R फ्लैशकार्ड्स

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R एक शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा और सांख्यिकीय कम्प्यूटिंग और ग्राफिक्स के लिए वातावरण है। इसे 1990 के दशक में ऑकलैंड विश्वविद्यालय में रॉस इहाका और रॉबर्ट जेंटलमैन द्वारा विकसित किया गया था, और R डेटा विज्ञान, सांख्यिकीय विश्लेषण और मशीन लर्निंग में एक मानक उपकरण बन गया है। यह ओपन-सोर्स है और इसमें पैकेजों का एक विशाल पारिस्थितिकी तंत्र है, जो इसे विभिन्न डेटा-संबंधी कार्यों के लिए अत्यधिक विस्तारित और अनुकूलनीय बनाता है। R डेटा हेरफेर, दृश्यता और जटिल सांख्यिकीय विश्लेषण में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। इसके मजबूत बिंदुओं में रैखिक और गैर-रैखिक मॉडलिंग, समय-श्रृंखला विश्लेषण, वर्गीकरण और क्लस्टरिंग जैसी सांख्यिकीय और ग्राफिकल तकनीकें शामिल हैं। R की लचीलापन इसे अन्य भाषाओं और उपकरणों के साथ एकीकृत करने की अनुमति देता है, जिससे यह कई डेटा विज्ञान वर्कफ्लो का एक आवश्यक हिस्सा बन जाता है। सक्रिय समुदाय समर्थन और निरंतर विकास के साथ, R सांख्यिकीय कम्प्यूटिंग और डेटा विश्लेषण में अग्रणी बना हुआ है।

हमारे फ्लैशकार्ड ऐप में 31 सावधानीपूर्वक चयनित R इंटरव्यू प्रश्न शामिल हैं जिनमें व्यापक उत्तर दिए गए हैं, जो आपको किसी भी इंटरव्यू के लिए प्रभावी रूप से तैयार करेंगे जिसमें R ज्ञान की आवश्यकता हो। IT फ्लैशकार्ड्स केवल नौकरी चाहने वालों के लिए एक उपकरण नहीं है - यह आपके ज्ञान को सुदृढ़ करने और परीक्षण करने का एक शानदार तरीका है, चाहे आपकी वर्तमान करियर योजनाएं कुछ भी हों। ऐप का नियमित उपयोग करने से आपको नवीनतम R प्रवृत्तियों से अवगत रहने और अपने डेटा विश्लेषण और सांख्यिकीय कम्प्यूटिंग कौशल को उच्च स्तर पर बनाए रखने में मदद मिलेगी।

हमारे ऐप से R फ्लैशकार्ड्स का उदाहरण

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R क्या है और इसका सबसे अधिक उपयोग किस लिए किया जाता है?

आर एक प्रोग्रामिंग भाषा और पर्यावरण है जो सांख्यिकीय विश्लेषण और ग्राफिक्स के लिए है, जिसे मुख्य रूप से सांख्यिकीविद और डेटा शोधकर्ता उपयोग करते हैं। यह सांख्यिकीय गणनाओं, डेटा मॉडलिंग, और विज़ुअलाइज़ेशन के निष्पादन को सक्षम बनाता है। आर विशेष रूप से इसके समृद्ध पैकेजों के पुस्तकालय के लिए मूल्यवान है, जो विभिन्न डेटा विश्लेषणों, जैसे कि अन्वेषणात्मक विश्लेषण, सांख्यिकीय परीक्षण, प्रतिगमन, वर्गीकरण, और बड़े डेटा सेटों को संसाधित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। यह एक ओपन-सोर्स उपकरण है, जिसका अर्थ है कि यह मुफ्त में उपलब्ध है, और इसके स्रोत कोड को स्वतंत्र रूप से संशोधित और वितरित किया जा सकता है।

आर का एक मुख्य लाभ इसका विस्तृत और सक्रिय उपयोगकर्ता समुदाय है, जो निरंतर नए पैकेज और उपकरण विकसित करता है जिससे नवीनतम डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग संभव हो पाता है। आर में उन्नत ग्राफिकल क्षमताएं भी हैं, जो उच्च-गुणवत्ता वाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के निर्माण की अनुमति देती हैं, जो परिणामों का विश्लेषण और प्रस्तुति के लिए अमूल्य संपत्ति है।

आर का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों में किया जाता है जैसे कि विज्ञान, व्यवसाय, चिकित्सा, इंजीनियरिंग, और कई अन्य, जहां यह प्रत्येक क्षेत्र की विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए उपयुक्त उपकरण प्रदान करता है।

R में वेक्टर कैसे बनाते हैं?

