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      • 如何为学习,实验和教学生成有意义的人造数据集?

      如何为学习,实验和教学生成有意义的人造数据集?

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 未分类
      • 日期 2021年9月9日
      • 评论 0评论

      专题介绍:R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R的学术性开发比较早,适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

      作者:AbdulMajedRaja RS
      原文链接:
      https://www.programmingwithr.com/how-to-generate-meaningful-fake-data-for-learning-experimentation-and-teaching/

      (文中链接,请点击阅读原文)

      问题描述

      关于R,有一件事是很多人的首选。iris数据集的黑白图已是R的一个巨无聊视图。这无聊是因为其美学和一次次使用的老套的例子。另一个问题是为你想教/学/实验的问题找到合适的数据集。假设您想讲时间序列,而在这种情况下,您的垃圾邮件/火腿分类数据集没有任何用处。

      解决方案

      不要担心,fakir可以帮助我们。fakir是一个由Colin Fay (Think-R)设计的R包,他对R社区的贡献非常大。

      关于fakir包

      在文档中,fakir的目标是提供可用于教学R的人造数据集。

      安装和加载

      fakir可以从Github上安装(CRAN上还没有fakir)

      # install.packages("devtools")
      devtools::install_github("ThinkR-open/fakir")

      library(fakir)

      用例:Clickstream / Web数据

      Clickstream / Web数据是目前许多组织在分析中使用的一个东西,但是你很难得到一些点击流数据,因为没有公司愿意分享他们的数据。在谷歌分析测试帐户上有一个样本数据,但这可能对您学习R或R的生态系统中的数据科学没有任何帮助。

      这是一个典型的例子,fakir可以帮助你

      library(tidyverse)
      fakir::fake_visits() %>% head()

      这就是使用fakir获取示例Clickstream (tidy)数据是如此的简单。另一件值得注意的事情是,如果您查看fake_visit()文档,您会发现有一个seed参数,这意味着您可以控制数据的随机化和可重复性它们。

      fake_visits(from = "2017-01-01", to = "2017-12-31", local = c("en_US", "fr_FR"), seed = 2811) %>% head()

      用例:French 数据

      此外,在上面使用fake_visit()函数时,您可能注意到了另一个属性local,它可以帮助您选择French数据而不是English数据。在我个人看来,如果您的任务是提高数据素养或使数据科学民主化,那么这一点至关重要。

      fake_ticket_client(vol = 10, local = "fr_FR") %>% head()

      在上面的例子中,我们使用了fakir的另一个函数fake_ticket_client(),它帮助我们给出一个典型的票据数据集(就像您从ServiceNow或Zendesk获得的数据集)

      用例:散点图

      所以,我在这篇文章开始关于iris数据集的叫嚷(别误会我:我对创建这个数据集的科学家们非常尊重,只是我对它的错误/过度使用了不欣赏),现在我们可以使用fakir数据集来克服它。

      fake_visits() %>% 
        ggplot() + geom_point(aes(blog,about, color = as.factor(month)))

      (也许,不是一个好的散点图来显示相关性,但是,嘿,你可以教散点图不绘制花瓣长度和萼片长度)

      总结

      如果你从事教学或喜欢实验,不想使用老套的数据集,fakir是一个非常好的值得了解的包。正如fakir包的作者在描述中提到的,charlatan是另一种帮助生成有意义的人造数据的r -包。

      参考文献

      • fakir – Github

      • fakir – Documentation


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