আর টিউটোরিয়াল - আর প্রোগ্রামিং শিখার জন্য একটি শিক্ষানবিশ এর গাইড

আর টিউটোরিয়াল-এ এই ব্লগটি আপনাকে আর সরঞ্জামের সাথে পরিচয় করিয়েছে এবং আপনাকে উদাহরণস্বরূপ বিশদভাবে আর প্রোগ্রামিংয়ের বিভিন্ন মৌলিক বিষয়গুলি বুঝতে সহায়তা করে।

এটি হ'ল ওপেন সোর্স, নমনীয়, একাধিক প্যাকেজ অফার করে এবং একটি বিশাল সম্প্রদায় রয়েছে বলে এটি সর্বাধিক জনপ্রিয় ডেটা অ্যানালিটিকাল সরঞ্জাম। এটি সফ্টওয়্যার প্রোগ্রামার, পরিসংখ্যানবিদ এবং ডেটা মাইনারদের জন্য তৈরি করা হয়েছে, একইভাবে এবং তাই, এর জনপ্রিয়তা বৃদ্ধি পেয়েছে এই আর টিউটোরিয়াল ব্লগে, আমি আপনাকে উদাহরণ সহ আর সম্পর্কে সম্পূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি দিব।



এই আর টিউটোরিয়াল ব্লগের নীচে বিষয়গুলি নিয়ে আমি নিম্নলিখিত ক্রমটিতে আলোচনা করব:



  1. আমাদের কেন অ্যানালিটিক্স দরকার ?
  2. ব্যবসায় বিশ্লেষণ কী is ?
  3. কেন আর আর কে আর ব্যবহার করে ?
  4. আর
  5. ডেটা অপারেটর
  6. তথ্যের ধরণ
  7. প্রবাহ নিয়ন্ত্রণ

পাওয়ার দ্বিতে ড্যাশবোর্ড কীভাবে তৈরি করবেন

আর টিউটোরিয়াল: কেন আমাদের বিশ্লেষণের প্রয়োজন?

আমি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার আগে, আমি আপনাকে কয়েকটি ডোমেনে আর এর কয়েকটি সমস্যা এবং তার সমাধানগুলি দিয়ে সংক্ষিপ্ত করে বলি।



ব্যাংকিং - আর টিউটোরিয়াল - এডুরেকা

ব্যাংকিং :

ব্যাংকগুলিতে প্রতিদিন প্রচুর পরিমাণে গ্রাহক ডেটা উত্পন্ন হয়। ডাব্লুনিয়মিতভাবে লক্ষ লক্ষ গ্রাহকের সাথে ইলিশ করার কারণে তাদের বন্ধকগুলি ট্র্যাক করা শক্ত হয়ে ওঠে।



সমাধান :

আর একটি কাস্টম মডেল তৈরি করে যা প্রতিটি পৃথক গ্রাহকের দেওয়া loansণ বজায় রাখে যা আমাদের সময়ের সাথে সাথে গ্রাহককে প্রদত্ত পরিমাণের সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে।

বীমা :

বীমা ব্যাপকভাবে পূর্বাভাসের উপর নির্ভর করে। এটা কঠিনকোন নীতি গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করবেন তা স্থির করুন।

সমাধান:

অবিচ্ছিন্ন creditণ প্রতিবেদনটিকে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করে আমরা আর-তে এমন একটি মডেল তৈরি করতে পারি যা ঝুঁকি ক্ষুধা কেবল মূল্যায়ন করবে না, পাশাপাশি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক পূর্বাভাসও দেবে।

স্বাস্থ্যসেবা:

প্রতি বছর কয়েক মিলিয়ন মানুষ হাসপাতালে ভর্তি হন এবং বছরে বিলিয়ন ব্যয় হয় কেবলমাত্র ভর্তি প্রক্রিয়ায়।

সমাধান :

রোগীর ইতিহাস এবং চিকিত্সার ইতিহাসের ভিত্তিতে, হাসপাতালে ভর্তির জন্য কারা ঝুঁকি নিয়েছে এবং কী পরিমাণ চিকিত্সার সরঞ্জামগুলি মাপা উচিত তা সনাক্ত করার জন্য একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল তৈরি করা যেতে পারে।

এখন আমরা জানি যে কীভাবে ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি সংস্থাগুলিকে তাদের ডেটা ব্যবহার করতে সহায়তা করে এবং নতুন সুযোগগুলি সনাক্ত করতে এটি ব্যবহার করে। যদি আমরা কোনও সংস্থায় বিশ্লেষণের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে কথা বলি তবে আপনাকে অবশ্যই এই চারটি দিকটি দেখতে হবে:

এর পরে, আসুন আর টিউটোরিয়াল ব্লগে এগিয়ে যাওয়া যাক, যেখানে প্রথমে আমরা বুঝতে পারি ব্যবসায়িক বিশ্লেষণ হুবহু কী।

আর টিউটোরিয়াল: ব্যবসায় বিশ্লেষণ কী?

