Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
L’importation et le nettoyage des données sont des étapes cruciales dans le processus d’analyse de données UX. R et RStudio sont des outils puissants qui offrent des fonctionnalités riches pour ces tâches. Ce module vous enseignera comment importer des données dans R et les nettoyer pour une analyse efficace.
R supporte plusieurs formats de données tels que :
Pour importer un fichier CSV, vous pouvez utiliser la fonction read.csv
:
R
data < read.csv("chemin/vers/votre/fichier.csv")
Pour un fichier Excel, vous aurez besoin du package readxl
:
R
install.packages("readxl")
library(readxl)
data < readexcel("chemin/vers/votre/fichier.xlsx")
Note importante : Assurezvous que le fichier est bien formaté pour éviter des erreurs d'importation.
Le nettoyage des données est une étape essentielle pour obtenir des analyses fiables. Voici quelquesunes des tâches les plus courantes :
Il est fréquent de rencontrer des valeurs manquantes dans les jeux de données. R offre plusieurs méthodes pour les gérer :
R
dataclean < na.omit(data)
R
dataclean < data
dataclean[is.na(dataclean)] < mean(data, na.rm = TRUE)
Il est souvent nécessaire de convertir les types de données pour faciliter l'analyse :
as.numeric()
, as.factor()
, as.Date()
, etc. :
R
data$age < as.numeric(data$age)
data$dateofbirth < as.Date(data$dateofbirth, format="%Y%m%d")
Les doublons peuvent fausser les résultats d'analyse. Vous pouvez les supprimer à l'aide de la fonction distinct
du package dplyr
:
R
install.packages("dplyr")
library(dplyr)
dataclean < distinct(data)
Après avoir correctement importé et nettoyé vos données, vous serez prêt à réaliser des analyses plus approfondies. Le nettoyage des données assure que votre analyse sera précise et fiable, réduisant au minimum les erreurs potentielles.