Цифровая математика на языке r и excel что это
З-15 Математика на языке R: учебник / Финансовый университет при Правительстве РФ. - Москва: Прометей, 2018. - 324 с. (Учебники для вузов.
Структурно учебник представляет собой 17 компьютерных практикумов по изучению и применению вычислительных возможностей языка R в решении базовых задач математического анализа и линейной алгебры и календар-но соответствует программе дисциплины «Компьютерный практикум», читаемой в Финансовом университете при Правительстве РФ на первом курсе общеэкономических специальностей.
Содержательно в учебнике последовательно излагаются основы языка программирования R с постепенным углублением по мере продвижения по осваиваемым навыкам в применении к высшей математике первого курса. В конце учебника приведен глоссарий по операторам и библиотекам R для удобства последующего использования его в качестве справочного руководства по R. Для комфортного программирования на R практикумы ориентированы на популярную оболочку RStudio.
Учебник будет полезен всем студентам первых курсов, изучающих математический анализ и линейную алгебру, которые стремятся знать самые современные вычислительные технологии, а также тем, кто хочет научиться программировать на языке R и продолжать изучать его применение в статистическом анализе и анализе данных.
Учебник может быть интересен аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.
© Зададаев С. А. , 2018 © Издательство «Прометей», 2018
Оглавление
ПРАКТИКУМ 7 .
ПРАКТИКУМ 15 . РАСШИРЕНИЕ DOUBLE-АРИФМЕТИКИ . 275
Алгебраически точное решение
Вместо предисловия
Прежде, чем приступить к изучению и освоению материала этого учебника, важно правильно представлять себе специфику современного прикладного программирования. А она заключается в том, что нет ничего более быстро меняющегося, чем информационные технологии.
В процессе изучения вам самим наверняка захочется написать более совершенную функцию или процедуру, чем в обсуждаемом стандарте R. Сложно быстро изменить производственные технологии, но легко - программные.
Так что, приготовьтесь к постоянным усовершенствованиям пакета R, его библиотек и оболочки RStudio. Маловероятно, но возможно, что некоторые операции вообще не будут работать из-за их кардинального обновления. Это совершенная норма настоящего времени, и если вы хотите быть на олимпе вычислительных и визуализрующих возможностей, то решительно подключайте в свои союзники internet с его российскими и англоязычными ресурсами профессионалов, обсуждающих и творящих на языке R по всему миру.
Вы научитесь обрабатывать большие массивы данных, использовать библиотеки и строить графики. Сможете автоматизировать задачи и прокачаться до нового уровня в аналитике с помощью языка R.
- Длительность 4 месяца
- Онлайн в удобное время
- Кейс в портфолио
- Доступ к курсу навсегда
Кому подойдёт этот курс
Аналитикам и исследователям без опыта программирования на R
Научитесь программировать на R с нуля и автоматизируете свою работу. Сможете решать более сложные задачи и повысите свою ценность на рынке.
Аналитикам и исследователям, которые используют R в работе
Систематизируете знания и изучите продвинутые функции R. Сможете тратить меньше времени на ежедневные рутинные задачи.
Тем, кто хочет работать в аналитике
Освоите популярный инструмент для работы с данными и научитесь обрабатывать информацию с помощью языка R.
Сделаете шаг к карьере в аналитике и обойдёте конкурентов уже на старте.
Чему вы научитесь
- Обрабатывать данные базовыми средствами R и с помощью библиотеки tidyverse
- Выполнять разведывательный анализ данных в R
- Создавать интерактивные графики с помощью библиотеки Plotly
- Визуализировать данные с помощью библиотеки ggplot2
- Анализировать линейные регрессионные модели и представлять результаты
- Создавать интерактивные аналитические панели с помощью библиотеки Shiny
О Skillbox
Год английского языка бесплатно
Skillbox запустил онлайн‑платформу для изучения английского. Запишитесь на курс и получите годовой бесплатный доступ к материалам проекта.
Предложение действительно для пользователей, которые приобрели любой курс с 22 декабря 2021 года.
Вас ждут:
- методика ускоренного запоминания слов и грамматики;
- персональная программа освоения языка, которая поможет заговорить с нуля;
- возможность индивидуальных сессий с кураторами.