বিজনেস অ্যানালিটিক্স হ'ল ডেটা বড় সেট পরীক্ষা করে লুকানো নিদর্শন, পারস্পরিক সম্পর্ক এবং অন্যান্য অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করার প্রক্রিয়া। এটি মূলত আপনাকে সংগ্রহ করা সমস্ত ডেটা বুঝতে সহায়তা করে, তা সাংগঠনিক ডেটা, বাজার বা পণ্য গবেষণা ডেটা বা অন্য কোনও ধরণের ডেটা হোক। আপনার পক্ষে আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়া, আরও ভাল পণ্য, আরও ভাল বিপণনের কৌশল ইত্যাদি করা সহজ হয়ে ওঠে আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের চিত্রটি দেখুন:

আপনি যদি উপরের চিত্রটি দেখেন তবে প্রথম চিত্রটিতে আপনার ডেটা ছড়িয়ে ছিটিয়ে আছে। এখন, আপনি যদি কোনও ডাটাবেসে নির্দিষ্ট রেকর্ডের মতো নির্দিষ্ট কিছু চান তবে এটি জটিল হয়ে ওঠে। এটিকে সহজ করতে আপনার বিশ্লেষণ করা দরকার। বিশ্লেষণের সাথে, ডেটার মধ্যে একটি সম্পর্ককে আঘাত করা সহজ হয়ে যায়। একবার আপনি কী করবেন তা স্থির করে নিলে, সিদ্ধান্ত গ্রহণ করা আপনার পক্ষে সহজ হয়ে যায় যেমন আপনি কোন পথটি অনুসরণ করতে চান বা ব্যবসায়িক বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে, কোন পাথ আপনার সংস্থার উন্নতির দিকে নিয়ে যায়।

তবে আপনি বিশ্লেষণের পরে উপরের শৃঙ্খলে থাকা লোকেরা যে কাঁচা ডেটা তাদের সরবরাহ করছেন তা সর্বদা বোঝার আশা করতে পারবেন না। সুতরাং এই ফাঁক কাটিয়ে উঠতে আমাদের একটি ধারণা আছে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন

ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন : বিশ্লেষণের পরে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন হ'ল বিপুল পরিমাণে ডেটা ভিজ্যুয়াল অ্যাক্সেস। মানব মন প্রসেস ভিজ্যুয়াল চিত্র এবং ভিজ্যুয়াল গ্রাফিক্স কাঁচা ডেটার তুলনায় তুলনায় আরও ভাল। পাই চার্ট বা বার গ্রাফ কাঁচা সংখ্যার সাথে তুলনা করা আমাদের পক্ষে সর্বদা সহজ। এখন আপনি ভাবছেন যে আপনি ইতিমধ্যে বিশ্লেষণ করেছেন এমন ডেটা থেকে আপনি কীভাবে এই ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন অর্জন করতে পারেন?
ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য বাজারে বিভিন্ন সরঞ্জাম উপলব্ধ:

আপনারা সবাই অবশ্যই ভাবছেন যে ইতিমধ্যে এমন অনেক সরঞ্জাম রয়েছে যা আপনাকে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং নির্দিষ্ট পরিমাণ বিশ্লেষণ অর্জন করতে সহায়তা করে, কেন আর কেন যান?

সুতরাং আর টিউটোরিয়াল ব্লগে আমার পরবর্তী বিষয়টি ‘কেন আর’ এবং ‘কে আর ব্যবহার করে’ নিয়ে আলোচনা করে।

আর টিউটোরিয়াল: আর আর কে আর ব্যবহার করে?

আর কেন?

আর একটি প্রোগ্রামিং এবং পরিসংখ্যানের ভাষা।

আর ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়।

আর শেখা, পড়তে এবং লিখতে সহজ এবং সহজ।

আর এফএলএসএস (ফ্রি লিবার এবং ওপেন সোর্স সফ্টওয়্যার) এর উদাহরণ যেখানে কোনও ব্যক্তি এই সফ্টওয়্যারটির অনুলিপি বিতরণ করতে পারে, এর উত্স কোডটি পড়তে পারে, এটি পরিবর্তন করতে পারে ইত্যাদি can

কে আর ব্যবহার করে?

  • গ্রাহক আর্থিক সুরক্ষা ব্যুরো ডেটা বিশ্লেষণের জন্য আর ব্যবহার করে
  • জন ডিয়ারের পরিসংখ্যানবিদগণ সময়সীমার মডেলিং এবং ভূ-স্থান সংক্রান্ত বিশ্লেষণের জন্য একটি নির্ভরযোগ্য এবং পুনরুত্পাদনযোগ্য উপায়ে ব্যবহার করেন।
  • ব্যাংক অফ আমেরিকা রিপোর্টিংয়ের জন্য আর ব্যবহার করে।
  • ফোরস্কয়ারের বিখ্যাত প্রস্তাব ইঞ্জিনের পিছনে থাকা প্রযুক্তি স্ট্যাকের একটি অংশ আর।
  • ক্রেডিট ঝুঁকি বিশ্লেষণের জন্য আর ব্যবহার করে অস্ট্রেলিয়ার চতুর্থ বৃহত্তম ব্যাংক এএনজেড।
  • গুগল অর্থনৈতিক কার্যকলাপের পূর্বাভাস দিতে আর ব্যবহার করে।
  • ফায়ারফক্স ওয়েব ব্রাউজারের জন্য দায়বদ্ধ ফাউন্ডেশন মোজিলা ওয়েব ক্রিয়াকলাপটি কল্পনা করতে আর ব্যবহার করে।

