Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
R est un langage de programmation open source très populaire pour l'analyse de données et les statistiques. RStudio est un environnement de développement intégré (IDE) qui facilite l'utilisation de R grâce à une interface utilisateur conviviale. L'apprentissage de R et de RStudio permet d'analyser des données complexes et de créer des visualisations avancées.
Un des premiers aspects de l'analyse de données avec R est l'importation et le nettoyage des données. Plusieurs packages R comme readr
, data.table
et dplyr
facilitent cette tâche.
Pour importer des données, vous pouvez utiliser des fonctions telles que read.csv()
pour des fichiers CSV ou readxl::readexcel()
pour des fichiers Excel.
```r
data < read.csv("chemin/vers/le/fichier.csv")
library(readxl) data < readexcel("chemin/vers/le/fichier.xlsx") ```
Le nettoyage des données inclut des tâches telles que le traitement des valeurs manquantes, la transformation des colonnes et le filtrage des lignes.
```r
library(dplyr) dataclean < data %>% filter(!is.na(colonne)) %>% mutate(nouvellecolonne = colonne1 + colonne2) ```
R permet de réaliser des analyses statistiques de base telles que la description des données, les tests d'hypothèses et la régression.
```r
summary(dataclean$colonne) ```
```r
ttestresult < t.test(dataclean$colonne1, dataclean$colonne2) print(ttestresult) ```
Le package ggplot2 de R est l'un des plus puissants pour la visualisation des données. Il offre une grande flexibilité et des graphiques de haute qualité.
```r
install.packages("ggplot2") library(ggplot2)
ggplot(dataclean, aes(x = colonne1, y = colonne2)) + geompoint() + thememinimal() + labs(title = "Graphique de dispersion", x = "Colonne 1", y = "Colonne 2") ```
R et RStudio sont des outils puissants et flexibles pour l'analyse de données UX. Leur apprentissage permet de manipuler, analyser et visualiser efficacement des ensembles de données complexes, tout en bénéficiant des avantages de la communauté open source.