Trong bài viết này, ta sẽ khảo sát lubridate R package được phát triển bởi Garrett Grolemund và Hadley Wickham. Theo tác giả đề cập, “lubridate có cú pháp đồng nhất và dễ nhớ giúp cho thao tác trên dữ liệu Ngày và Thời gian thêm thú vị thay vì bực dọc”. Nếu bạn đã từng làm việc với Ngày và Thời gian thì phát biểu trên sẽ khiến bạn chú ý.
Notebooks: datetime_with_lubridate.
Trong bài viết này, ta sẽ học cách dọn dẹp dữ liệu với tidyr package. Các phần trong bài viết này đòi hỏi sử dụng dplyr. Nếu bạn không có kiến thức căn bản về dplyr, bạn nên đọc trước loạt bài dplyr trước khi bắt đầu bài viết này.
Notebooks: working_with_tidyr_dplyr.
Trong bài viết này, tôi sẽ sử dụng tập dữ liệu air quality để minh họa đôi nét về quá trình phân tích sơ khởi trong data analysis. Trước khi bước vào áp dụng các giải thuật Machine learning, việc nên làm trước tiên đó là quan sát dữ liệu đầu vào. Từ đó, bạn sẽ cảm nhận được tổng quan về tập dữ liệu để có thể dùng trực giác của mình áp dụng những giải thuật phù hợp nhất.
Notebooks: air_quality.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ thao tác với workspace trong R gồm các tương tác giữa file và folder trong dự án của mình.
Notebooks: R-Workspace and Files.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ điểm qua những thành phần cơ bản của ngôn ngữ R.
Notebooks: R-Introduction.
Ông Xuân Hồng 