নীচে কয়েকটি ডোমেন দেওয়া আছে যেখানে আর ব্যবহৃত হয়:

এখন, আসুন আর টিউটোরিয়াল ব্লগে এবং আর ইনস্টল করুন।

আর টিউটোরিয়াল: আর এর ইনস্টলেশন

আপনার সিস্টেমে আর ইনস্টল করার প্রক্রিয়াটি সম্পর্কে আমাকে গাইড করতে দিন। কেবল নীচের পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

ধাপ 1 : লিঙ্কটিতে যান- https://cran.r-project.org/

ধাপ ২ : আপনার সিস্টেমে 3.3.3 আর ডাউনলোড করুন এবং ইনস্টল করুন।

আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের স্ক্রিনশটটি দেখুন।

উপরের পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে, আপনি আর ইনস্টলেশন অংশটি সম্পন্ন করেছেন। এখন, আপনি আরস্টুডিও আইডিই ডাউনলোড করে সরাসরি আর এ কোডিং শুরু করতে পারেন। এটি ডাউনলোড করতে নীচের পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করুন:

ধাপ 1 : লিঙ্কটিতে যান- https://www.rstudio.com/

ধাপ ২ : আপনার সিস্টেমে Rstudio ডাউনলোড ও ইনস্টল করুন।

সব কিছু ইনস্টল করার পরে, আপনি সমস্ত কোডে সেট হয়ে গেছেন!

আরম্ভকারীদের জন্য টিউটোরিয়াল | আর প্রোগ্রামিং টিউটোরিয়াল | এডুরেকা

এর পরে, আসুন আর টিউটোরিয়াল ব্লগে এগিয়ে যাব এবং আর এর ডেটা অপারেটরগুলি কী তা বুঝতে পারি understand

আর টিউটোরিয়াল: ডেটা অপারেটরগুলি আর

মূলত 5 টি বিভিন্ন ধরণের অপারেটর রয়েছে, যা নীচে তালিকাভুক্ত রয়েছে:

  1. পাটিগণিত অপারেটর : গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি যেমন সংযোজন, বিয়োগ, গুণ, ভাগ ইত্যাদি সম্পাদন করে
  2. অ্যাসাইনমেন্ট অপারেটর :অ্যাসাইনমেন্ট অপারেটরগুলি মান নির্ধারণের জন্য ব্যবহৃত হয়। উদাহরণ স্বরূপ:
  • অ্যাসাইনমেন্ট অপারেটর =
    বাক্য গঠন:
    পরিবর্তনশীল নাম = মান
> এক্স = 5 >এক্স 
আউটপুট: [1] 5
  • নিয়োগ অপারেটর<-
    বাক্য গঠন:
    পরিবর্তনশীল নাম<- value

    > এক্স<- 15 > এক্স
    আউটপুট: [1] 15
  • নিয়োগ অপারেটর<<-
    বাক্য গঠন :
    পরিবর্তনশীল নাম<<- value
> এক্স<<- 2 > এক্স
আউটপুট: [1] 2
  • অ্যাসাইনমেন্ট অপারেটর ->
    বাক্য গঠন :
    মান -> পরিবর্তনশীল নাম

    > 25 -> এক্স > এক্স 
    আউটপুট: [1] 25

৩. রিলেশনাল অপারেটর : এটি দুটি সত্তার মধ্যে একটি সম্পর্ককে সংজ্ঞায়িত করে। উদাহরণ স্বরূপ: ,<=,!= etc.

> এক্সএক্স! = 2
আউটপুট:[1] সত্য

4. লজিকাল অপারেটর : এই অপারেটরগুলি দুটি সত্তার তুলনা করে এবং সাধারণত বুলিয়ান (যৌক্তিক) মান যেমন &, | এর সাথে ব্যবহৃত হয় এবং !.

