Giter Site home page Giter Site logo

zankramar / appr-2019-20 Goto Github PK

View Code? Open in Web Editor NEW

This project forked from sabrinacalcina/appr-2019-20

0.0 1.0 1.0 204 KB

Repozitorij z gradivi za predmet Analiza podatkov s programom R v študijskem letu 2019/20

License: MIT License

Dockerfile 4.14% R 95.56% TeX 0.30%

appr-2019-20's Introduction

Analiza brezposelnosti v Sloveniji

Repozitorij z gradivi pri predmetu APPR v študijskem letu 2019/20

  • Shiny Shiny
  • RStudio RStudio

Tematika

V tej projektni nalogi bom analizirala brezposelnost v Sloveniji, glede na spol, starost, izobrazbo in trajanju iskanja dela ter glede na statistične regije v Sloveniji. Uporabila bom podatke, ki sem jih pridobila na spletni strani Statističnega urada Republike Slovenije(SURS).

Tabele

  • 1.TABELA: Brezposelni po trajanju iskanja dela, spolu in kohezijskih regijah, Slovenija, letno (Vhodne tabele združene v 1. tabelo bodo v obliki XLSX.)

  • 2.TABELA: Brezposelni po stopnjah dosežene izobrazbe, spolu in kohezijskih regijah, Slovenija, letno (Vhodne tabele združene v 2. tabelo bodo v obliki CSV.)

  • 3.TABELA: Delovno sposobni glede na aktivnost in mere aktivnosti po starostnih skupinah, spolu in kohezijskih regijah, Slovenija, letno (Vhodne tabele združene v 3. tabelo bodo v obliki HTML.)

  • 4.TABELA: Mere aktivnosti po statističnih regijah, Slovenija, letno (Vhodne tabele združene v 4. tabelo bodo v obliki CSV.)

Z analizo podatkov bi rada ugotovila, kako se je brezposelnost spreminjala glede na zgoraj naštete dejavnike.

Program

Glavni program in poročilo se nahajata v datoteki projekt.Rmd. Ko ga prevedemo, se izvedejo programi, ki ustrezajo drugi, tretji in četrti fazi projekta:

  • obdelava, uvoz in čiščenje podatkov: uvoz/uvoz.r
  • analiza in vizualizacija podatkov: vizualizacija/vizualizacija.r
  • napredna analiza podatkov: analiza/analiza.r

Vnaprej pripravljene funkcije se nahajajo v datotekah v mapi lib/. Podatkovni viri so v mapi podatki/. Zemljevidi v obliki SHP, ki jih program pobere, se shranijo v mapo ../zemljevidi/ (torej izven mape projekta).

Potrebni paketi za R

Za zagon tega vzorca je potrebno namestiti sledeče pakete za R:

  • knitr - za izdelovanje poročila
  • rmarkdown - za prevajanje poročila v obliki RMarkdown
  • shiny - za prikaz spletnega vmesnika
  • DT - za prikaz interaktivne tabele
  • rgdal - za uvoz zemljevidov
  • rgeos - za podporo zemljevidom
  • digest - za zgoščevalne funkcije (uporabljajo se za shranjevanje zemljevidov)
  • readr - za branje podatkov
  • rvest - za pobiranje spletnih strani
  • tidyr - za preoblikovanje podatkov v obliko tidy data
  • dplyr - za delo s podatki
  • gsubfn - za delo z nizi (čiščenje podatkov)
  • ggplot2 - za izrisovanje grafov
  • mosaic - za pretvorbo zemljevidov v obliko za risanje z ggplot2
  • maptools - za delo z zemljevidi
  • extrafont - za pravilen prikaz šumnikov (neobvezno)

Binder

Zgornje povezave omogočajo poganjanje projekta na spletu z orodjem Binder. V ta namen je bila pripravljena slika za Docker, ki vsebuje večino paketov, ki jih boste potrebovali za svoj projekt.

Če se izkaže, da katerega od paketov, ki ji potrebujete, ni v sliki, lahko za sprotno namestitev poskrbite tako, da jih v datoteki install.R namestite z ukazom install.packages. Te datoteke (ali ukaza install.packages) ne vključujte v svoj program - gre samo za navodilo za Binder, katere pakete naj namesti pred poganjanjem vašega projekta.

Tako nameščanje paketov se bo izvedlo pred vsakim poganjanjem v Binderju. Če se izkaže, da je to preveč zamudno, lahko pripravite lastno sliko z želenimi paketi.

Če želite v Binderju delati z git, v datoteki gitconfig nastavite svoje ime in priimek ter e-poštni naslov (odkomentirajte vzorec in zamenjajte s svojimi podatki) - ob naslednjem zagonu bo mogoče delati commite. Te podatke lahko nastavite tudi z git config --global v konzoli (vendar bodo veljale le v trenutni seji).

appr-2019-20's People

Contributors

jaanos avatar sabrinacalcina avatar

Watchers

James Cloos avatar

Forkers

jan248

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.