Skip to content

AnaMarijaB/APPR-2019-20

 
 

Repository files navigation

Analiza življenjske ravni v Sloveniji

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

  • Shiny Shiny
  • RStudio RStudio

Tematika projekta

Analizirala bom kako so povezane spremenljivke: dostopnost izbranih dobrin, splošno zadovoljstvo z življenjem in splošno zdravstveno stanje. Podatke bom gledala po starosti in po dohodku gospodinjstva. Na koncu bom skušala ugotoviti, če obstaja povezava med splošnim zadovoljstvom z življenjem in izobrazbo po statističnih regijah Slovenije. Podatke bom črpala iz Sursa

Tabele:

  • 1.tabela : bo vsebovala podatke glede na starost. Analizirala bom pri kateri starosti je razmerje med zadovoljstvom z življenjem, dostopnostjo dobrin in zdravstvenim stanjem najbolj optimalno. Vhodne tabele, ki jih bom združila v to tabelo, bodo v obliki HTML.

  • 2.tabela : bo vsebovala podatke glede na dohodek gospodinjstva. Analizirala bom kako dohodek vpliva na zadovoljstvo z življenjem in zdravtsveno stanje. Vhodne tabele, ki jih bom združila v to tabelo, bodo v obliki XLSX.

  • 3.tabela : bo vsebovala podatke po statističnih regijah. Analizirala bom kako izobrazba vpliva na zadovoljstvo z življenjem. Vhodne tabele, ki jih bom združila v to tabelo, bodo v obliki CSV.

Vse tabele, ki jih bo združevala vsebujejo podatke za 100 ljudi na spremenljivko. Edino v zadnji tabeli ima izobrazba po regijah podatke za število ljudi v regiji za posamezno stopnjo izobrazbe.

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).

About

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

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • R 96.6%
  • Dockerfile 3.2%
  • TeX 0.2%