> এক্স 2 এবং 3
আউটপুট:[1] সত্য

5. বিশেষ অপারেটর : এই অপারেটরগুলি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয়, লজিকাল গণনার জন্য নয়। উদাহরণ স্বরূপ:

  • এটি ভেক্টরের ক্রম অনুসারে সংখ্যার ধারাবাহিক তৈরি করে।

    > এক্সএক্স
    আউটপুট: [1] 2 3 4 5 6 7 8
  • % এ% এই অপারেটরটি কোনও উপাদান কোনও ভেক্টরের সাথে সম্পর্কিত কিনা তা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
    উদাহরণ

    > x x% এ% x
    আউটপুট: [1] সত্য

আর টিউটোরিয়াল: ডেটা প্রকার

তথ্য সংরক্ষণ করার জন্য ডেটা প্রকারগুলি ব্যবহার করা হয়। আর-তে, আমাদের কিছু ডেটা টাইপ হিসাবে ভেরিয়েবল ঘোষণা করার দরকার নেই। ভেরিয়েবলগুলি আর-অবজেক্টের সাথে বরাদ্দ করা হয় এবং আর-অবজেক্টের ডেটা টাইপ ভেরিয়েবলের ডেটা টাইপ হয়ে যায়।আর-তে প্রধানত ছয়টি ডেটা টাইপ রয়েছে:

আসুন আমরা তাদের প্রত্যেকটির আরও বিশদে যাই:

ভেক্টর : একটি ভেক্টর একই বেসিক টাইপের ডেটা উপাদানগুলির ক্রম। উদাহরণ:

ভিটিআর = (1, 3, 5, 7 9)

বা

vtr<- (1, 3, 5 ,7 9)

ওভারলোডিং বনাম ওভাররাইডিং সি ++

এখানে 5 টি পারমাণবিক ভেক্টর রয়েছে, তাদের পাঁচটি শ্রেণীর ভেক্টরও বলা হয়।

তালিকা : তালিকাগুলি হ'ল আর বস্তু যা বিভিন্ন ধরণের উপাদান এবং বিয়োগ সংখ্যা, স্ট্রিং, ভেক্টর এবং এর ভিতরে থাকা অন্য তালিকার উপাদান রয়েছে।

> এন = সি (২, ৩, ৫) > এস = সি ('এএ', 'বিবি', 'সিসি', 'ডিডি', 'ইই') > এক্স = তালিকা (এন, গুলি, সত্য) > এক্স

আউটপুট -

[[1]] [1] 2 3 5 [[2]] [1] 'আ' 'বিবি' 'সিসি' 'ডিডি' 'ইই' [[3]] [1] সত্য

অ্যারে : অ্যারেগুলি হ'ল আর ডেটা অবজেক্ট যা দুটি মাত্রার বেশি ডেটা সঞ্চয় করতে পারে। এটি ভেক্টরগুলিকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করে এবং অ্যারে তৈরি করতে ম্লান প্যারামিটারের মানগুলি ব্যবহার করে।

ভেক্টর 1<- c(5,9,3) ভেক্টর 2<- c(10,11,12,13,14,15) ফলাফল<- array(c(vector1,vector2),dim = c(3,3,2))

আউটপুট -

,, 1 [, 1] [, 2] [, 3] [1,] 5 10 13 [2,] 9 11 14 [3,] 3 12 15%, 2 [, 1] [, 2] [, 3 ] [1,] 5 10 13 [2,] 9 11 14 [3,] 3 12 15

অ্যারে : ম্যাট্রিকগুলি হ'ল আর বস্তু যাতে উপাদানগুলি দ্বি-মাত্রিক আয়তক্ষেত্রাকার বিন্যাসে সাজানো হয়। একটি ম্যাট্রিক্স ম্যাট্রিক্স () ফাংশন ব্যবহার করে তৈরি করা হয়। উদাহরণ: ম্যাট্রিক্স (ডেটা, নরো, এনকোল, বাইরো, ডিমেমনাম) কোথায়,

তথ্য ইনপুট ভেক্টর যা ম্যাট্রিক্সের ডেটা উপাদান হয়ে যায়।

নরো সারি তৈরি করার সংখ্যা।

ncol কলাম তৈরির সংখ্যা।

বাই্রো একটি লজিকাল ক্লু। যদি সত্য হয় তবে ইনপুট ভেক্টর উপাদানগুলি সারি দ্বারা সাজানো হয়।

নামকরণ সারি এবং কলামগুলিতে নির্ধারিত নাম।

> মাদুর<- matrix(c(1:16), nrow = 4, ncol = 4 ) > মাদুর
আউটপুট :
[, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16

ফ্যাক্টর : ফ্যাক্টরগুলি এমন ডেটা অবজেক্ট যা ডেটা শ্রেণীবদ্ধ করতে এবং স্তর হিসাবে এটি সঞ্চয় করতে ব্যবহৃত হয়। তারা উভয় স্ট্রিং এবং পূর্ণসংখ্যা সঞ্চয় করতে পারে। এগুলি পরিসংখ্যানগত মডেলিংয়ের জন্য ডেটা বিশ্লেষণে কার্যকর।

> তথ্য<- c('East','West','East','North','North','East','West','West“,'East“) > ফ্যাক্টর_ডাটা<- factor(data) > ফ্যাক্টর_ডাটা

আউটপুট :

[1] পূর্ব পশ্চিম পূর্ব উত্তর পূর্ব পশ্চিম পশ্চিম পূর্ব স্তরসমূহ: পূর্ব উত্তর পশ্চিম

