يعد تنظيف البيانات ومعالجتها من المكونات الأساسية لأي مشروع لتحليل البيانات، (R) هي أداة قوية لتحليل البيانات وتقدم العديد من المكتبات والوظائف التي تجعل من السهل تنظيف البيانات ومعالجتها.
كيفية تنظيف البيانات ومعالجتها في R
- يتضمن تنظيف البيانات تحديد الأخطاء وتصحيحها والقيم المفقودة وحالات عدم الاتساق في البيانات، في (R)، توفر مكتبة (tidyr) وظائف لتنظيف البيانات، بما في ذلك وظائف معالجة البيانات المفقودة وإعادة تشكيل البيانات وتقسيم البيانات إلى أعمدة متعددة.
- على سبيل المثال، للتعامل مع البيانات المفقودة، يمكنك استخدام الدالة (() na.omit) لإزالة الصفوف ذات القيم المفقودة، إذا كنت تريد ملء القيم المفقودة، يمكنك استخدام وظيفة (() tidyr :: fill)، لتقسيم البيانات إلى أعمدة متعددة، يمكنك استخدام وظيفة (() tidyr ::eparate) ، والتي تسمح لك بتقسيم عمود واحد إلى أعمدة متعددة بناءً على فاصل أو تعبير عادي.
- تتضمن معالجة البيانات تحويل البيانات وتلخيصها وتجميعها لاستخراج رؤى ذات مغزى، يوفر (R) العديد من المكتبات لمعالجة البيانات، بما في ذلك (dplyr) و(reshape2).
- توفر مكتبة (dplyr) وظائف لتصفية البيانات واختيارها وتجميعها وتلخيصها، على سبيل المثال، تسمح لك وظيفة (() filter) بتجميع الصفوف الفرعية بناءً على شرط، بينما تتيح لك وظيفة (() select) تعيين أعمدة فرعية بناءً على أسمائها، تسمح لك وظيفة (() group_by) بتجميع البيانات حسب متغير واحد أو أكثر، وتتيح لك وظيفة (() summarize) حساب إحصائيات موجزة لكل مجموعة.
- توفر مكتبة (reshape2) وظائف لإعادة تشكيل البيانات من تنسيق عريض إلى تنسيق طويل والعكس صحيح، على سبيل المثال، يمكن لوظيفة (() melt) تحويل مجموعة بيانات واسعة إلى مجموعة بيانات طويلة، بينما يمكن لوظيفة (() dcast) تحويل مجموعة بيانات طويلة إلى مجموعة بيانات واسعة.
باختصار، توفر (R) العديد من المكتبات والوظائف لتنظيف البيانات ومعالجتها، مما يسهل تحضير البيانات للتحليل، من خلال إتقان هذه الأدوات، يمكن لمحللي البيانات التأكد من أن تحليلهم يعتمد على بيانات دقيقة ومتسقة، مما يؤدي إلى رؤى أكثر موثوقية واتخاذ قرارات أفضل.
