Nächste Schritte

.title[
# Nächste Schritte
]
.author[
### Einführung in die moderne Datenanalyse mit R <a href='https://therbootcamp.github.io'> The R Bootcamp </a> <a href='https://therbootcamp.github.io/I2R_2022Oct/'> </a>  <a href='https://therbootcamp.github.io'> </a>  <a href='mailto:therbootcamp@gmail.com'> </a>  <a href='https://www.linkedin.com/company/basel-r-bootcamp/'> </a>
]
.date[
### Oktober 2022
]

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<div class="my-footer">
 
 
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 Einführung in die moderne Datenanalyse mit R | Oktober 2022
 
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 </div>

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# Glückwunsch!

Ihr nun die Grundlagen von R!

]

<img src="image/schedule.png" height="580" align="center" style="padding-top:16px">
]

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# R kann viel mehr

1. `tidyverse` Kern 
2. `tidyverse` erweitert 
3. Statistik 
4. Maschinelles Lernen 
5. Reporting

]

.pull-right5[
<img border="0" alt="W3Schools" src="https://www.oreilly.com/library/view/the-art-of/9781593273842/httpatomoreillycomsourcenostarchimages915868.png.jpg" width="400px">
]

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# `tidyverse` Kern

Das [`tidyverse`](https://www.tidyverse.org/) ist im Kern eine Sammlung hoch-performanter, nutzerfreundlicher Pakete, die speziell für eine effizientere Datenanalyse entwickelt wurden. 
1. `ggplot2` für Grafiken.
2. `dplyr` für Datenverarbeitung.
3. `tidyr` für Datenverarbeitung.
4. `readr` für Daten I/O.
5. `purrr` für funktionales Programmieren.
6. `tibble` für moderne `data.frame`s.

---

# `ggplot2`

```r
library(tidyverse) ; library(ggrepel)

# Lade Tourismus Daten
tour <- read_csv('1_Data/Tourismus.csv')

# Erstelle Plot mit ggplot2
ggplot(data = tour,
       mapping = aes(x = Besucher, 
                     y = Dauer,
                     label = Land)) +
  scale_x_continuous(trans = 'log2') + 
  geom_point(size=2) 
```

]

![](NaechsteSchritte_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png)

]

---

# `ggplot2`

```r
library(tidyverse) ; library(ggrepel)

# Lade Tourismus Daten
tour <- read_csv('1_Data/Tourismus_18.csv')

# Plotte Dauer gegen Besucher
ggplot(data = tour,
       mapping = aes(x = Besucher, 
                     y = Dauer,
                     label = Land)) +
  scale_x_continuous(trans = 'log2') + 
  geom_point(size=2) + 
  geom_label_repel(size = 2,
                   label.padding = 0.1) +
  theme_bw() 
```

]

![](NaechsteSchritte_files/figure-html/unnamed-chunk-5-1.png)

]

---

# `ggplot2`

```r
library(tidyverse) ; library(ggrepel)

# Lade Tourismus Daten
tour <- read_csv('1_Data/Tourismus.csv')

]

![](NaechsteSchritte_files/figure-html/unnamed-chunk-7-1.png)

]

---

# `dplyr`

```r
library(tidyverse)

# Lade Tourismus Daten
tour <- read_csv('1_Data/Tourismus.csv')

# Zeige Top 10 Länder
tour %>%
  mutate(Nächte = Besucher * Dauer) %>%
  arrange(desc(Nächte)) %>%
  select(Land,  Nächte) %>%
  top_n(10)
```

]

```
## # A tibble: 10 × 2
## Land Nächte
## <chr> <dbl>
## 1 Deutschland 18059
## 2 Vereinigte Staaten 15353
## 3 Vereinigtes Königreich 7981
## 4 Frankreich 5288
## 5 Italien 3224
## 6 Spanien 2294
## 7 Niederlande 2069
## 8 Kanada 2006
## 9 Österreich 1683
## 10 Indien 1622
```

]

---

# `dplyr`

```r
library(tidyverse)

# Lade Tourismus Daten
tour <- read_csv('1_Data/Tourismus.csv')

# Berechne Nächte per Region
tour %>%
  mutate(Nächte = Besucher * Dauer) %>%
  group_by(Region) %>%
  summarize(
    Nächte_mittel = mean(Nächte),
    Nächte_summe = sum(Nächte),    
  )
```

]

