r 분석 예제

데이터 집합의 일부 변수가 요인이지만 숫자로 해석될 수 있는 경우가 있습니다. 예를 들어 Pclass(승객 클래스)는 값 1, 2 및 3을 이야기하지만, 이러한 값은 단지 수준이기 때문에 숫자로 간주되어서는 안 된다는 것을 알고 있습니다. 숫자가 아닌 요인으로 처리된 변수를 얻으려면 아래는 예측 분석의 R 스크립트입니다. 또한 기본 RScripts 폴더의 설치 패키지의 일부로 계절 예측.R이라는 파일로 사용할 수도 있습니다. 이 예제에서 MicroStrategy 지능형 엔터프라이즈에서 사용할 수 있는 MicroStrategy 자습서 프로젝트를 사용하여 이 스크립트를 배포하는 방법을 설명합니다. 다음 단계에서는 메트릭 식을 사용하여 예제 분석을 MicroStrategy 인텔리전트 엔터프라이즈에 배포하는 방법에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 메트릭은 분석을 위해 보고서에 배치됩니다. 아래 페이지에는 다양한 통계 패키지를 사용하여 다양한 통계 분석 기법의 적용을 보여주는 예(종종 가설)가 포함되어 있습니다. 각 페이지에는 샘플 데이터, 예제 분석 및 출력에 대한 설명과 함께 분석이 사용될 수 있는 시기의 몇 가지 예가 제공되며 자세한 내용은 참조가 있습니다. 이 페이지는 단지 기술의 본질을 소개하고 그것을 사용하는 방법에 대한 포괄적 인 설명을 제공하지 않습니다.

보조금 및 제안의 경우 일반적인 데이터 분석에 해당하는 전력 분석을 하는 것도 유용합니다. 아래에서 몇 가지 간단한 전력 분석의 예가 있습니다. 타이타닉에 탑승한 승객중 38.38%만이 살아남았습니다. 외부 데이터 원본을 사용하는 동안 읽기 명령을 사용하여 파일을 로드 할 수 있습니다 (Excel, CSV, HTML 및 텍스트 파일 등). R에서 생성된 새 메트릭의 값은 이 보고서에서와 동일한 데이터로 학습된 선형 회귀 모델이므로 수익 예측(월별) 메트릭의 값과 일치합니다. 클립보드의 메트릭 표현식을 새 메트릭의 정의 필드에 붙여넣습니다. 데이터 시각화는 데이터를 쉽게 해석할 수 있는 통찰력으로 전환하는 예술입니다.

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