Как проходит обучение на платформе
Смотрите материалы в удобное время
Изучаете теорию и практикуетесь на задачах, приближённых к реальным.
Выполняете практические работы
Решаете задачи после каждого модуля и закрепляете знания.
Работаете с проверяющим экспертом
Получаете обратную связь по каждой работе в течение 13 рабочих дней.
Разрабатываете итоговый проект
Презентуете проект экспертам, дополняете портфолио и получаете сертификат о прохождении курса.
Содержание курса
Вас ждут вебинары и практика на основе реальных кейсов.
- 17 тематических модулей
- 72 видеоматериала
Язык программирования R
Знакомство с языком R и базовые операции
Установите R и RStudio — среду для разработки на R — и познакомитесь с её интерфейсом. Узнаете, как создавать файлы R и Rmarkdown, начнёте изучать синтаксис языка и познакомитесь с понятием вектора в R.
Типы и структуры данных
Изучите типы данных в R и научитесь преобразовывать данные из одного типа в другой. Разберёте структуры данных в R: векторы, матрицы, датафреймы и списки. Узнаете, как с ними работать.
Управляющие конструкции
Научитесь использовать условную конструкцию if-else, проверять условия, работать с циклами и функциями.
Обработка данных. Библиотека tidyverse
Чтение и запись файлов в R
Узнаете, как работать с файлами в рабочей папке, читать и записывать файлы форматов csv, txt и Excel.
Обработка данных базовыми средствами R
Научитесь использовать датафреймы и работать с данными с помощью базовых средств R. Узнаете, как выводить описание датафрейма, работать со строками и столбцами.
Обработка данных с библиотекой tidyverse: часть 1
Познакомитесь с библиотекой tidyverse и её возможностями. Разберёте особенности синтаксиса tidyverse и изучите работу с разными функциями. Узнаете, как группировать и агрегировать данные, выгружать сводную информацию с помощью библиотеки stargazer.
Обработка данных с библиотекой tidyverse: часть 2
Научитесь трансформировать структуру данных и объединять таблицы.
Работа с пропущенными значениями в R
Научитесь выполнять поиск и подсчёт пропущенных значений и искать в них закономерности. Поймёте, как визуализировать пропущенные значения с помощью библиотек mice и VIM и заполнять пропуски средствами tidyverse.
Работа с порядковыми и категориальными данными в R
Изучите шкалы данных: числовую, порядковую и категориальную. Разберёте особенности факторных данных в R и операции с ними. Научитесь работать с категориальными данными с forcats.
Визуализация данных
Визуализация данных в R
Научитесь строить простейшие графики базовыми средствами R — гистограмму, диаграмму рассеяния и линейный график. Узнаете, как их настраивать и выгружать в файл.
Визуализация данных с библиотекой ggplot2
Узнаете, как строить графики с библиотекой ggplot2. Научитесь работать с одномерными, двумерными и нечисловыми данными и группировать данные на графиках.
Статистический анализ данных в R
Разведывательный анализ данных в R
Познакомитесь с описательными статистиками в R. Научитесь пользоваться библиотекой psych и искать нетипичные значения. Изучите коэффициенты корреляции Пирсона и Спирмена и поймёте, как их применять. Узнаете о понятии корреляционных матриц, сможете их визуализировать и выгружать в отчёт.
Введение в теорию вероятностей
Узнаете, что такое случайный эксперимент и условная вероятность. Познакомитесь с разными типами случайных величин. Научитесь решать задачи на определение вероятности события.
Статистическое оценивание
Познакомитесь с законами статистики. Научитесь формулировать и проверять статистические гипотезы с помощью графиков распределения, доверительных интервалов и p-value.
A/B-тестирование
Узнаете, что такое A/B тестирование и в каких задачах его применяют. Научитесь проверять гипотезы с помощью метода ANOVA и тестов Уилкоксона и Краскела-Уоллиса.
Поиск взаимосвязей в данных в R
Научитесь выделять взаимосвязи в количественных и категориальных данных. Изучите простую линейную регрессию. Узнаете, как работать с регрессионной моделью, проверять её качество, выгружать результаты и включать их в отчёт Rmarkdown.
Регрессионный анализ в R
Узнаете, что такое регрессионные модели и в чём их ценность для статистических исследований. Научитесь строить регрессии в R, чтобы решать аналитические задачи.