```
## # A tibble: 5 × 3
## Region Nächte_mittel Nächte_summe
## <chr> <dbl> <dbl>
## 1 Afrika 259 1036
## 2 Amerika 2435. 19479
## 3 Asien 464. 9278
## 4 Australien 580 1160
## 5 Europa 1415. 52353
```

]

---

# `dplyr`

```r
library(tidyverse) ; library(ggrepel)

# Lade Tourismus Daten
tour <- read_csv('1_Data/Tourismus.csv') 
europa <- read_csv('1_Data/Europa.csv')

# Verbinde Nächte mit Äquivalenzeinkommen
tour %>%
  mutate(Nächte = Besucher * Dauer) %>%
  left_join(europa) %>%
  ggplot(aes(x = Äquivalenzeinkommen, 
             y = Nächte,
             label = Land)) +
  scale_y_continuous(trans = 'log2') + 
  geom_point() +
  geom_label_repel(size = 2) +
  theme_bw() 
```

]

![](NaechsteSchritte_files/figure-html/unnamed-chunk-13-1.png)

]

---

# `tidyverse` erweitert

Das Umfeld des [`tidyverse`](https://www.tidyverse.org/) beinhaltet eine Sammlung weiterer hoch-performanter, nutzerfreundlicher Pakete, die den tidyverse Kern ergänzen. 
1. `xlm2` für die Verarbeitung von XML und HTML Dateien.
2. `rvest` für Web Scraping.
3. `haven` für SPSS, SAS, und Stata Dateien.
4. `readxl` für Excel Dateien.
5. `lubridate` für Zeitvariablen.
6. `tidytext` für Textverarbeitung.

---

# Web Scraping

```r
# Tabelle laden von Wikipedia (Pakete nicht vergessen)
read_html("https://en.wikipedia.org/wiki/R_(programming_language)") %>%
  html_node(xpath = '//*[@id="mw-content-text"]/div[1]/table[2]') %>%
  html_table() %>% as_tibble()
```

```
## # A tibble: 23 × 3
## Release Date Description 
## <chr> <chr> <chr> 
## 1 0.16 "" "This is the last alpha version developed primarily by Ihaka and …
## 2 0.49 "1997-04-23" "This is the oldest source release which is currently available o…
## 3 0.60 "1997-12-05" "R becomes an official part of the GNU Project. The code is hoste…
## 4 0.65.1 "1999-10-07" "First versions of update.packages and install.packages functions…
## 5 1.0 "2000-02-29" "Considered by its developers stable enough for production use.[6…
## 6 1.4 "2001-12-19" "S4 methods are introduced and the first version for Mac OS X is …
## 7 1.8 "2003-10-08" "Introduced a flexible condition handling mechanism for signallin…
## 8 2.0 "2004-10-04" "Introduced lazy loading, which enables fast loading of data with…
## 9 2.1 "2005-04-18" "Support for UTF-8 encoding, and the beginnings of internationali…
## 10 2.6.2 "2008-02-08" "Last version to support Windows 95, 98, Me and NT 4.0[66]" 
## # … with 13 more rows
```

---

# Textanalyse

```r
library(tidytext) ; library(wordcloud)
library(dplyr) ; library(stringr)

# Wörter zählen
counts <- 
 read_html(".../R_(programming_language)") %>%
 html_text() %>%
 tibble() %>%
 unnest_tokens(w, ".") %>%
 filter(!str_detect(w, '[:digit:]')) %>%
 anti_join(stop_words) %>%
 count(word, sort = TRUE) %>%
 top_n(100)

# Wordwolke
wordcloud(counts$word, 
          counts$n)
```

]

![](NaechsteSchritte_files/figure-html/unnamed-chunk-18-1.png)

]

---

# Statistik

```r
library(tidyverse)