ডেটা ফ্রেম : একটি ডেটা ফ্রেম একটি টেবিল বা দ্বি-মাত্রিক অ্যারে-জাতীয় কাঠামো যাতে প্রতিটি কলামে একটি ভেরিয়েবলের মান থাকে এবং প্রতিটি সারিতে প্রতিটি কলামের মানগুলির একটি সেট থাকে।

> এসটিডি_আইডি = সি (1: 5) > স্টডি_নাম = সি ('রিক', 'ডান', 'মিশেল', 'রায়ান', 'গ্যারি') > চিহ্ন = সি (623.3,515.2,611.0,729.0,843.25) > std.data<- data.frame(std_id, std_name, marks) > std.data

আউটপুট :

std_id std_name চিহ্ন 1 1 রিক 623.30 2 2 এবং 515.20 3 3 মিশেল 611.00 4 4 রায়ান 729.00 5 5 গ্যারি 843.25

এটির মাধ্যমে আমরা আর এর বিভিন্ন উপাত্তের প্রান্তে এসে পৌঁছেছি Next পরবর্তী, আসুন আর টিউটোরিয়াল ব্লগে এগিয়ে আসি এবং আরও একটি মূল ধারণাটি বুঝতে পারি - ফ্লো কন্ট্রোল স্টেটমেন্ট।

আর টিউটোরিয়াল: ফ্লো কন্ট্রোল স্টেটমেন্ট

ফ্লো কন্ট্রোল স্টেটমেন্টগুলি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে কারণ এগুলি আপনাকে কোনও ফাংশনের অভ্যন্তরে কোনও স্ক্রিপ্টের সম্পাদনের প্রবাহ নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়। সর্বাধিক ব্যবহৃত প্রবাহ নিয়ন্ত্রণ বিবৃতি নীচের চিত্রটিতে প্রতিনিধিত্ব করা হয়:

এখন, আসুন আমরা উদাহরণস্বরূপ তাদের প্রত্যেকটি নিয়ে আলোচনা করি।

আর টিউটোরিয়াল: নির্বাচক বিবৃতি

  • নিয়ন্ত্রণ বিবৃতি যদি : এই নিয়ন্ত্রণ বিবৃতিটি একটি একক শর্তকে মূল্যায়ন করে। এটি একেবারে সহজ কারণ এটির শর্ত অনুসারে 'যদি' এর একটি মাত্র কীওয়ার্ড রয়েছে এবং তারপরে এটি নির্দিষ্ট হওয়ার সাথে সাথে নির্দিষ্ট বিবৃতিগুলির সেট করা হয় যা সত্য হয় সে ক্ষেত্রে এটি কার্যকর করা দরকার। আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের ফ্লোচার্টটি দেখুন:

এই ফ্লোচার্টে কোডটি নিম্নলিখিত উপায়ে প্রতিক্রিয়া জানাবে:

  1. প্রথমত, এটি লুপটি প্রবেশ করবে যেখানে এটি শর্তটি পরীক্ষা করে।
  2. শর্তটি সত্য হলে শর্তসাপেক্ষ কোড বা লিখিত বিবৃতি কার্যকর করা হবে।
  3. শর্তটি মিথ্যা হলে, বিবৃতি উপেক্ষা করা হয়।

নীচে একটি উদাহরণ যদি আর-তে স্টেট্রো নিয়ন্ত্রণ করুন statement উদাহরণটি আর স্টুডিওতে চালানোর চেষ্টা করুন।

x = 2 পুনরাবৃত্তি করুন {x = x ^ 2 মুদ্রণ (x) যদি (x> 100) {বিরতি

আউটপুট:

[1] 4 [1] 16 [1] 256
  • অন্য যদি নিয়ন্ত্রণ বিবৃতি :পরীক্ষাs নিয়ন্ত্রণ বিবৃতি ধরণেরএকদল শর্তের মূল্যায়ন করে বিবৃতি নির্বাচন করে। আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের ফ্লোচার্টটি দেখুন:

এই ফ্লোচার্টে কোডটি নিম্নলিখিত উপায়ে প্রতিক্রিয়া জানাবে:

  1. প্রথমত, এটি লুপটি প্রবেশ করবে যেখানে এটি শর্তটি পরীক্ষা করে।
  2. শর্তটি যদি সত্য হয় তবে প্রথম ‘যদি’ বিবৃতি কার্যকর করা হবে।
  3. শর্তটি যদি ভুল হয় তবে এটি ‘অন্যথায়’ শর্তে যায় এবং যদি এটি সত্য হয় তবে ‘অন্যথায়’ কোডটি কার্যকর করা হবে।
  4. সবশেষে, যদি ‘অন্যথায়’ কোডটিও মিথ্যা হয়, তবে এটি ‘অন্য’ কোডে যাবে এবং এটি কার্যকর হয়ে যায়। এর অর্থ যদি এই শর্তগুলির কোনওটি সত্য না হয়, তবে ‘অন্য’ বিবৃতি কার্যকর হয়।