Продвинутая визуализация и представление результатов анализа
Интерактивные графики с библиотекой Plotly
Познакомитесь с проектом Plotly, разберёте его возможности, особенности синтаксиса и функции. Научитесь строить интерактивные графики Plotly в 2D и 3D и публиковать результаты на RPubs.
Аналитические панели в R: фреймворк Shiny
Изучите проект Shiny, его возможности и устройство кода. Установите библиотеку Shiny, научитесь редактировать шаблонное приложение, добавлять на дашборд меню, строки датафрейма и элементы интерфейса.
Итоговый проект
Обработка и анализ социально-экономических данных
Вы выгрузите данные из разных файлов, соберёте их в единый датафрейм и обработаете его. Проведёте разведывательный анализ, построите регрессионные модели и графики, а затем представите результаты и интерпретацию в отчёте.
Получить презентацию курса и консультацию специалиста
Наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время
Спикер
Алла
Тамбовцева
Ведёт курсы по статистике, анализу данных и программированию на языках R и Python. Опыт преподавания — больше 7 лет.
Отзывы участников
Иван Медведев, Ивантеевка
Если какой-то материал тяжело даётся, есть вопрос по ДЗ, достаточно написать преподавателю, который поможет разобраться с информацией и подскажет, как решить задачу.
По итогу 9-месячной учебы стал по-другому смотреть на сайты. Замечаю «баги», разбираюсь в вёрстке, веду репорты. Узнал, как работать со специфическим ПО.
Уже сейчас нисколько не жалею, что выбрал Skillbox. Спасибо.
Валентина Нарушевич, Санкт-Петербург
Благодаря курсу я научилась создавать классные постеры и векторные изображения. Также мой список новых скиллов пополнили ретушь и обтравка изображений — одни из главных навыков профессионального графического дизайнера.
Ну и умение верстать журналы! Теперь я как самый настоящий графический дизайнер с лёгкостью могу создать разворот какого-нибудь модного журнала.
Алла Комиссаренко, Москва
Работать дизайнером мне очень нравится, от UX я вообще в восторге, тяга к аналитике у меня была всегда. После долгих поисков работы в новой сфере подруга помогла мне получить заказ на редизайн сайта большой компании.
Отдельно хочу сказать спасибо куратору Александру Свобода, он очень подробно расписывал все недочёты и ошибки решений в дизайне.
Мой сайт
ВКонтакте
Яна Щербицкая, Санкт-Петербург
Курс очень круто структурирован, там есть все знания, которые мне нужны, чтобы освоить программу. Сама бы я точно что-нибудь пропустила.
Преподаватели всё спокойно и терпеливо объясняют. Если ты что-то не понял, снимут дополнительный видеоролик и покажут ещё раз.
Самое крутое в курсах Skillbox — постоянная связь с теми, кто подскажет, как правильно.
Мой сайт
Елена Кальво, Ницца, Франция
«Почему бы не сделать из хобби источник заработка?» — однажды подумала я.
Недолго размышляя, записалась на курс в Skillbox и встала в ряд претендентов на гордое звание копирайтера.
Работа с текстом помогла мне вернуть свою жизнь, вдохновила. Я начала снова ухаживать за собой, читать. Увидела, что я не только мать, но и писатель.
Ирина Семёнова, Бельцы, Молдова
Я узнала, что такое охваты, KPI и прочие слова, которые раньше пугали. Поняла, что чем проще и понятнее, тем лучше. Разобралась в сложной иерархии рекламного кабинета и научилась настраивать аудиторию и рекламу.
Я уже в теме и не боюсь назвать своих более опытных друзей коллегами.
- Старт курса: 13 мая
- Осталось: 5 мест
Стоимость курса
- Рассрочка на 12 месяцев
- 3 408 ₽/мес
- 4 869 ₽/мес
Участвует в распродаже Скидка 30%
действует 0 дня 00:00:00
Ваша заявка успешно отправлена
Получите консультацию и курс в подарок при покупке
Мы свяжемся с вами и ответим на любые возникшие вопросы
Ваша заявка успешно отправлена
Записаться на курс
Наш специалист свяжется с вами и ответит на любые ваши вопросы
Ваша заявка успешно отправлена
Спасибо за заявку!