# Lade Tourismus Daten
tour <- read_csv('1_Data/Tourismus.csv')
länd <- read_csv('1_Data/Länder.csv')

# verbinde Daten
data <- tour %>% 
 inner_join(länd) %>%
 mutate(Nächte = Besucher * Dauer)

# Regressionsanalyse
model = lm(Nächte ~ Bevölkerung + 
                    Dichte + BIP,
           data = data)
```

]

```r
# Bestimmtheitsmass
summary(model)$r.squared
```

```
## [1] 0.05719
```

```r
# Koeffizienten
summary(model)$coef[,-2]
```

```
##               Estimate  t value Pr(>|t|)
## (Intercept)  1.213e+01  0.01294   0.9897
## Bevölkerung  2.379e-06  1.36594   0.1775
## Dichte      -3.381e-01 -0.82598   0.4124
## BIP          2.988e+01  1.50779   0.1373
```
]

---

# Maschinelles Lernen

```r
library(tidyverse) ; library(rpart)

# Lade Tourismus Daten
tour <- read_csv('1_Data/Tourismus.csv')
länd <- read_csv('1_Data/Länder.csv')

# verbinde Daten
data <- tour %>% 
 inner_join(länd) %>%
 mutate(Nächte = Besucher * Dauer)

# Regressionsanalyse
rpart(
  formula = Besucher ~ Bevölkerung + 
                       Dichte + BIP,
  data = data) 
```

]

![](NaechsteSchritte_files/figure-html/unnamed-chunk-24-1.png)

]
---

# Reporting Werkzeuge

R und RStudio bieten auch exzellente Werkzeuge zum erstellen von <high>Berichten</high>, <high>Slides</high>, und sogar <high>Webseiten</high>. 
1. `rmarkdown` für dynamische PDF Dokumente.
2. `xaringan` für Slides.
3. `shiny` für Webseiten und Cockpits.

---

# `rmarkdown`

<img style="height:440px" src="image/markdown.png">
]

.pull-right5[
 
<img style="height:510px;box-shadow: 0 4px 8px 0 rgba(0, 0, 0, 0.2), 0 6px 20px 0 rgba(0, 0, 0, 0.19);" src="image/markdown2.png">
]

---

---

# Nächste Schritte

.pull-left5[


1. Anwenden 
2. Bücher 
3. Webseiten 
4. Hilfe & Consulting 
5. Weiterführende Kurse 
]

.pull-right5[
<img border="0" alt="W3Schools" src="http://www.theunmanageableemployee.com/wp-content/uploads/2011/07/5cs-stones-cropped-11052730.jpg?w=112">
]

---

# Bücher

Hier ist eine unvollständige Liste guter Bücher über R lose geordnet nach vorausgesetzter Erfahrung.

<tr>

</tr>

</table>

---

# Webseiten

Das Netz ist vll. der beste Ort für Informationen über R.

Beginnt eure Suche mit:

[Google](www.google.com). Stellt sicher, dass ihr *R* oder *Rproject* mit in eurer Suche habt.

Meistens werdet ihr dann weitergeleitet zu:

[R-bloggers](www.r-bloggers.com) informiert euch über die neusten R Entwicklungen. Meldet euch für den Newsletter an.

[Stackoverflow](https://stackoverflow.com/questions/tagged/r) ist eine Seite für R Probleme und Lösungen. Versucht selbst mal ein Problem zu posten. Oft bekommt ihr erstaunlich schnell Antwort.

]

.pull-right5[
 
 <a href="https://www.google.com/"><img border="0" alt="W3Schools" src="https://raw.githubusercontent.com/therbootcamp/therbootcamp.github.io/master/_sessions/_image/google.png" height="100"></a> <br2>
 <a href="https://www.r-bloggers.com/"><img border="0" alt="W3Schools" src="https://raw.githubusercontent.com/therbootcamp/therbootcamp.github.io/master/_sessions/_image/rbloggers.png" height="105" style="margin-bottom:10px"></a> 
 <a href="https://stackoverflow.com/"><img border="0" alt="W3Schools" src="https://raw.githubusercontent.com/therbootcamp/therbootcamp.github.io/master/_sessions/_image/stackoverflow.png" height="105"></a>

]

---

# Hilfe & Consulting

<table class="tg" style="cellspacing:0; cellpadding:0; border:none">
 <col width="22%">
 <col width="22%">
 <col width="22%">
 <tr>
 <th class="tg-yw4l" valign='top'>
 
 <a href="www.dirkwulff.org"><img border="0" alt="W3Schools" src="https://therbootcamp.github.io/img/team/1.png" height="230" style="border-radius:50%"></a> 
 
 Dr. Dirk Wulff 
 <a href="www.dirkwulff.org">dirkwulff.org</a> 
 <a href="https://github.com/dwulff">github.com/dwulff</a> 
 packages: 
 <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/cstab/index.html">cstab</a>, <a href="https://github.com/dwulff/text2sdg">text2sdg</a>, 
 <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/mousetrap/index.html">mousetrap</a>, <a href="https://cran.r-project.org/web/packages/memnet/index.html">memnet, <a href="https://github.com/dwulff/choicepp">choicepp
 
 </th>
 
 <th class="tg-yw4l" valign='top'> 
 <a href="https://psychologie.unibas.ch/en/persons/markus-steiner/about-me/"><img border="0" alt="W3Schools" src="https://therbootcamp.github.io/img/team/2.png" height="230" style="border-radius:50%"></a> 
 
 Markus Steiner 
 <a href="https://github.com/mdsteiner">github.com/mdsteiner</a> 
 packages: 
 <a href="https://github.com/mdsteiner/ShinyPsych">ShinyPsych</a>, 
 <a href="https://github.com/mdsteiner/EFAdiff">EFAdiff</a> 
 
 </th>
 
 <th class="tg-yw4l" valign='top'>
 
 
 <a href="https://www.schulte-mecklenbeck.com/"><img border="0" alt="W3Schools" src="https://therbootcamp.github.io/img/team/3.png" height="230" style="border-radius:50%"></a> 
 
 Dr. Michael Schulte- Mecklenbeck 
 <a href="www.schulte-mecklenbeck.com">schulte-mecklenbeck.com</a> 
 <a href="https://github.com/schultem">github.com/schultem</a> 
 
 </th>

</tr>

</table>
---

# Weiterführende Kurse

<table class="tg" style="cellspacing:0; cellpadding:0; border:none;">
<tr valign="top">
 <col width="20%">
 <col width="20%">
 <col width="20%">
 <col width="20%">
 <col width="20%">
 <td>
 
 <a class="project-link" href="https://therbootcamp.github.io/#courses" align="center">
 Einführung in die moderne Datenanalyse mit R 
 
 <img src="https://therbootcamp.github.io/img/courses/0.png" height="180px" style="border-radius:50%;border:10px solid #E9ECEF"></img> 
 <high>Apr 8, 2022</high> 
 
 </td>
 <td>
 
 <a class="project-link" href="https://therbootcamp.github.io/#courses" align="center">
 Explorative Datenanalyse mit R 
 
 <img src="https://therbootcamp.github.io/img/courses/1.png" height="180px" style="border-radius:50%;border:10px solid #E9ECEF"></img> 
 <high>Mar 4-5, 2022</high> 
 
 </td>
 <td>
 
 <a class="project-link" href="https://therbootcamp.github.io/#courses" align="center">
 Statistik mit R 
 
 <img src="https://therbootcamp.github.io/img/courses/2.png" height="180px" style="border-radius:50%;border:10px solid #E9ECEF"></img> 
 <high>Apr 22-23, 2022</high> 
 </a>
 
 </td>
 <td>
 
 <a class="project-link" href="https://therbootcamp.github.io/#courses" align="center">
 Maschinelles Lernen mit R 
 
 <img src="https://therbootcamp.github.io/img/courses/3.png" height="180px" style="border-radius:50%;border:10px solid #E9ECEF"></img> 
 <high>Mai 13-14, 2022</high> 
 </a>
 
 </td>
 <td>
 
 <a class="project-link" href="https://therbootcamp.github.io/#courses" align="center">
 Reporting mit R 
 
 <img src="https://therbootcamp.github.io/img/courses/4.png" height="180px" style="border-radius:50%;border:10px solid #E9ECEF"></img> 
 <high>Jun 10 2022</high> 
 </a>
 
 </td>
 </tr>

---

<img src="image/feedback.png" height=350px></img> 
 from <a href="https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*5OZNYAfzDZfM1lwJBZEuHQ.png">medium.com</a>

]

]

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# Thank you!