R — отличный ресурс для управления данными, статистики, анализа и визуализации, и он становится лучше с каждым днем. Во многом это связано с активным сообществом, которое постоянно создает и строит расширения для мира R. Если вы хотите внести свой вклад в это сообщество, написание пакета может быть одним из способов. Это именно то, что мы намеревались сделать с нашим пакетом overviewR . Несмотря на то, что существует множество отличных ресурсов для изучения того, как написать пакет на..

Разработка функций  – это самый важный процесс, которым вы должны овладеть. Вы изучите серию очень мощных приемов, которые волшебным образом увеличат производительность ваших моделей. Я помню, когда я начал изучать науку о данных, я начал изучать модели машинного обучения, я думал, что уже усвоил самое сложное. Это было так далеко от реальности, что любой человек менее чем за 5 минут может создать модель. Это было то, что я сделал, мне пришлось довольствоваться такими..

Как найти причину ошибок в вашем R-коде Независимо от того, насколько вы внимательны и опытны как разработчик, вы будете совершать ошибки. И даже если вы идеальны, процесс разработки редко бывает таковым. Непонимание, предположения и плохая коммуникация могут привести к ошибкам. Методика, которую разработчики используют для поиска основной причины ошибок, называется отладкой. Сегодня мы рассмотрим, как использовать встроенный в RStudio отладчик. Есть несколько способов..

Демонстрация того, как выполнять линейную регрессию в R и Python, а также обсуждение различий между ними. Существуют десятки статей, в которых R и Python сравниваются с субъективной точки зрения, основанной на мнении. И Python, и R - отличные варианты для анализа данных или любой работы в области науки о данных. Но если ваша цель - выяснить, какой язык вам подходит, чтение чужого мнения может оказаться бесполезным. «Легко» для одного человека «сложно» для другого, и наоборот. Эта..

О пакете deaR, анализе оболочки данных и наборе данных Fortune 500 Цитаты из статьи deaR: https://www.researchgate.net/publication/352461209_deaR-Shiny_An_Interactive_Web_App_for_Data_Envelopment_Analysis Анализ оболочки данных (DEA) — это широко используемый метод математического программирования для оценки относительной эффективности набора однородных DMU (единиц принятия решений), которые потребляют одни и те же входные данные (в разных количествах) для получения одинаковых..