Excel często jest jedynym narzędziem do analizy danych, którego używa analityk. Czasami z wyboru, czasami z przymusu.

W Excelu można zrobić bardzo dużo. Zwłaszcza wykorzystując Visual Basic. Bardzo często jednak wykorzystuje się go do wszystkiego: z przyzwyczajenia, z nieznajomości innych narzędzi, z powodu ograniczeń budżetowych. Taka praca bywa żmudna, nieefektywna i nudna.

Używając Excela jako jedynego narzędzia analizy danych i modelowania traci się wiele możliwości. Modelowanie statystyczne w Excelu jest wyjątkowo niewygodne. Korzystając z darmowego do wszystkich zastosowań systemu R wykorzystujemy optymalnie potencjał danych oraz swój potencjał. Często zadanie, którego wykonanie w Excelu jest bardzo żmudne, może być wykonane w R z pomocą kilku linijek kodu.

Excel umożliwia swobodne kopiowanie i wklejanie. To powoduje, że często trudno odtworzyć analizę. Podczas pracy z R wszystkie kroki to polecenia i analizę można łatwo powtórzyć czy ocenić poprawność. Analiza wykonana w R będzie łatwo i całkowicie powtarzalna: dla innych danych czy podobnego problemu. Przygotowane funkcje możesz wykorzystać w innych projektach.

Oczywiście nie jest tak, że do wszystkich zadań i zawsze R będzie najlepszy. W Excelu komfortowo wykonuje się proste, jednorazowe zadania. Często też jest lepiej, jeśli po prostu widać dane i formuły.

Na szkoleniu nauczysz się, jak wykorzystać R w swojej pracy, jak wykonać zadania znane z Excela i kiedy warto wykorzystać R. Podczas szkolenia wykonasz samodzielnie w R zadania znane z Excela. Umiejętne wykorzystanie R zwiększy efektywność Twojej pracy i przyjemność jej wykonywania.

Nie jesteś programistą? Nie przejmuj się, wszystkiego można się nauczyć, a praca z R wcale nie wymaga umiejętności programistycznych.


Czego się nauczysz?

  • Poznasz podstawy i zasady działania potężnego darmowego systemu statystycznego R.
  • Dowiesz się, w jakich sytuacjach warto zastąpić Excela przez R.
  • Nauczysz się, jak wykonać operacje znane z Excela w R.
  • Dowiesz się, jak R i Excel współpracują ze sobą.
  • Wszystko przećwiczysz w praktyce na komputerze. Poświęcimy na to ponad połowę szkolenia.
  • Otrzymasz skrypty R umożliwiające samodzielną późniejszą pracę.


Dla kogo jest to szkolenie?

Wszyscy pracujący z danymi i wykonujący obliczenia w Excelu, którzy chcą:

  • przyspieszyć pracę,
  • zautomatyzować powtarzalne zadania,
  • zautomatyzować złożone analizy i obliczenia,
  • uzyskać pełną powtarzalność analiz i porządek,
  • zwiększyć możliwości analityczne i poprawić wizualizację,
  • pracować z większymi danymi.


Skrót programu szkolenia

  • W czym i kiedy lepszy jest R od Excela, a kiedy jest odwrotnie: przykłady zadań i powody do nauki R
  • Niezbędne minimum wiedzy o R
  • Przejście na ,,sposób myślenia R”
  • Krok po kroku: przykład analizy danych pochodzących z Excela w R
  • Jak wykonać w R zadania znane z Excela: praca z danymi, obliczenia i operacje na danych, większe obliczenia
  • Grafika
  • Co w R można zrobić więcej, lepiej, wygodniej? Przykłady.
  • Jak współpracują Excel i R
  • Praktyczne wskazówki dla pracujących z R


Program szkolenia

  1. W czym i kiedy lepszy jest R od Excela, a kiedy jest odwrotnie: przykłady zadań i powody do nauki R
    • złożoność obliczeń, wielkość danych
    • grafika
    • wygoda pracy, powtarzalność
    • koszt
  2. Niezbędne minimum wiedzy o R
    • informacje o R
    • praca z R
    • podstawowe obiekty: wektory, macierze, ramki danych, listy
    • wybieranie podzbiorów
    • wywoływanie funkcji
    • podstawy programowania i pisania funkcji
    • pisanie skryptów
    • używanie RStudio
  3. Przejście na ,,sposób myślenia R”
    • logika Excela, logika R
    • ramki danych i arkusze
    • operacje na wektorach w R (wektoryzacja)
    • reguła recyclingu
    • praca z indeksami
    • używanie funkcji
  4. Krok po kroku: przykład analizy danych pochodzących z Excela w R
    • wczytanie danych
    • obliczenia
    • zapisanie wyników
    • wykres
    • wczytanie wyników do Excela
  5. Jak wykonać w R zadania znane z Excela: praca z danymi
    • formuły i przekształcanie zmiennych (operacje na kolumnach)
    • zakresy
    • wyszukiwanie
    • tabela przestawna
    • formatowanie liczb
  6. Jak wykonać w R zadania znane z Excela: obliczenia i operacje
    • operacje na tekstach
    • podstawowe funkcje statystyczne
    • przegląd funkcji z różnych kategorii
  7. Jak wykonać w R zadania znane z Excela: większe obliczenia
    • dopasowanie linii trendu
    • analizy scenariuszowe ”what-if”
    • szukaj wyniku
    • Solver
  8. Grafika
    • logika: funkcje wysokiego i niskiego poziomu
    • rodzaje wykresów
    • wykresy znane z Excela w R
    • serie danych
    • zmiana wyglądu wykresów (kolory, styl linii, rozmiary, proporcje)
    • dopasowanie osi
    • dodatkowe elementy do wykresów
    • zapisywanie grafiki
    • układ wykresu
    • dodatkowe parametry graficzne
  9. Co w R można zrobić więcej, lepiej, wygodniej? Przykłady.
    • automatyzacja pracy
    • zaawansowane obliczenia
    • praca z tekstem
  10. Jak współpracują Excel i R
    • czytanie danych z Excela w R (pliki Excela i pliki tekstowe)
    • przygotowywanie w R danych dla Excela
    • wykorzystywanie R z poziomu Excela
    • inne formaty i sposoby
  11. Dalsze kroki — krótka prezentacja możliwości
    • powtarzalne raporty i analizy z wykorzystaniem rmarkdownknitr
    • łatwe udostępnianie aplikacji analitycznych innych: Shiny
  12. Praktyczne wskazówki dla pracujących z R
    • nauka
    • automatyzacja i powtarzalność
    • środowiska pracy

Spróbuj ponownie