নীচে একটি উদাহরণ অন্যথায় যদি আর-তে স্টেট্রো নিয়ন্ত্রণ করুন statement উদাহরণটি আর স্টুডিওতে চালানোর চেষ্টা করুন।

x5) {মুদ্রণ ('x 5 এর চেয়ে বড়')} অন্যটিফ (x == 5) {মুদ্রণ ('x 5 এর সমান')} অন্য {মুদ্রণ ('x 5 এর চেয়ে বড় নয়)}

আউটপুট:

[1] 'x সমান 5'
  • বিবৃতি স্যুইচ করুন : এই নিয়ন্ত্রণ বিবৃতিগুলি মূলত একটি নির্দিষ্ট ভাবকে একটি পরিচিত মানের সাথে তুলনা করতে ব্যবহৃত হয়। আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের ফ্লোচার্টটি দেখুন:

এই সুইচের ক্ষেত্রে ফ্লোচার্টে কোডটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাবে:

  1. সবার আগে এটি সুইচ কেসে প্রবেশ করবে যা একটি অভিব্যক্তি আছে।
  2. এরপরে এটি কেস 1 শর্তে যাবে, শর্তে উত্তীর্ণ হওয়া মানটি পরীক্ষা করে। যদি এটি সত্য হয় তবে স্টেটমেন্ট ব্লকটি কার্যকর করবে। তারপরে, এটি সেই স্যুইচ কেস থেকে ভেঙে যাবে।
  3. যদি এটি মিথ্যা হয় তবে এটি পরবর্তী ক্ষেত্রে স্যুইচ করবে। যদি কেস 2 শর্তটি সত্য হয় তবে এটি বিবৃতিটি কার্যকর করবে এবং সেই কেসটি থেকে বিরতি দেবে, অন্যথায় এটি আবার পরবর্তী মামলায় ঝাঁপিয়ে পড়বে।
  4. এখন ধরা যাক আপনি কোনও মামলা সুনির্দিষ্ট করেন নি বা ব্যবহারকারীর কাছ থেকে কিছু ভুল ইনপুট রয়েছে, তবে এটি ডিফল্ট ক্ষেত্রে যাবে যেখানে এটি আপনার ডিফল্ট বিবৃতি মুদ্রণ করবে।

নীচে আর-তে স্যুইচ স্টেটমেন্টের একটি উদাহরণ দেওয়া আছে। আর স্টুডিওতে এই উদাহরণটি চালানোর চেষ্টা করুন।

vtr<- c(150,200,250,300,350,400) option <-'mean' switch(option, 'mean' = print(mean(vtr)), 'mode' = print(mode((vtr))), 'median' = print(median((vtr))) ) 

আউটপুট:

[1] 275

আর টিউটোরিয়াল: লুপ বিবৃতি

লুপগুলি আপনাকে নির্দিষ্ট কিছু ক্রিয়াকলাপ পুনরাবৃত্তি করতে সহায়তা করে যাতে আপনার সেগুলি বারবার সম্পাদন করতে না হয়। আপনার 10 বার কোনও অপারেশন করা দরকার তা কল্পনা করুন, আপনি যদি প্রতিটি সময় কোড লিখতে শুরু করেন তবে প্রোগ্রামটির দৈর্ঘ্য বৃদ্ধি পায় এবং পরে এটি বুঝতে আপনার পক্ষে অসুবিধা হবে। তবে একই সাথে একটি লুপ ব্যবহার করে, আমি যদি একটি লুপের মধ্যে একই বিবৃতিটি লিখি তবে এটি সময় সাশ্রয় করে এবং কোড পঠনযোগ্যতার জন্য আরও সহজ করে তোলে। কোড দক্ষতার ক্ষেত্রে এটি আরও অনুকূলিত হয়।

উপরের চিত্রে, ‘ পুনরাবৃত্তি ’ এবং ' যখন ‘বিবৃতি শর্তটি সত্য না হওয়া অবধি নিয়মের একটি নির্দিষ্ট সেট কার্যকর করতে আপনাকে সহায়তা করে তবে’ জন্য ’ একটি লুপ স্টেটমেন্ট যা আপনি যখন জানবেন যে আপনি কতবার স্টেটমেন্টের ব্লকের পুনরাবৃত্তি করতে চান তা ব্যবহৃত হয়। এখন, আপনি যদি জানেন যে আপনি এটি 10 ​​বার পুনরাবৃত্তি করতে চান, তবে আপনি 'ফর' বিবৃতিটি নিয়ে যাবেন তবে আপনি কোডটি কতবার পুনরাবৃত্তি করতে চান তা সম্পর্কে আপনি যদি নিশ্চিত না হন তবে আপনি 'পুনরাবৃত্তি' বা সাথে যাবেন 'যখন' লুপ

আসুন তাদের প্রত্যেককে উদাহরণ দিয়ে আলোচনা করুন।

  • পুনরাবৃত্তি : পুনরাবৃত্তি লুপ একটি স্টপ শর্ত পূরণ না হওয়া অবধি একই কোডের সেটটি বারবার চালিত করতে সহায়তা করে। আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের ফ্লোচার্টটি দেখুন:

