R for Finance परिचय

इस अध्याय में, आप Apple और IBM जैसी कंपनियों के ऐतिहासिक स्टॉक प्राइस का उपयोग करके वेक्टर और मैट्रिक्स के बारे में सब कुछ सीखेंगे। इसके बाद, आप वेक्टर और मैट्रिक्स को बनाना, नाम देना, मैनीपुलेट करना, और उनमें से चयन करना आत्मविश्वास से कर पाएँगे।

R में शायद सबसे महत्वपूर्ण डेटा स्ट्रक्चर — डेटा फ्रेम — वही रूप है जिसमें आपका अधिकांश डेटा होगा। यह मैट्रिक्स की संरचना को इस लचीलापन के साथ जोड़ता है कि हर कॉलम में अलग-अलग प्रकार का डेटा हो सकता है।

जिन सवालों के जवाब सीमित श्रेणियों में आते हैं, उन्हें फैक्टर के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। इस अध्याय में, आप बॉन्ड क्रेडिट रेटिंग्स का उपयोग करके फैक्टर्स को बनाना, उन्हें क्रमबद्ध करना, और उनका सबसेट लेना सीखेंगे।

क्या यह अच्छा नहीं होगा कि R में संबंधित वेक्टर, मैट्रिक्स, या डेटा फ्रेम्स को एक साथ रखने का कोई तरीका हो? इस अंतिम अध्याय में, आप एक छोटा स्टॉक पोर्टफोलियो बनाकर लिस्ट्स और उनकी कई रोचक विशेषताओं का अध्ययन करेंगे।