Инжиниринг в R с Павлом Левчуком: работа в R Notebook

В этой статье собраны советы от Паши Левчука по оформлению R кода в R Notebook, и о технологии rmarkdown.

Из статьи вы узнаете как:

- писать код и сразу видеть результаты,
- работать с разными языками программирования,
- сохранять исследования в нужном формате,
- параметризировать код для создания нужных инструментов.

Netpeak на рынке интернет маркетинга работает с 2006 года. За это время мы активно делились знаниями и создали много полезных контент проектов.

На сегодняшний день у нас есть блог, различные рассылки, академии, youtube каналы, телеграм каналы и так далее.

Что бы объединить всё это дело мы создали хаб знаний. Отныне любой новый контент-проект Netpeak будет появляться здесь.

Небольшой курс из 4 уроков по языку программирования R от канала IQBI.

1. Установка инструментов разработки R
2. Основные операторы и структуры данных в R
3. Работа с Data Frame и манипулирование данными
4. Импорт и экспорт данных в R

Ссылка на плейлист.

Опубликовал 3 статью из серии "Пишем telegram бота на языке R".

В этот раз рассказал о том, как добавить боту клавиатуру, за счёт чего можно значительно упростить использование вашего бота.

В статье рассмотрено несколько примеров различных ботов, от самых простых с примитивной логикой, до ботов которые сообщают текущую погоду по указанному городу, и бота который парсит с Хабры по указанному хабу список наиболее свежих статей, и выводит их кнопками.

​​Серия статей, по сути небольшой учебник по созданию Shiny приложений от Дмитрия Храмова.

1. Добро пожаловать в Shiny
2. Создаём интерфейс пользователя
3. Добавляем виджеты
4. Реагируем на действия пользователя
5. Используем скрипты R и файлы данных
6. Используем реактивные выражения
7. Делимся своими приложениями

Опубликовал видео о том, как с помощью пакета ryandexdirect запрашивать статистику из API Яндекс.Директ.

Из видео вы узнаете:
- Как запросить данные из API Яндекс Директ
- Где найти список полей, которые можно запросить
- Как включать или исключать из расчётов расхода на рекламу НДС и скидки
- Как получить данные о конверсиях с применением различных моделей атрибуции

Подписывайтесь на youtube канал.

8 урок по языку R от Анатолия Шумилова.

язык R. 8. геометрическое распределение, среднее, медиана, мода, разброс, дисперсия, боксплот

Перевод статьи Learn to code for data: a pragmatist’s guide, в которой описан один из подходов к изучению языка R, а так же то, почему аналитику лучше начинать с изучения R, а не Python.

Как только вы начинаете использовать таблицу в качестве отчета, базы данных и инструмента для их преобразования, это сигнал — надо остановиться! Вы зашли слишком далеко. Такие электронные таблицы не что иное, как страшный сон для обслуживания и отладки.

А есть ли альтернатива? Конечно — научиться писать код для анализа данных.

Запись вебинара "Визуализация данных с помощью библиотеки ggplot2".

Спикеры:
– Андрон Алексанян – исполнительный директор Аптека-Центр, Data Scientist Aurum
– Роман Павлов – ведущий, писатель и преподаватель SF Education

О вебинаре:
Построение визуализаций - полезный навык для любого офисного сотрудника. На вебинаре "Визуализация данных для бизнеса с помощью библиотеки ggplot2 языка R" мы разберём несколько основных графических элементов; посмотрим, как работают основные функции и поговорим про кастомизацию графиков.

​​Ещё один русскоязычный мануал по разработке Shiny приложений.

1. Shiny: обзор
2. Настройка shiny
3. Написание «ui.R»
4. Написание SERVER.R
5. Размещение Shiny app в сети
6. Создание интерактивной визуализации для наборов данных
7. Дополнительные пакеты для приложения Shiny
8. Преимущества и недостатки Shiny

​​В интерфейсе Яндекс.Метрики появился раздел "Интеграции", в который был включён разработанный мной пакет rym.

Опубликовал ещё видео посвящённое пакету ryandexdirect.

В этот раз в видео мы разберёмся как запросить текущий баланс рекламного аккаунта Яндекс.Директ, спрогнозировать на какое количество дней его хватит, и если оставшихся средств хватит менее чем на 3 дня отправлять в телеграм уведомление.

Тайм коды:
1. Создаём телеграм бота через BotFather (0:25)
2. Получаем id чата с ботом (1:51)
3. Запрашиваем остаток средств с рекламного кабинета (3:55)
4. Прогнозируем, на какое количество дней хватит оставшихся средств (5:25)
5. Построение прогноза, на какое количество дней хватит оставшихся средств (6:05)
6. Отправляем в telegram сообщение о том, что средства закончатся в ближайшие 3 дня (7:30)

Ссылка на рассмотренный в видео код.

Новая статья от Сергея Мастицкого.

