1. Что является результатом выполненного анализа, то есть что будет сохранено в итоговом отчете о проделанной работе?

2. Где это сохранить?

Для начинающего пользователя R нормально рассматривать окно RStudio как основную рабочую область R, в которой хранятся все необходимые данные и строки кода. Однако в конечном счете гораздо лучше основными считать R-скрипты. С помощью R-скриптов и файлов исходных данных всегда можно восстановить рабочее окружение, но намного сложнее восстановить не сохранившиеся R-скрипты. Для этого либо придется перепечатать код заново, допуская ошибки при наборе, либо тщательно перебирать записи в истории консоли R. Если настроить RStudio так, чтобы рабочее пространство не сохранялось между сеансами, это причинит некоторое кратковременное неудобство, потому что теперь, когда перезапускается RStudio, не будет открываться код, который запустился в прошлый раз. Но это спасёт от мучений в будущем, так как заставляет все важные манипуляции с данными прописывать в коде и сохранять отдельно. Нет ничего хуже, чем обнаружить через несколько месяцев сохранившиеся лишь результаты важного расчета в рабочем окне RStudio, а не сам расчет.

Существует пара клавиатурных сокращений, используемых чтобы убедиться в сохранности важной части кода в редакторе RStudio:

1. Нажмите Ctrl + Shift + F10, чтобы перезагрузить сеанс RStudio.

2. Нажмите Ctrl + Shift + S, чтобы повторно запустить текущую команду скрипта.

Для R есть понятие «рабочий каталог». Именно в рабочем каталоге ищутся файлы при загрузке, сохраняются по умолчанию файлы, которые отправляют на сохранение. RStudio показывает текущий рабочий каталог в верхней части окна консоли. Можно увидеть путь к рабочему каталогу отдельно, запустив в коде R функцию getwd(). Начинающие пользователи R выбирают в качестве рабочего каталог рабочего стола, каталог документов, или любой другой странный каталог на компьютере. Но очень скоро эволюционируют в плане организации расположения проектов по каталогам и при работе над крупным проектом меняют рабочий каталог R на более подходящий. Можно сменить рабочий каталог из кода R запустив команду setwd("/путь/до/нового/рабочего/каталога"). Но никогда не делайте так, это не тот способ, которым пользуются профессионалы R для настройки пути до рабочего каталога. Адресация путей и каталогов осложнена тем, что в операционных системах Mac, Linux и Windows применяются разные форматы для их записи. Есть три основных отличия:

1) Самое главное отличие заключается в разделителях компонентов путей. Mac и Linux используют косую черту «/», а Windows использует обратную косую черту «\». R может работать с любым типом разделителя, независимо от используемой платформы, но обратные косые черты зарезервированы для ввода управляющих символов, в частности, чтобы получить одну обратную косую черту, в строке пути нужно вводить две обратные косые черты. Поэтому рекомендуется всегда использовать стиль Linux/Mac и разделять фрагменты пути символом «/».

2) Абсолютные пути, то есть пути, которые указывают на фиксированное место, независимо от рабочего каталога, выглядят по-разному. В Windows они начинаются с буквы диска, например «C:», или с двух обратных косых черт, например, «\\имя_сервера», а в Mac/Linux они начинаются с косой черты «/», например, «/users/RStudio». Никогда не используйте абсолютные пути в скриптах, потому что они мешают обмену результатами исследований с другими разработчиками, ведь ни у кого нет в точности совпадающий структур каталогов.

3) Последнее отличие – ссылки на домашний каталог. Символ «~» является удобным обозначением для домашнего каталога, но в Windows на самом деле нет понятия «домашний каталог», поэтому «~» указывает на папку документов текущего пользователя.

Специалисты хранят все файлы, связанные общими целями и задачами (входные данные, R скрипты, аналитические результаты, рисунки) в одном каталоге. Эта житейская мудрость является распространенной практикой, так как RStudio имеет встроенную поддержку для её реализации посредством создания проектов.

Для создания нового проекта, который будет использоваться при работаете с оставшейся частью книги, достаточно выбрать в главном меню приложения пункт «File», а затем «New Project…». Назовите проект «практикум по статистике» и хорошенько подумайте, в какой каталог его поместить. Если не сделаете это сознательно, то потом очень трудно будет его найти. Как только создание проекта завершено, проверьте, что путь до каталога проекта совпадает с рабочим каталогом. Всякий раз, когда в коде ссылаются на файл через относительный путь, он будет искаться в рабочем каталоге.

Теперь введите в редакторе скрипа следующие команды

library(tidyverse)

ggplot(diamonds, aes(carat, price)) +

geom_hex()

ggsave("алмазы.pdf")

write_csv(diamonds, "алмазы.csv")

И сохраните файл, назвав его «алмазы.R». Далее, запустите этот скрипт, чтобы создать файлы PDF и CSV в каталоге проекта. Не беспокойтесь о деталях, их разберем подробнее чуть позже. А пока, выйдите из RStudio и откройте папку проекта, обнаружите там файл «практикум по статистике» с расширением «.Rproj». Дважды кликните по нему для повторного открытия проекта. Заметьте, что вернулись на место, где остановились, это тот же самый рабочий каталог и история команд, открылись все файлы, над которыми работали. Следуя описанным инструкциям имейте ввиду, что начинать новый проект лучше с пустого системного окружения, как чистого листа.

Если теперь выполнить поиск файл алмазы.pdf, то найдется PDF рядом со скриптом, который его создал (алмазы.R). Одновременно сохранились график и данные, по которым он строился. Предпочтительно сохранять данные кодом R, а не с помощью мыши или через буфер обмена, чтобы не исказить информацию.

Проекты RStudio формируют крепкую основу рабочего процесса. Для повышения эффективности стоит придерживаться следующих рекомендаций:

• Создавать отдельный проект RStudio для каждого аналитического проекта.

• Хранить файлы данных в папке проекта, для удобной загрузки их в R.

• Храните там же и скрипты, редактируя их, запуская по частям или целиком.

• Сохранять там же и выходных данных (графики, очищенные данные).

• Использовать только относительные пути, а не абсолютные.

В результате, всё необходимое для работы будет находится в одном месте, изолированном от других проектов.

Эта глава посвящена освоению основных приёмов статистического анализа информации, полученной средствами визуализации и преобразований, при систематическом изучении педагогических данных. Основная задача отдельной дисциплины, называемой «исследовательский анализ данных», заключается в открытии новых характеристик данных, и решается неоднократным повторением следующих трех шагов:

1) Сформулируйте вопросы о ваших данных.

2) Ищите ответы с помощью визуализации, преобразований и моделирования.

3) Используйте обнаруженные закономерности, чтобы уточнить имеющиеся вопросы и сформулировать новые.

Описанное не является формальным процессом со строгим набором правил, это скорее «состояние ума». Во время первого этапа нужно чувствовать себя свободно, чтобы исследовать каждую идею, что приходить на ум. Некоторые из идей будут реализованы, другие заведут в тупик, но поскольку исследование продолжится, то можно будет сконцентрироваться на нескольких особо продуктивных направлениях, которые в конечном итоге разовьются при общении с другими людьми.

Визуализация и преобразования являются важной частью любого анализа данных, даже если данные представлены «на блюдечке с голубой каёмочкой», всегда нужно исследовать качество исходных данных. Предварительная подготовка является одним из ключевых этапов. Задайте вопросы о том, соответствуют ли имеющиеся данные ожидаемым или нет. Чтобы выполнить грамотную очистку данных, будут использованы все доступные инструменты: визуализация, преобразование и моделирование.