Наш менеджер свяжется с вами
в ближайшее время
Оплатить без консультации и получить скидку 2045 ₽
Условия рассрочки
Сумма первых 5 платежей поступит на Ваш счет, с которого будет списываться плата за обучение.
Ваши собственные средства начинают списываться только с 6 месяца обучения
Часто задаваемые вопросы
Я никогда не программировал на R. У меня получится?
Для прохождения этого курса достаточно базовых знаний в программировании. Уделяйте больше внимания практике и читайте дополнительную литературу. В остальном помогут практикующие эксперты, которые будут сопровождать вас на протяжении всего курса.
Мне подойдет этот курс, если я не умею программировать?
Мы не разбираем основы на этом курсе. Вам будет легче проходить курс, если у вас есть хотя бы минимальный опыт программирования на любом языке.
Какой график обучения на платформе? Получится ли совмещать его с работой?
Вы можете изучать материалы курса в удобном вам режиме, совмещать обучение на платформе с работой и личной жизнью. Более того, все видео будут доступны и по окончании курса, так что вы сможете освежить свои знания в любой момент.
Сколько часов в неделю мне нужно будет уделять обучению на платформе?
Кто будет мне помогать в обучении на платформе?
У вас будут проверяющие эксперты и куратор в Telegram-чате курса. Они прокомментируют практические работы, дадут полезные советы и ответят на любые вопросы. Вы сможете перенять их опыт, профессиональные знания и лайфхаки.
Действуют ли какие-нибудь программы рассрочки?
Да, вы можете купить курс в рассрочку — спланировать свой бюджет, разбив всю сумму на небольшие ежемесячные платежи.
- Санкт-Петербург
- Алматы
- Киев
- Минск
- Москва
- Санкт-Петербург
- Алматы
- Волгоград
- Воронеж
- Екатеринбург
- Казань
- Красноярск
- Нижний Новгород
- Новосибирск
- Омск
- Пермь
- Ростов-на-Дону
- Уфа
- Челябинск
- Вологда
- Гомель
- Ижевск
- Иркутск
- Калининград
- Кемерово
- Киров
- Краснодар
- Курск
- Липецк
- Махачкала
- Оренбург
- Пенза
- Ростов
- Рязань
- Саратов
- Севастополь
- Симферополь
- Сочи
- Ставрополь
- Сургут
- Тверь
- Тольятти
- Томск
- Тула
- Тюмень
- Ульяновск
- Хабаровск
- Чебоксары
г. Москва, Ленинский проспект,
дом 6, строение 20
Мы используем файлы cookie для персонализации сервисов и повышения удобства пользования сайтом. Если вы не согласны на их использование, поменяйте настройки браузера.
В связи с карантином многие сейчас львиную долю времени проводят дома, и это время можно, и даже нужно провести с пользой.
В начале карантина я решил довести до ума некоторые проекты начатые несколько месяцев назад. Одним из таких проектов был видео курс "Язык R для пользователей Excel". Этим курсом я хотел снизить порог вхождения в R, и немного восполнить существующий дефицит обучающих материалов по данной теме на русском языке.
Если всю работу с данными в компании, в котороый вы работаете принято по-прежнему вести в Excel, то предлагаю вам познакомится с более современным, и при этом совершенно бесплатным инструментом анализа данных.
Если вы интересуетесь анализом данных возможно вам будут интересны мои telegram и youtube каналы. Большая часть контента которых посвящены языку R.
Курс построен вокруг архитектуры tidyverse , и входящих в неё пакетов: readr , vroom , dplyr , tidyr , ggplot2 . Конечно в R есть и другие хорошие пакеты выполняющие подобные операции, например data.table , но синтаксис tidyverse интуитивно понятен, его легко читать даже неподготовленному пользователю, поэтому я думаю, что начинать обучение языку R лучше именно с tidyverse .
Курс проведёт вас через все операции анализа данных, от загрузки до визуализации готового результата.
Почему именно язык R, а не Python? Потому, что R функциональный язык, пользователям Excel на него перейти легче, т.к. не надо вникать в традиционное объектно-ориентированное программирование.
На данный момент запланировано 13 видео уроков длительностью от 5 до 20 минут каждый.
Уроки будут открываться постепенно. Каждый понедельник я буду открывать доступ к новому уроку у себя на YouTube канале в отдельном плей листе.