উপরের ফ্লোচার্টে কোডটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাবে:

  1. সবার আগে এটি কোডের একটি সেট প্রবেশ ও সম্পাদন করবে।
  2. এরপরে এটি শর্তটি যাচাই করবে, যদি এটি সত্য হয় তবে এটি ফিরে যাবে এবং একই কোডের সেটটি আবার কার্যকর করবে যতক্ষণ না এটি মিথ্যা বলে বোঝানো হয়।
  3. যদি এটি মিথ্যা বলে প্রমাণিত হয় তবে এটি সরাসরি লুপ থেকে প্রস্থান করবে।
  • যখন : যদিও স্টেটমেন্টটি স্টপ শর্তটি পূরণ না হওয়া অবধি একই কোডের সেটটি বারবার চালিত করতে সহায়তা করে। আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের ফ্লোচার্টটি দেখুন:

উপরের ফ্লোচার্টে কোডটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাবে:

  1. সবার আগে এটি শর্তটি পরীক্ষা করবে।
  2. যদি এটি সত্য হিসাবে পাওয়া যায় তবে এটি কোডের সেটটি কার্যকর করবে।
  3. এরপরে, এটি আবার শর্তটি পরীক্ষা করে, যদি এটি সত্য হয় তবে এটি আবার একই কোডটি কার্যকর করবে। শর্তটি মিথ্যা বলে প্রমাণিত হওয়ার সাথে সাথে এটি তত্ক্ষণাত লুপ থেকে বেরিয়ে যায় its

নীচে আর-তে বিবৃতি দেওয়ার একটি উদাহরণ দেওয়া আছে। আর স্টুডিওতে এই উদাহরণটি চালানোর চেষ্টা করুন।

x = 2 যখন (এক্স<1000) { x=x^2 print(x) } 

আউটপুট:

4 16 256 65 536

সুতরাং আপনি অবশ্যই ভাবছেন যে এই দুটি বিবৃতি আলাদা? আমাকে আপনার সন্দেহ মুছে দিন!
এখানে পুনরাবৃত্তি এবং বিবৃতিটির মধ্যে প্রধান পার্থক্য হ'ল এটি আপনার অবস্থার সাথে সম্মতি রেখে পরিবর্তন করে। যখন লুপটি মূলত সংজ্ঞা দেয় আপনি যখন বিবৃতিগুলি কার্যকর করতে লুপটি প্রবেশ করতে যাবেন এবং পুনরাবৃত্তি বিবৃতি কার্যকর করার পরে লুপটি ছেড়ে যাওয়ার সময় লুপটি সংজ্ঞায়িত হয়। সুতরাং এই দুটি বিবৃতি এন্ট্রি নিয়ন্ত্রণ লুপ এবং প্রস্থান নিয়ন্ত্রণ লুপ হিসাবে পরিচিত। এইভাবে যখন এবং পুনরাবৃত্তি বিবৃতি পৃথক হয়।

  • লুপের জন্য: লুপগুলির জন্য যখন আপনাকে কোডের একটি ব্লক কয়েকবার চালানো দরকার হয়। আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের ফ্লোচার্টটি দেখুন:

উপরের ফ্লোচার্টে কোডটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাবে:

  1. প্রথমত সেখানে সূচনা আছে যেখানে আপনি নির্দিষ্ট করে নিন যে আপনি কতবার লুপটি পুনরাবৃত্তি করতে চান।
  2. এর পরে, এটি শর্তটি পরীক্ষা করে। শর্তটি সত্য হলে এটি নির্দিষ্ট সময়ের জন্য কোডের সেটটি কার্যকর করবে ute
  3. শর্তটি মিথ্যা বলে প্রমাণিত হওয়ার সাথে সাথে এটি তত্ক্ষণাত লুপ থেকে বেরিয়ে যায় its

নীচে আরতে বিবৃতি দেওয়ার একটি উদাহরণ দেওয়া হল। আর স্টুডিওতে এই উদাহরণটি চালানোর চেষ্টা করুন।

vtr<- c(7,19,25,65, 45) for( i in vtr) { print(i) } 

আউটপুট:

7 19 25 65 45

এর পরে, আর টিউটোরিয়াল ব্লগে, অর্থাত্ জাম্প সংক্রান্ত বিবৃতিতে আমাদের শেষ সেটগুলির বিবরণে চলে যাই।

আর টিউটোরিয়াল: ঝাঁপ দাও বিবৃতি

ব্রেক স্টেটমেন্ট : ব্রেক স্টেটমেন্টগুলি প্রোগ্রামটি শেষ করতে সহায়তা করে এবং লুপের পরে পরবর্তী বিবৃতিতে নিয়ন্ত্রণ পুনরায় শুরু করে। এই বিবৃতিগুলি সুইচ ক্ষেত্রেও ব্যবহৃত হয়। আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের ফ্লোচার্টটি দেখুন:

