsayalım. Bunun düzenli olarak güncellenmesini istiyoruz, çünkü her raporda olduğumuz zaman aynı olmayabilir, değil mi? Bu yüzden burada, metinde, satırda dinamik bir referans yapacağız.

Tüm bu kodlar için bir hile sayfası ve referans kılavuzu vardır. Yardıma gidin ve tüm farklı ayarlara bakabilmeniz için R Markdown için birini seçin. Muhtemelen onları ezberlemeye çalışmana değmez çünkü çok şey var ve onun yerine bunu kullanabilirsin.

R öbeğini tekrar ekleyeceğiz ve FALSE , nrows ve ncols öğelerini dahil edeceğiz .

Bu çalıştırılıp yürütüldükten sonra, nesnelere dönüştürülüp dönüştürülmediğini görmek için R ortamına bile gidebiliriz.

Güzel olan başka bir şey de, eğer sadece fikir saçıyorsanız ve gerçekte nasıl görüneceğini bilmek istiyorsanız, alttaki konsolu kullanabilirsiniz. Bunu konsolda çalıştırabilir ve çıktının nasıl göründüğünü görebiliriz.

Görüntüleyici bölmemize geri döneceğiz. Şimdi buradaki bu bölüm raporda hiç görünmüyor. Bir nesne kullanmak istiyor ama kodun hiçbirini göstermek istemiyorsanız bu güzel.

İşleri dinamik tutmak için bu arka metinleri nrows ve ncols'ta kullanıyoruz. Bir PDF raporunuz varsa ve bu sayıları her hafta sabit kodlamak yerine otomatik olarak değiştirmeniz gerekiyorsa, bu satır içi referansları kullanabilirsiniz.

Verileri yeniden keşfetme ve bilgisayarların fiyatını kontrol etme sürecindeyiz.

Bu kodu çalıştırdıktan sonra, hepsi güzel bir şekilde biçimlendirilmiş olan tanımlayıcı istatistikleri görebiliriz. Verilerin boyutuna bağlı olarak, dosyanın boyutuna oldukça duyarlı ve tepkiseldir.

Çözüm

Bu öğretici için, tekrarlanabilir araştırmalar geliştirmenin ve araştırma sonuçlarını R Not Defterleri kullanarak iletme sürecini kolaylaştırmanın önemini tartıştık. Bu şekilde, orijinal sonuçları hızlı ve kolay bir şekilde yeniden üretebilir ve bunların nasıl türetildiğini belirlemek için geriye doğru izini sürebiliriz. 

Lütfen bu eğitim serisinin 2. bölümündeki devamına dikkat edin.

George Dağı