Sådan får du mere struktur i dine data med R

Når man arbejder med data, går en stor del af tiden sjældent til selve analysen. Den går til at læse data ind, rydde op, omstrukturere tabeller, rette fejl og gøre datasættet anvendeligt. Det er nødvendigt arbejde — men det kan også være langsomt, manuelt og svært at gennemskue.

Netop derfor er tidy data og data wrangling så vigtige begreber i data science. Når dine data er struktureret ordentligt, bliver det langt lettere både at analysere, visualisere og bygge modeller på dem.

Et af de værktøjer, mange bruger til det formål, er programmeringssproget R. Med pakker som dplyr kan du arbejde mere systematisk med dine data og gøre mange af de opgaver, der ellers tager unødigt lang tid, både hurtigere og mere overskuelige.

Når datastrukturen bremser analysen

Uanset om du arbejder med tekniske data, biologiske data, survey-data eller andre typer datasæt, er kvaliteten af det tidlige dataarbejde afgørende. Hvis datastrukturen er uklar, eller hvis transformationerne bliver lavet ad hoc, bliver resten af arbejdet også mere usikkert.

Når du arbejder med tidy data-principper, får du et stærkere fundament for at:

• læse og bearbejde data mere effektivt
• skabe overblik over datastrukturer
• visualisere data tydeligere
• bygge mere robuste analyser og simple modeller

Kort sagt: god data wrangling gør det lettere at få reel værdi ud af dine data.

R som værktøj til dataforarbejdning

R er et af de mest anvendte sprog inden for data science, statistik og machine learning. Det er særligt stærkt, når du skal arbejde med dataforberedelse, analyse og visualisering, og derfor er det et godt valg for mange, der vil styrke deres datakompetencer.

Hvis du er ny i R, kan det dog være svært at vide, hvor du skal starte.

Hvordan læser du data ind fra forskellige kilder? Hvordan transformerer du dem effektivt? Hvordan strukturerer du dit projekt, så koden er til at arbejde videre med? Og hvordan kommer du fra rå data til noget, du faktisk kan analysere?

Det er netop de spørgsmål, en grundlæggende forståelse af R kan hjælpe med at besvare.

Fra dataarbejde til data science

Når du får bedre styr på data wrangling, får du også et bedre afsæt for resten af data science-processen. Du bliver bedre i stand til at arbejde med visualisering, statistiske analyser og simple prædiktive modeller, fordi fundamentet er på plads.

På kurset Data Science med R får du en introduktion til R-økosystemet og lærer blandt andet at læse, transformere og skrive data, arbejde med datastrukturer, visualisere data og bygge simple modeller. Kurset er målrettet dig, der har lidt eller ingen erfaring med R, men gerne vil lære at bruge det i praksis til dataanalyse og data science.

Du får også en forståelse for, hvad data science kan gøre for dig og din organisation, hvordan du strukturerer dine projekter ordentligt, og hvordan du skriver mere ren og effektiv R-kode.

For mange er det netop her, gevinsten ligger: ikke bare i at lære et nyt sprog, men i at få en mere sikker, effektiv og anvendelig tilgang til arbejdet med data.