आर भाषा में, एक वेक्टर को `c()` फ़ंक्शन का उपयोग करके बनाया जा सकता है, जो "मिलाने" का प्रतिनिधित्व करता है। यह फ़ंक्शन आपको कई तत्वों को एक एकल वेक्टर में मिलाने की अनुमति देता है। एक वेक्टर में डेटा प्रकार भिन्न हो सकते हैं, लेकिन आमतौर पर यह संख्यात्मक, तार्किक, या वर्णात्मक होता है। यहां अलग-अलग डेटा प्रकारों वाले एक वेक्टर को बनाने का एक उदाहरण है:

# एक संख्यात्मक वेक्टर बनाना
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers)

# एक तार्किक वेक्टर बनाना
logical_values <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)
print(logical_values)

# एक वर्णात्मक वेक्टर बनाना
characters <- c("ala", "ma", "kota")
print(characters)

याद रखें कि एक वेक्टर में सभी तत्व एक ही प्रकार के होने चाहिए। यदि एकल वेक्टर में विभिन्न डेटा प्रकारों को जोड़ा जाता है, तो R स्वतः सबसे सामान्य प्रकार में डेटा को परिवर्तित कर देगा जो सभी डेटा को संचित कर सकता है। उदाहरण के लिए, संख्याओं और स्ट्रिंग्स को मिलाने पर एक स्ट्रिंग वेक्टर बनता है।

R में दो डेटा फ्रेम्स को कैसे मर्ज करते हैं?

हम R में `merge()` फंक्शन का उपयोग करके दो डेटा फ्रेमों को मर्ज कर सकते हैं। यह फंक्शन हमें दोनों डेटा सेट्स के एक या एक से अधिक सामान्य कॉलम के आधार पर डेटा को जोड़ने की अनुमति देता है। यदि किसी विशिष्ट कॉलम को निर्दिष्ट नहीं किया गया है, तो R उन सभी कॉलमों के आधार पर डेटा फ्रेमों को मर्ज करने का प्रयास करेगा जिनके नाम दोनों डेटा सेट्स में मिलते हैं।

दो डेटा फ्रेमों को जोड़ने के लिए `merge()` फंक्शन का उपयोग करने का उदाहरण:

# पहला डेटा फ्रेम बनाना
data_frame1 <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Anna", "Jan", "Paweł"),
  Age = c(25, 30, 22)
)

# दूसरा डेटा फ्रेम बनाना
data_frame2 <- data.frame(
  ID = c(2, 3, 4),
  City = c("Kraków", "Warszawa", "Gdańsk")
)

# डेटा मर्ज करना
merged_data_frames <- merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID")

ऊपर दिए गए उदाहरण में, `merged_data_frames` में उन दोनों डेटा फ्रेमों का डेटा शामिल होगा जो 'ID' कॉलम के आधार पर मर्ज किए गए हैं। परिणामी डेटा फ्रेम केवल उन रिकॉर्ड्स को शामिल करेगा जिनका दोनों डेटा सेट्स में मिलान होता है (एक inner join ऑपरेशन)। जोड़ के प्रकार को बदलने के लिए, आप `all`, `all.x`, `all.y` आर्ग्युमेंट्स का उपयोग कर सकते हैं; उदाहरण के लिए, `merge(data_frame1, data_frame2, by = "ID", all = TRUE)` एक outer join के परिणामस्वरूप होगा।

R में एक factor क्या है और डेटा विश्लेषण में इसका उपयोग कैसे किया जाता है?

R में एक फ़ैक्टर एक डेटा प्रकार है जिसका उपयोग श्रेणीबद्ध वेरिएबल्स को संग्रहीत करने के लिए किया जाता है। इन प्रकार के वेरिएबल्स सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण में बहुत महत्वपूर्ण होते हैं क्योंकि वे विविक्त डेटा के लिए निर्भरताओं को मॉडलिंग करने की अनुमति देते हैं।

आप factor() फ़ंक्शन का उपयोग करके एक फ़ैक्टर बना सकते हैं। आप इसे एक वेक्टर पास करते हैं, जो एक फ़ैक्टर में परिवर्तित हो जाएगा। आप स्तर (श्रेणियाँ) और इन स्तरों के लेबल भी निर्दिष्ट कर सकते हैं।

data_vector <- c("apple", "banana", "cherry", "banana", "apple")
data_factor <- factor(data_vector)

उपरोक्त उदाहरण में, `data_factor` अब एक फ़ैक्टर है जो फलों की जानकारी संग्रहीत करता है जिसमें स्तर स्वचालित रूप से इनपुट वेक्टर के अनूठे मानों के आधार पर उत्पन्न होते हैं।

फ़ैक्टर्स सांख्यिकीय मॉडलिंग में विशेष रूप से उपयोगी हैं क्योंकि R प्रत्येक स्तर को एक अलग समूह के रूप में मानता है, जिससे समूहों के बीच सांख्यिकीय विश्लेषण करना आसान हो जाता है। फ़ैक्टर्स के साथ, श्रेणीबद्ध डेटा को समूहबद्ध करने की आवश्यकता वाले ग्राफ़ और तुलनात्मक चार्ट बनाना भी आसान होता है।

फ़ैक्टर्स का एक और महत्वपूर्ण पहलू स्तरों के क्रम को सेट करने की क्षमता है। डिफ़ॉल्ट रूप में, R स्तरों को वर्णमाला क्रम में सेट करता है, लेकिन इसे बदला जा सकता है, जो विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब श्रेणियों का एक प्राकृतिक क्रम होता है, जैसे 'low', 'medium', 'high'।

ordered_factor <- factor(data_vector, levels = c("cherry", "apple", "banana"), ordered = TRUE)