Думаю это понятно из названия, тем не менее опишу более подробно.
Курс ориентирован на тех, кто в работе активно использует Microsoft Excel и там же реализует всю работу с данными. В общем, если вы открываете приложение Microsoft Excel хотя бы раз в неделю то курс вам подойдёт.
Навыков программирования для прохождения курса от вас не требуется, т.к. курс ориентирован на начинающих.
Но, возможно начиная с 4 урока найдётся материал интересный и для активных пользователей R, т.к. основной функционал таких пакетов как dplyr и tidyr будет рассмотрен достаточно подробно.
Урок 1: Установка языка R и среды разработки RStudio
Дата публикации: 23 марта 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
Вступительный урок в ходе которого мы скачаем и установим необходимое программное обеспечение, и немного разберём возможности и интерфейс среды разработки RStudio.
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 2: Основные структуры данных в R
Дата публикации: 30 марта 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
Этот урок поможет вам разобраться с тем, какие структуры данных есть в языке R. Мы подробно разберём векторы, дата фреймы и списки. Научимся их создавать и обращаться к их отдельным элементам.
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 3: Чтение данных из TSV, CSV, Excel файлов и Google Таблиц
Дата публикации: 6 апреля 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
Работа с данными, не зависимо от инструмента, начинается с их добычи. В ходе урока используются пакеты vroom , readxl , googlesheets4 для загрузки данных в среду R из csv, tsv, Excel файлов и Google Таблиц.
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 4: Фильтрация строк, выбор и переименование столбцов, пайпланы в R
Дата публикации: 13 апреля 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
Этот урок посвящён пакету dplyr . В нём мы разберёмся как фильтровать датафреймы, выбирать нужные столбцы и переименовывать их.
Также узнаем что такое пайпланы и как они помогают делать ваш код на языке R более читабельным.
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 5: Добавление вычисляемых столбцов в таблицу на языке R
Дата публикации: 20 апреля 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
В этом видео мы продолжаем знакомство с библиотекой tidyverse и пакетом dplyr .
Разберём семейство функций mutate() , и научимся с их помощью добавлять в таблицу новые вычисляемые столбцы.
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 6: Группировка и агрегация данных на языке R
Дата публикации: 27 апреля 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
Данный урок посвящён одной из основных операций анализа данных, группировке и агрегации. В ходе урока мы будем использовать пакет dplyr и функции group_by() и summarise() .
Мы рассмотрим всё семейство функций summarise() , т.е. summarise() , summarise_if() и summarise_at() .
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 7: Вертикальное и горизонтальное объединение таблиц на языке R
Дата публикации: 4 мая 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
Этот урок поможет вам разобраться с операциями вертикального и горизонтального объединения таблиц.
Вертикальное объединение является аналогом операции UNION в языке запросов SQL.
Горизонтальное объединение пользователям Excel более известно благодаря функции ВПР, в SQL такие операции осуществляются оператором JOIN.
В ходе урока мы решим практическую задачу, в ходе которой будем использовать пакеты dplyr , readxl , tidyr и stringr .
Основные функции которые мы рассмотрим:
- bind_rows() — вертикальное объединение таблиц
- left_join() — горизонтальное объединение таблиц
- semi_join() — включающее объединение таблиц
- anti_join() — исключающее объединение таблиц
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 8: Оконные функции в R
Дата публикации: 11 мая 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
Оконные функции по смыслу похожи на агрегирующие, они также принимают на вход массив значений и проводят над ними арифметические операции, но в исходящем результате не изменяют количество строк.
В этом уроке мы продолжаем изучать пакет dplyr , и функции group_by() , mutate() , а также новые cumsum() , lag() , lead() и arrange() .
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 9: Вращение таблиц или аналог сводных таблиц в R
Дата публикации: 18 мая 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
Большинство пользователей Excel используют сводные таблицы, это удобный инструмент с помощью которого вы можете в считанные секунды превратить массив сырых данных в читабельные отчёты.
В этом уроке мы разберёмся с тем как вращать таблицы в R, и преобразовывать их из широко формата в длинный и наоборот.
Большая часть урока посвящена пакету tidyr и функциям pivot_longer() и pivot_wider() .
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 10: Загрузка JSON файлов в R и преобразование списков в таблицы
Дата публикации: 25 мая 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
JSON и XML являются чрезвычайно популярными форматами хранения и обмена информацией, как правило, за счёт своей компактности.