Оценка уровня избыточной смертности, ассоциированной с COVID-19 в Республике Беларусь
От автора:
В новой статье блога "R: Анализ и визуализация данных" приведено описание анализа многолетних месячных данных по смертности в Беларуси, целью которого было оценить уровень избыточной смертности, ассоциированной с пандемией COVID-19. Полученные оценки ставят Беларусь в один ряд со странами, которые существенно пострадали от этого нового заболевания.

Опубликовал 4 статью из серии "Пишем telegram бота на языке R".

В этот раз описал процесс построения бота, который поддерживает последовательный логический диалог. Т.е. вы инициализируете начало диалога, и бот шаг за шагом запрашивает от вас некоторые данные, и проверяет корректность отправленных вами данных. Если данные прошли проверку записывает их в базу, и задаёт следующий вопрос.

Так же мы разберёмся как использовать базы данных под капотом бота, на примере встраиваемой SQLite.

​​Иногда вам необходимо перекодировать один столбец в таблице. Например у вас страны представлены двух буквенными кодами, а вам необходимо перекодировать коды в полные названия стран.

В таком случае вам поможет функция recode() из пакета dplyr. Для тех, кто знаком с Python, по сути recode() очень напоминает пандосовскую map().

Небольшой пример:

 
library(dplyr)

set.seed(30)

df <- tibble(country = sample(c('RU', 'UA', 'BY', 'KZ'), 
                              50, 
                              replace = TRUE),
             value = runif(50, 100, 1000))


df %>%
  mutate(
    country = recode(
                  country,
                  RU = 'Russia',
                  UA = 'Ukraine',
                  KZ = 'Kazakhstan',
                  BY = 'Belarus'
  ) 
)

Результат:

 A tibble: 50 x 2
   country value
   <chr>   <dbl>
 1 Ukraine  300.
 2 Ukraine  976.
 3 Ukraine  505.
 4 Ukraine  699.
 5 Russia   253.
 6 Ukraine  739.
 7 Ukraine  355.
 8 Belarus  250.
 9 Ukraine  657.
10 Belarus  224.
# ... with 40 more rows

Опубликовал видео своего доклада "Разработка telegram бота для получения данных из Метрики " на ZM CONF, онлайн конференции которая прошла 27, 28 августа 2020.

Тайм коды:
1. Приветствие (0:00)
2. Создание телеграм бота (3:54)
3. Установка нужных пакетов для R (5:27)
4. Авторизация в Яндекс Метрике (7:03)
5. Запрос данных из Яндекс Метрики (9:16)
6. Создаём сообщения для отправки в телеграм (11:45)
7. Строим график (21:48)
8. Отправка сообщения из R в телеграм (23:39)
9. Настраиваем расписание запуска бота (27:28)

Отдельно хочу поблагодарить организаторов конференции ZM Conf, компанию ZorbasMedia, за приглашение.

Ссылки на организатора:
- Сайт
- Telegram канал

Лайтовая, софт скиловая статья для тех кто пока не определился что изучать: R или Python.

Для пятницы вполне подойдёт.

В этой статье мы разобрали для вас преимущества и недостатки R и Python в качестве первых языков в карьере data scientist’а. Разработчикам, желающим добавить строчку с полезным навыком в резюме, тоже будет интересно.

Запись вебинара "R Shiny - технология для людей".

Спикер: Кораблин Александр Игоревич

Если вы создали замечательный код, то как им смогут воспользоваться ваши коллеги, которые далеки от программирования? Как им смогут воспользоваться ваши партнёры и просто все желающие? Лучшее и проверенное временем решение – веб-сайт. R Shiny позволит вам создавать такие сайты.

Собрал в одной публикации на ppc.world все видео уроки по работе с API Яндекс Директ с помощью пакета ryandexdirect.

1. Авторизация
2. Загрузка прогноза кликов, показов, трат и отчетов из Wordstat
3. Загрузка данных о расходах из Директа в Google Analytics
4. Загрузка статистики из Яндекс.Директа в среду R для обработки или визуализации
5. Отправка уведомлений о том, что на балансе Директа заканчиваются деньги

В статье "Как безопасно хранить и использовать в R секретные данные" приведено несколько подходов к хранению паролей, и других секретных данных, так, что бы не хранить их в самом коде.

Лично я для этих целей использую пакет keyring, тем не менее статья многим будет полезна.

Периодически возникает вопрос, как можно безопасно хранить логин и пароль в R, не задавая эти данные в явном виде в вашем скрипте. Мне кажется, есть несколько возможных решений. Можно хранить ваши параметры:
Непосредственно в скрипте.

1. В файле внутри папки с проектом, который вы не показываете.
2. В файле .Rprofile.
3. В файле .Renviron.
4. В json файле.
5. В безопасном хранилище, к которому вы обращаетесь из R.
6. Используя пакет digest.
7. Используя пакет sodium.
8. Используя пакет secure.

Давайте рассмотрим основную идею, преимущества (или недостатки) каждого из подходов.