« Importation, manipulation et nettoyage des données avec R » : différence entre les versions
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== Description du module == | == Description du module == | ||
Ce module de la [[pensée computationnelle avec R]] s'intéresse à une phase de l'analyse des données souvent sous-estimée : l'importation, la manipulation et le nettoyage des données. Il est souvent le cas, en effet, que les données récoltées ne soient pas dans le format propice pour faciliter l'analyse souhaitée. Il est donc nécessaire d'apporter des modifications, des les filtrer ou combiner, etc. Grâce à [[R]], il est possible de documenter et de rendre ce flux de transformation transparent, pour soi-même et pour d'autres chercheurs. | Ce module de la [[pensée computationnelle avec R]] s'intéresse à une phase de l'analyse des données souvent sous-estimée : l'importation, la manipulation et le nettoyage des données. Il est souvent le cas, en effet, que les données récoltées ne soient pas dans le format propice pour faciliter l'analyse souhaitée. Il est donc nécessaire d'apporter des modifications, des les filtrer ou combiner, etc. Grâce à [[R]], il est possible de documenter et de rendre ce flux de transformation transparent, pour soi-même et pour d'autres chercheurs. | ||
Le module s'appuie sur l'écosystème [[Introduction à | Le module s'appuie sur l'écosystème [[Introduction à Tidyverse|Tidyverse]], une collection de paquets de R avec une philosophie et des pratiques bien établies et consistantes. | ||
Dernière version du 11 janvier 2023 à 17:51
| Pensée computationnelle avec R | |
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| Module: Importation, manipulation et nettoyage des données avec R ◀▬ ▬▶ | |
| Page d'entrée du module Importation, manipulation et nettoyage des données avec R |
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| ◀▬▬▶ | |
| ⚐ à finaliser | ☸ débutant |
| ⚒ 2023/01/11 | |
| Catégorie: R | |
Description du module
Ce module de la pensée computationnelle avec R s'intéresse à une phase de l'analyse des données souvent sous-estimée : l'importation, la manipulation et le nettoyage des données. Il est souvent le cas, en effet, que les données récoltées ne soient pas dans le format propice pour faciliter l'analyse souhaitée. Il est donc nécessaire d'apporter des modifications, des les filtrer ou combiner, etc. Grâce à R, il est possible de documenter et de rendre ce flux de transformation transparent, pour soi-même et pour d'autres chercheurs.
Le module s'appuie sur l'écosystème Tidyverse, une collection de paquets de R avec une philosophie et des pratiques bien établies et consistantes.