Но анализировать данные представленные в таких форматах сложно, поэтому их перед анализом необходимо привести к табличному виду, именно этому мы и научимся в данном видео.
Урок посвящён пакету tidyr , входящему в ядро библиотеки tidyverse , и функциям unnest_longer() , unnest_wider() и hoist() .
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 11: Быстрое построение графиков с помощью функции qplot()
Дата публикации: 1 июня 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
Пакет ggplot2 является одним из наиболее популярных средств визуализации данных не только в R.
В этом уроке мы научимся построению простейших графиков с помощью функции qplot() , и разберём все её аргументы.
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 12: Построение графиков слой за слоем с помощью пакета ggplot2
Дата публикации: 8 июня 2020
Ссылки:
Видео:
Описание:
В уроке продемонстрирована вся мощь пакета ggplot2 и заложенной в него грамматики построения графиков слоями.
Мы разберём основные геометрии которые присутствуют в пакете и научимся накладывать слои для построения графика.
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Урок 13: Изменение элементов графика и применение тем в ggplot2
Дата публикации: 15 июня 2020
Ссылки:
Описание:
Заключительный урок курса посвящён приведению готовых графиков к корпоративному стилю, мы научимся применять готовые темы из пакетов ggthemes и ggthemr , и разберёмся со слоем theme() .
Видео:
Тест
Ссылка на тест для проверки знаний.
Я старался подойти к формированию программы курса максимально лаконично, выделить только самую необходимую информацию которая понадобится вам для того, что бы сделать первые шаги в изучении такого мощного инструмента анализа данных как язык R.
Курс не является исчерпывающим руководством по анализу данных с помощью языка R, но поможет вам разобраться со всеми необходимыми для этого приёмами.
Пока программа курса рассчитана на 12 недель, каждую неделю, по понедельникам я буду открывать доступ к новым урокам, поэтому рекомендую подписаться на YouTube канал, что бы не пропустить публикацию нового урока.
Постановка задачи и предварительные настройки
Для того, чтобы мы смогли использовать функции R из VBA необходимо в Excel открыть «редактор Visual Basic» (Alt + F11). После этого к проекту надо добавить модуль RExcelVBAlib, сделать это можно перейдя Tools->References и поставить галочку на нужном пункте.
Данный модуль содержит класс rinterface, посредством, которого и происходит взаимодействие составляющих нашей связки.
Для демонстрации я взял исходные данные по котировакам доллара с сайта «Финам» за период 16.12.2011 по 20.03.2014. Для примера на их основе средствами R построим график изменения ежемесячной цены открытия ('OPEN').
Основы работы с rinterface из RExcel
Для начала давайте напишем код на R, который будет выполнять поставленную задачу и сохраним его в файл, например agg_price.R (он нам понадобиться в дальнейшем).
- Преобразует наш набор данных во временной ряд. Индексами которого будут значения столбца 'Date', преобразованные в дату. Значения уровней данного рядя будут равны столобцу 'OPEN'.
- С помощью следующей строки мы агрегируем наши данные по месяцам с помощью функции aggregate. Данный шаг нужен потому, что исходные данные у нас содержат ежедневные данные, а нам надо перейти к месяцам.
- выводим график по месячным значениям
- возвращаем массив с месячными значения, на основе которых строился график.
Способ 1. Построчное выполнение команд функции.
Данный способ является самым простым для понимания и самым длинным по количеству строк кода. Код процедуры для него следующий:
- PutDataframe
- RRun
- InsertCurrentRPlot
Способ 2. Использование внешней функции для выводом графика.
Процедура для этого способа выглядит следующим образом:
- RunRFile
- AsSimpleDF
- RunRCall
Способ 3. Использование внешней функции с выводом данных и графиком.
У данной процедуры есть лишь одно небольшое отличие от предыдущей, а именно вместо
RunRCall вызывается GetRApply .
Отличие данной функции в том, что она может возвращать результат (return (. ) не игнорируется), а не только выполнять како-то код. Хотя тем, кто знаком с определение процедуры и функции, данное отличие понятно.
Кроме того, у GetRApply после параметра с именем функции, также необходимо указать диапазон ячеек, куда будут выводиться значения, получившиеся при работе функции.
