L’analisi dei dati
Come reperirlo
Claudio Locci - Vincenzo Rundeddu
Corso di Analisi di Mercato - Anno 2011
- Download dal sito: www
www..r-project.
project.org
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Primi passi:
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L’importazione
• Posizionare il file .csv o .txt su cui svolgere l’analisi in
> dati2<-read.csv2("centrocomm.csv")
una cartella a piacere;
• Entrare in R e dal menù “File – Cambia directory”
Ora possiamo richiamare in qualsiasi momento l’oggetto
individuare la cartella selezionata nel punto precedente;
“dati”.
• Effettuare l’importazione del file attraverso il comando
Si noti che la scelta del nome “dati” è puramente
read.csv2
casuale.
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Verifica corretta importazione
Media
1) > fix (dati)
Visualizza il database in stile excel;
Il comando che permette di calcolare la media di una
variabile è “mean”.
Calcoliamo la media della variabile “etainterv”:
2) > str (dati)
Visualizza le tipologie di variabili importate e indica il
numero di osservazioni presenti nel database;
> mean (dati$etainterv)
[1] 52.27778
3) > summary (dati)
Principali statistiche descrittive
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Il simbolo “$” permette di richiamare una o più variabili
da un database. Esso dev’essere sempre preceduto
dal nome del database e seguito dal nome della
variabile.
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Varianza
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Le tabelle di frequenza
Il comando che permette di calcolare la varianza di una
variabile è “var”.
Calcoliamo la varianza della variabile “nspesemese”:
Attraverso il comando “table” possiamo costruire una
tabella di frequenza per la variabile desiderata:
> table(dati$genereinterv)
> var(dati$nspesemese)
[1] 23.51705
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f m
67 41
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Le tabelle di frequenza
La logica del linguaggio
Se volessimo costruire un tabella a doppia entrata è
sufficiente inserire un seconda variabile dopo la
virgola:
•
Le elaborazioni in R vanno effettuate su oggetti. Per creare
oggetti si utilizza l’operatore di assegnazione “<
<-” o “-->”
•
> table(dati$genereinterv,dati$luogodomicilio)
Il trattino e il maggiore o minore formano una freccia il cui
senso indica l’assegnazione
nomeoggetto <<- funzione(parametro1, parametro2)
lontano vicino
f
25 42
m
15 26
o alternativamente
funzione(parametro1, parametro2) -> nomeoggetto
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La logica del linguaggio
Eliminare gli oggetti
Ad esempio, salviamo la tabella di frequenza vista in
Se si vogliono eliminare più oggetti, bisogna elencarli
separati da virgole.
precedenza
> rm(thing1, thing2)
> tabella<-table(dati$genereinterv,dati$luogodomicilio)
> ls()
[1] "dati"
Quando si inizia una nuova sessione di lavoro, `e
opportuno rimuovere tutti i vecchi oggetti che non servono.
Un comando utile `e:
"tabella"
> rm(list = ls())
o, in alternativa, rm(list=objects()).
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Il salvataggio dei dati
Importanza della cronologia
Nella directory di lavoro R salva 2 file:
1.un file ASCII(.Rhistory) che riporta i codici digitati
sul prompt, senza comunque riportare le “risposte” di
R.
• si salva da “File” – “salva cronologia”;
• si apre con “notepad”;
2.un file “workspace” (.Rdata) che contiene tutti gli
oggetti creati durante la sessione.
• si salva da “File” – “salva area di lavoro”;
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Importanza dell’Help
•
Per conoscere parametri e modalità di utilizzo di una
help (mean) oppure ?mean
Per osservarne l’utilizzo con esempi
•
Può essere aperta e modificata con il blocco note/notepad
•
Con un semplice “Copia e incolla” si può “rilanciare” in un
attimo tutto il codice sull’area di lavoro (anche migliaia di
elaborazioni)
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Il simbolo # consente di inserire commenti dopo la
digitazione di un comando.
Poiché esiste la possibilità di salvare la cronologia
(tutto ciò che si è digitato), un commento dopo i
comandi più significativi permette di creare un
promemoria sul significato di quel comando.
Esempio:
> 3 * 3 # moltiplicazione
[1] 9
example(mean)
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Permette di richiamare il codice già digitato con le frecce
Il simbolo #
funzione (es: mean)
•
•
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I grafici: variabili quantitative
I grafici: variabili quantitative
“Hist” è il comando per creare un istogramma con le
variabili quantitative:
> hist(dati$etainterv,freq=T)
“Boxplot” è il comando per creare una scatola a baffi
con le variabili quantitative:
> boxplot(dati$etainterv)
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I grafici: variabili qualitative
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I grafici: variabili qualitative
“Barplot” è il comando per creare un diagramma a barre
con le variabili qualitative:
> barplot(table(dati$luogodomicilio))
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“Pie” è il comando per creare grafico a torta con le
variabili qualitative:
> pie(table(dati$luogodomicilio))
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I grafici bivariati: 2 variabili
qualitative
I grafici bivariati: 2 variabili
qualitative
Utilizzo la virgola per separare le due variabili qualitative
> plot(table(dati$luogodomicilio,dati$genereinterv))
Utilizzo la virgola per separare le due variabili qualitative
> plot(table(dati$luogodomicilio,dati$mezzipubb),col=rainbow(5))
lontano
vicino
x
vicino
si
m
piedi
no
f
lontano
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I grafici bivariati: 2 variabili
quantitative
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I grafici bivariati: 1 variabile
qualitativa e 1 quantitativa
> boxplot(split(dati$nspesemese,dati$genereinterv))
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Utilizzo un grafico a dispersione
> plot(dati$etainterv,dati$nspesemese)
5
10
15
> cor(dati$etainterv,dati$nspesemese)
[1] 0.3671785
f
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m
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