تحول بيانات R: هيكلية فعالة لتحليل تصنيف العناصر

في هذا المثال، يتم تقديم تحدٍ في تنظيم البيانات المتراكبة في ثلاثة أعمدة إلى صفوف في لغة البرمجة R. البيانات تشمل معلومات حول ثلاثة أشخاص قاموا بتصنيف 10 عناصر إلى مجموعات متنوعة، حيث قدم كل منهم تصنيفات لكل مجموعة. تتضمن المتغيرات الثلاثة الرئيسية: “person” و “group” و “item”.

في الواجهة الأولى، يتم تقديم البيانات بشكل متراكب حيث تظهر كل عنصر بشكل فردي، ويظهر أن كل شخص قد قام بتقييم 10 عناصر، وتتفاوت عدد التصنيفات لكل شخص.

التحدي هو إعادة هيكلة هذه البيانات إلى شكل آخر يتيح التحكم بشكل أفضل في التحليل والتصور. في الواجهة الثانية، يظهر شكل المعلومات المرغوب فيه، حيث يتم تجميع العناصر تحت كل مجموعة ولكل شخص على حده.

لتحقيق ذلك في R، يمكن استخدام مكتبات مثل tidyr و dplyr. يجب تحويل البيانات من الشكل الأول إلى الشكل المناسب باستخدام الوظائف المناسبة. يمكن استخدام الدالة pivot_wider من tidyr لتحقيق هذا الهدف.

على سبيل المثال، يمكن استخدام الكود التالي:

RCopy code
library(tidyr)
library(dplyr)

# قراءة البيانات
data <- read.table(text = "
person        group   item
person_1    label_A 1
person_1    label_A 2
person_1    label_A 3
person_1    label_A 4
person_1    label_B 5
person_1    label_B 6
person_1    label_C 7
person_1    label_C 8
person_1    label_C 9
person_1    label_C 10
person_2    label_D 1
person_2    label_D 2
person_2    label_D 3
person_2    label_D 4", header = TRUE)

# إعادة هيكلة البيانات
result <- data %>%
  pivot_wider(names_from = item, values_from = item, values_fn = length, values_fill = 0) %>%
  arrange(person, group)

# عرض النتائج
print(result)

هذا الكود يستخدم pivot_wider لتحويل البيانات إلى الشكل المطلوب، ثم يتم استخدام arrange لفرز النتائج حسب الشخص والمجموعة. يمكنك تعديل هذا الكود بناءً على بياناتك الفعلية ومتطلباتك.

هذا التحدي يظهر تعقيد البيانات المتعلق بتصنيف العناصر من قبل الأفراد وتحليل هذه المعلومات يتطلب فهمًا دقيقًا للبيانات والتعامل معها بشكل فعال. يُظهر الكود المُقدم كيف يمكن استخدام R لتحويل بيانات متداخلة إلى هيكل مناسب للتحليل.

عند استخدام مكتبات مثل tidyr و dplyr، يصبح بإمكان المحلل تنظيم البيانات بطريقة تسهل عمليات الرصد والتحليل. يمكن أن يكون هذا ذا أهمية خاصة في حالة وجود عدة أفراد وعناصر متنوعة.

التركيز على استخدام pivot_wider يُظهر فعالية الأدوات المتاحة في R لتحويل البيانات. تعتبر tidyr جزءًا من حزم tidyverse، وهي تساعد في تنظيف وتشكيل البيانات بشكل مناسب لتحليلها بشكل فعال.

يُفضل دائمًا فحص البيانات بعناية وتأكيد أن العمليات تعكس بدقة هيكل البيانات ومتطلبات التحليل الفعلية. يمكن لهذه العملية تسهيل تحليل البيانات وفهم العلاقات بين الأفراد والعناصر.