Плюсы и минусы данного подхода такие же, как и у предыдущего.
Заключение
После выполнения данных VBA процедур, наш тестовый лист выглядит так:
В статье я постарался показать наиболее полезные варианты исполнения кода R из VBA. Кроме того в сжатой форме были описаны достоинства и недостатки всех этих способ. Также надо сказать, что RExcel может работать и без VBA.
Надо отметить, что показаны далеко не все функции интерфейса rinterface, но данный материал даст возможность с минимальными затратами времени освоить и не описанные функции.
Файл с процедурами можно взять у меня на GitHub'е.
Структурно учебник представляет собой 17 компьютерных практикумов по изучению и применению вычислительных возможностей языка R в решении базовых задач математического анализа и линейной алгебры и календарно соответствует программе дисциплины «Компьютерный практикум», читаемой в Финансовом университете при Правительстве РФ на первом курсе общеэкономических специальностей. Содержательно в учебнике последовательно излагаются основы языка программирования R с постепенным углублением по мере продвижения по осваиваемым навыкам в применении к высшей математике первого курса. В конце учебника приведен глоссарий по операторам и библиотекам R для удобства последующего использования его в качестве справочного руководства по R. Для комфортного программирования на R практикумы ориентированы на популярную оболочку RStudio. Учебник будет полезен всем студентам первых курсов, изучающих математический анализ и линейную алгебру, которые стремятся знать самые современные вычислительные технологии, а также тем, кто хочет научиться программировать на языке R и продолжать изучать его применение в статистическом анализе и анализе данных. Учебник может быть интересен аспирантам, научным сотрудникам и преподавателям.
Требования.
Для работы с текущими и последующими учебно-методическими материалами по R необходимо иметь установленные на компьютере два пакета: интерпретатор языка программирования R и оболочку RStudio. Процедура официального бесплатного скачивания и установки этих пакетов была описана в инструкции выше. Настоятельно советуем установить эти два пакета на своем личном компьютере (ноутбуке, планшете,…), т.к. вместе с десятками тысяч других специалистов по всему миру считаем это вычислительное средство одним из первых в линейке лидеров на данный момент времени.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
ВМЕСТО ПРЕДИСЛОВИЯ.
КОМПЕТЕНЦИИ ДИСЦИПЛИНЫ.
ИНСТРУКЦИЯ ПО УСТАНОВКЕ ПАКЕТОВ R И RSTUDIO.
ПРАКТИКУМ 1.ВВЕДЕНИЕ В R (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 2.ПРОГРАММИРОВАНИЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ ФУНКЦИЙ В R (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 3.ИССЛЕДОВАНИЕ НУЛЕЙ И ЭКСТРЕМУМОВ ФУНКЦИЙ (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 4.ЧИСЛЕННОЕ НАХОЖДЕНИЕ ОПРЕДЕЛЕННОГО И НЕСОБСТВЕННОГО ИНТЕГРАЛА В R (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 5.ПОСТРОЕНИЕ ПОВЕРХНОСТЕЙ И ЛИНИЙ УРОВНЯ В R (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 6.СИМВОЛЬНОЕ ДИФФЕРЕНЦИРОВАНИЕ В R (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 7.ТИПЫ ДАННЫХ В R (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 8.ЦИКЛИЧЕСКИЕ ПРОЦЕДУРЫ В R (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 9.ЧИСЛЕННОЕ РЕШЕНИЕ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ В R (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 10.ЗАДАНИЕ ВЕКТОРОВ И МАТРИЦ В R (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 11.СОХРАНЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ В R И ИМПОРТ/ЭКСПОРТ ДАННЫХ ИЗ EXCEL (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 12.ВЕКТОРНАЯ АЛГЕБР А (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 13.АЛГЕБРА МА ТРИЦ (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 14.МАТРИЧНЫЕ УРАВНЕНИЯ (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 15.РАСШИРЕНИЕ DOUBLE-АРИФМЕТИКИ.
ПРАКТИКУМ 16.СПЕКТРАЛЬНОЕ И СИНГУЛЯРНОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ МАТРИЦ (RSTUDIO).
ПРАКТИКУМ 17.ЗАДАЧИ ЛИНЕЙНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ (RSTUDIO).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ГЛОССАРИЙ.
Читайте также: