تحليل تراكم البيانات في R: فهم الديناميات الزمنية للمجموعات

في هذا السياق، يظهر الرغبة في إنشاء عمود إضافي في إطار البيانات (data frame) يحتوي على قيم التراكم (المجموع التراكمي) للعمود n لكل مجموعة في كل عام. هذا يعني أنه يجب أن يتم حساب مجموع التراكم للمجموعة A في كل عام، والمجموع التراكمي للمجموعة B في كل عام، وهكذا.

لتحقيق ذلك باستخدام لغة البرمجة R، يمكن استخدام وظيفة dplyr لتحقيق هذا الهدف. يمكن استخدام الأمر mutate لإنشاء العمود الجديد الذي يحتوي على المجموع التراكمي للمجموعة في كل عام. يمكن أن يكون الشيفرة كالتالي:

RCopy code
# تحميل مكتبة dplyr إذا لم تكن قد تم تحميلها بالفعل
if (!requireNamespace("dplyr", quietly = TRUE)) {
  install.packages("dplyr")
}

# استخدام مكتبة dplyr
library(dplyr)

# الإطار البياني الأصلي
year <- c(2014, 2014, 2014, 2015, 2015, 2015, 2016, 2016, 2016)
group <- c("A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C")
n <- c(1, 1, 1, 1, 2, 0, 2, 1, 1)
df <- data.frame(year = year, group = group, n = n)

# حساب المجموع التراكمي
df <- df %>%
  arrange(year, group) %>%
  group_by(group) %>%
  mutate(sum = cumsum(n))

# طباعة الإطار البياني بعد التحديث
print(df)

هذا الشيفرة تستخدم مكتبة dplyr لفرز البيانات حسب السنة والمجموعة، ثم تقوم بتجميع البيانات حسب المجموعة وتستخدم cumsum لحساب المجموع التراكمي. النتيجة ستكون الإطار البياني الذي تم عرضه في المثال.

موضوع حساب المجموع التراكمي لعمود محدد في إطار البيانات يعكس طلبًا شائعًا في تحليل البيانات وعلوم البيانات. عندما نقوم بتجميع القيم التراكمية، نسعى إلى فهم التطور الزمني للبيانات في سياق المجموعات المختلفة. هذا النوع من التحليل يسمح لنا برؤية كيفية تغير القيم عبر الوقت وبين المجموعات المختلفة.

في هذا السياق، يمكن أن يكون لدينا العديد من الاستفسارات حول البيانات، مثل:

• كيف تغيرت القيم التراكمية لكل مجموعة عبر الأعوام؟
• هل هناك مجموعات تظهر زيادة أو انخفاضًا كبيرًا في المجموع التراكمي؟
• هل هناك علاقات أو اتجاهات يمكن اكتشافها عند تحليل البيانات بشكل أوسع؟

استخدام لغة البرمجة R ومكتبة dplyr يسهل علينا تنفيذ هذا النوع من التحليل بشكل فعال. يتيح لنا التحليل الزمني للبيانات فهم الديناميات الخفية ويمكن أن يكون ذلك قيمًا جداً في اتخاذ القرارات أو تحديد الاتجاهات في سياق الأعمال أو البحث العلمي.

عموماً، يمثل حساب المجموع التراكمي جزءًا أساسيًا من مجموعة أدواتنا في تحليل البيانات، ويمكن أن يوفر رؤى قيمة حول كيفية تغير البيانات على مر الزمن وفي سياق مجموعات محددة.

لا يقتصر استخدام هذه الأساليب على مجال البرمجة فقط، بل يمكن أيضًا أن يكون لديها تأثير إيجابي في تطوير الفهم العام حول البيانات وكيفية استخدام الأدوات البرمجية لاستكشاف القصص وراء الأرقام.