R Programlama Eğitimi

Değişkenler arasındaki ilişkiyi analiz eden bir istatistiksel model olan doğrusal regresyonu öğrenin. R'daki lm() fonksiyonunu adım adım rehberimizle keşfedin.

Lojistik regresyon hakkında her şeyi keşfedin: doğrusal regresyondan farkı, R'de glm() ile bu modelleri nasıl kurup değerlendirileceği ve daha fazlası!

Verinizi neden uzun biçimden geniş biçime ve tersine dönüştüreceğinizi öğrenin ve bunu R’da melt() ve dcast() ile nasıl yapacağınızı keşfedin!

Bu kısa eğitim, R ile makine öğreniminin temellerini tanıtmayı amaçlar: R'yi KNN ile çalışmak için nasıl kullanacağınızı gösterecek.

Base R'de hist() fonksiyonunu kullanarak histogram oluşturmayı ve özelleştirmeyi öğrenin. Renkler, etiketler, bölmeler, yoğunluk eğrileri ve betimsel istatistikler ele alınır.

R’da ggplot2 histogramlarını temel grafiklerden renklendirilmiş, fasetli ve yoğunluk bindirmeli görselleştirmelere kadar oluşturmayı ve özelleştirmeyi öğrenin.

Market Sepeti Analizi ve arka planda çalışan APRIORI Algoritmasını öğrenin. Perakendecilerin müşterilerin birlikte satın aldığı ürünleri öngörerek işleri nasıl büyüttüğünü göreceksiniz.

In this tutorial, you'll learn what Markov chain is and use it to analyze sales velocity data in R.

R'nin matrisi, satır ve sütunları adlandırma, öğelere erişim ile toplama, çıkarma, çarpma ve bölme gibi hesaplamalar hakkında her şeyi öğrenin.

Verileri birleştirme, özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken veri analizinde yaygın bir görevdir. R'deki merge fonksiyonu, paylaşılan değişkenlere göre iki veya daha fazla veri kümesini birleştirmenizi sağlayan güçlü bir araçtır.

Bu eğitimde, R'de birden fazla veri kümesini birleştirmeyi öğreneceksiniz.

Yaygın R fonksiyonlarında eksik (NA) değerleri hariç tutmak için na.rm = TRUE ayarlanır. Bu, doğru istatistikler hesaplamamıza ve sonuçlarımızın güvenilirliğini artırmamıza yardımcı olur.