উপরের ফ্লোচার্টে কোডটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাবে:

  1. প্রথমত, এটি লুপটি প্রবেশ করবে যেখানে এটি শর্তটি পরীক্ষা করে।
  2. লুপের শর্তটি মিথ্যা হলে এটি সরাসরি লুপ থেকে প্রস্থান করে।
  3. যদি শর্তটি সত্য হয় তবে এটি বিরতির শর্তটি পরীক্ষা করবে।
  4. যদি ব্রেক শর্তটি সত্য হয় তবে এটি লুপ থেকে বিদ্যমান।
  5. যদি ব্রেক শর্তটি মিথ্যা হয়, তবে এটি লুপে থাকা বিবৃতিগুলি কার্যকর করবে এবং তারপরে একই পদক্ষেপগুলি পুনরাবৃত্তি করবে।

নীচে আর-তে লাফ দেওয়ার বিবরণের একটি উদাহরণ দেওয়া হল। আর স্টুডিওতে এই উদাহরণটি চালানোর চেষ্টা করুন।

এক্স<- 1:5 for (val in x) { if (val == 3){ break } print(val) } 

আউটপুট:

[1] 1 [1] 2

পরবর্তী বিবৃতি : আপনি যখন লুপটির বর্তমান পুনরাবৃত্তিটি শেষ না করে এড়িয়ে যেতে চান তখন একটি পরবর্তী বিবৃতি ব্যবহৃত হয়। পরবর্তী বিবৃতিটি অন্যান্য প্রোগ্রামিং ভাষায় ‘চালিয়ে যাওয়ার’ সাথে বেশ মিল। আরও ভাল বোঝার জন্য নীচের ফ্লোচার্টটি দেখুন:

উপরের ফ্লোচার্টে কোডটি নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাবে:

  1. প্রথমত, এটি লুপটি প্রবেশ করবে যেখানে এটি শর্তটি পরীক্ষা করে।

  2. লুপের শর্তটি মিথ্যা হলে এটি সরাসরি লুপ থেকে প্রস্থান করে।

  3. যদি লুপের শর্তটি সত্য হয় তবে এটি ব্লক 1 বিবৃতি কার্যকর করবে।

  4. এর পরে এটি ‘পরবর্তী’ বিবৃতি পরীক্ষা করবে। যদি এটি উপস্থিত থাকে, তারপরে বিবৃতিগুলি লুপের একই পুনরাবৃত্তিতে কার্যকর করা হবে না।

  5. যদি ‘পরবর্তী’ বিবৃতি উপস্থিত না থাকে, তারপরে তার পরে সমস্ত বিবৃতি কার্যকর করা হবে।

নীচে আর এর পরবর্তী বিবৃতিটির উদাহরণ দেওয়া আছে। আর স্টুডিওতে এই উদাহরণটি চালানোর চেষ্টা করুন।

মান দ্বারা পাস এবং রেফারেন্স জাভা দ্বারা পাস
(আমি ১:১৫-তে) {যদি ((i %% 2) == 0) {পরের} মুদ্রণ (i)

আউটপুট:

1 3 5 7 9 11 13 15

এটি আর টিউটোরিয়াল ব্লগের সমাপ্তি। আমি আশা করি আপনি উপরোক্ত আলোচনা এবং প্রতিটি ধারণা সম্পর্কে আপনি ছেলেরা পরিষ্কার। থাকুন, আমার পরবর্তী ব্লগটি আর প্রশিক্ষণে থাকবে যেখানে আমি আর এর আরও কয়েকটি ধারণাটি প্রাক্তনদের সাথে বিশদভাবে ব্যাখ্যা করবযথেষ্ট

এখন আপনি আর এর মূল বিষয়গুলি বুঝতে পেরেছেন, এটি পরীক্ষা করে দেখুন এডুরেকা, বিশ্বস্ত জুড়ে 250,000 এরও বেশি সন্তুষ্ট শিক্ষার্থীর নেটওয়ার্ক সহ একটি বিশ্বস্ত অনলাইন লার্নিং সংস্থা by আর প্রশিক্ষণের সাথে এডুরেকার ডেটা অ্যানালিটিকাগুলি আপনাকে আর প্রোগ্রামিং, ডেটা ম্যানিপুলেশন, এক্সপ্লোরারি ডেটা বিশ্লেষণ, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন, ডেটা মাইনিং, রিগ্রেশন, সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণ এবং রিটেল, সোশ্যাল মিডিয়ায় রিয়েল লাইফ কেস স্টাডির জন্য আর স্টুডিও ব্যবহার করার ক্ষেত্রে দক্ষতা অর্জনে সহায়তা করবে।

আমাদের জন্য একটি প্রশ্ন আছে? দয়া করে এই 'আর টিউটোরিয়াল' ব্লগের মন্তব্য বিভাগে উল্লেখ করুন এবং আমরা যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার কাছে ফিরে আসব।