Ich werde Datenanalyse mit R Programmierung, RStudio, SAS, maschinellem Lernen und Python durchführen
Über diesen Service
Datenanalyse mit R und RStudio
1. Bibliotheken importieren: Notwendige Bibliotheken laden (z.B. dplyr, ggplot2, caret).
2. Daten importieren: Daten aus CSV, Excel oder anderen Formaten mit read.csv(), readxl::read_excel() einlesen.
3. Datenbereinigung: Fehlende Werte, Ausreißer behandeln und Daten transformieren mit dplyr.
4. Datenvisualisierung: Plots, Diagramme und Heatmaps mit ggplot2 erstellen.
5. Statistische Analyse: Regression, Hypothesentests und Clustering mit dem stats-Paket durchführen.
6. Maschinelles Lernen: Modelle mit dem caret-Paket implementieren.
7. Berichte erstellen: Berichte mit R Markdown generieren.
Datenanalyse mit SAS
Daten importieren: Daten aus CSV, Excel oder anderen Formaten mit PROC IMPORT einlesen.
Datenmanipulation: Daten mit DATA-Schritt, PROC TRANSPOSE und PROC SORT bearbeiten.
Datenvisualisierung: Plots, Diagramme und Heatmaps mit PROC SGPLOT erstellen.
Statistische Analyse: Regression, Hypothesentests und Clustering mit PROC REG, PROC TTEST durchführen.
Maschinelles Lernen: Modelle mit PROC LOGISTIC, PROC TREE implementieren.
Datenanalyse mit Python
1. Notwendige Bibliotheken laden (z.B. Pandas, NumPy, Matplotlib).
2. Daten aus CSV, Excel oder anderen Formaten mit Pandas.read_csv() einlesen.
Vielen Dank
