3) Последнее отличие – ссылки на домашний каталог. Символ «~» является удобным обозначением для домашнего каталога, но в Windows на самом деле нет понятия «домашний каталог», поэтому «~» указывает на папку документов текущего пользователя.
Специалисты хранят все файлы, связанные общими целями и задачами (входные данные, R скрипты, аналитические результаты, рисунки) в одном каталоге. Эта житейская мудрость является распространенной практикой, так как RStudio имеет встроенную поддержку для её реализации посредством создания проектов.
Для создания нового проекта, который будет использоваться при работаете с оставшейся частью книги, достаточно выбрать в главном меню приложения пункт «File», а затем «New Project…». Назовите проект «практикум по статистике» и хорошенько подумайте, в какой каталог его поместить. Если не сделаете это сознательно, то потом очень трудно будет его найти. Как только создание проекта завершено, проверьте, что путь до каталога проекта совпадает с рабочим каталогом. Всякий раз, когда в коде ссылаются на файл через относительный путь, он будет искаться в рабочем каталоге.
Теперь введите в редакторе скрипа следующие команды
library(tidyverse)
ggplot(diamonds, aes(carat, price)) +
geom_hex()
ggsave("алмазы.pdf")
write_csv(diamonds, "алмазы.csv")
И сохраните файл, назвав его «алмазы.R». Далее, запустите этот скрипт, чтобы создать файлы PDF и CSV в каталоге проекта. Не беспокойтесь о деталях, их разберем подробнее чуть позже. А пока, выйдите из RStudio и откройте папку проекта, обнаружите там файл «практикум по статистике» с расширением «.Rproj». Дважды кликните по нему для повторного открытия проекта. Заметьте, что вернулись на место, где остановились, это тот же самый рабочий каталог и история команд, открылись все файлы, над которыми работали. Следуя описанным инструкциям имейте ввиду, что начинать новый проект лучше с пустого системного окружения, как чистого листа.
Если теперь выполнить поиск файл алмазы.pdf, то найдется PDF рядом со скриптом, который его создал (алмазы.R). Одновременно сохранились график и данные, по которым он строился. Предпочтительно сохранять данные кодом R, а не с помощью мыши или через буфер обмена, чтобы не исказить информацию.
Проекты RStudio формируют крепкую основу рабочего процесса. Для повышения эффективности стоит придерживаться следующих рекомендаций:
• Создавать отдельный проект RStudio для каждого аналитического проекта.
• Хранить файлы данных в папке проекта, для удобной загрузки их в R.
• Храните там же и скрипты, редактируя их, запуская по частям или целиком.
• Сохранять там же и выходных данных (графики, очищенные данные).
• Использовать только относительные пути, а не абсолютные.
В результате, всё необходимое для работы будет находится в одном месте, изолированном от других проектов.
§4. Статистический анализ данных
Эта глава посвящена освоению основных приёмов статистического анализа информации, полученной средствами визуализации и преобразований, при систематическом изучении педагогических данных. Основная задача отдельной дисциплины, называемой «исследовательский анализ данных», заключается в открытии новых характеристик данных, и решается неоднократным повторением следующих трех шагов:
1) Сформулируйте вопросы о ваших данных.
2) Ищите ответы с помощью визуализации, преобразований и моделирования.
3) Используйте обнаруженные закономерности, чтобы уточнить имеющиеся вопросы и сформулировать новые.
