Выписка статистика по инн: Коды Росстата. Узнать коды статистики по ИНН или ОГРН. Получить коды статистики онлайн и распечатать Уведомление.

У ООО этот пакет документов иной и больше.

Если вы впервые получаете в Росстате свои коды, то ничего не оплачиваете. Повторные обращения придется оплачивать.

2

3

4

Проще всего получить коды удаленно. Для этого:

●

●

●

●

После этих несложных действий у вас появится окно с кодом ОКПО, наименованием ИП, кодами ОК ТЭИ и перечнем форм. Нажмите на «Коды ОК ТЭИ». Перед вами — уведомление с вашими кодами. Его стоит сохранить.

Этот документ содержит следующие коды:

●

Четвертый способ соблазняет экономией времени и отсутствием трат. Он бесплатный. Распечатанное уведомление с кодами является настоящим документом. Его не надо подписывать у должностного лица, так как не попадает под ГОСТ Р 6.30-2003 и само по себе имеет законную силу.

Коды статистики не выдаются на какой-то период. Если у вас в бизнесе и в персональных данных ничего не меняется, то и ваши старые коды по-прежнему функциональны. Обновлять их надо, когда у вас произошли изменения, влияющие на вашу идентификацию. Например, вы поменяли фамилию или сменили место постоянной регистрации.

Обновлять коды самостоятельно сегодня не нужно. Статистический реестр получает всю требуемую о вас информацию автоматически. Однако происходит это не сразу, а через два месяца, как у вас что-то изменилось. Если вам надо быстрее, то придется идти в свой орган Росстата и лично обращаться для получения обновленных кодов.

Вы заметили у нас ошибку? Помогите нам ее исправить! Выделите ошибку и нажмите одновременно клавиши «Ctrl» и «Enter» и повторите код с картинки. Спасибо!

Как не стать жертвой мошенников при покупке квартиры — SmolNarod.ru

Автор фотографии: Елена Костюченкова

Как перепроверить недвижимость перед покупкой и защититься от мошеннических действий будучи собственником? Ответ на этот вопрос дала начальник отдела государственной регистрации недвижимости Олеся Вороненко.

Как уточнили в Росреестре, в арсенале участника сделки купли-продажи недвижимости есть несколько способов обезопасить себя. Среди них — запросить выписку из ЕГРН перед покупкой недвижимости.

При покупке объекта недвижимости, до совершения сделки, для любого разумного гражданина одним из приоритетных вопросов должно являться получение максимального количества информации о приобретаемом объекте недвижимости. Для этого мы настоятельно рекомендует запросить выписку из ЕГРН, — рассказывает Олеся Вороненко.

Для получения актуальных сведений о правах на объект, собственнике недвижимости, а также о возможных ограничениях (обременениях) на объект необходимо запросить выписку из ЕГРН об объекте недвижимости.

Проверить историю объекта недвижимости и получить информацию о его собственниках можно заказав выписку из ЕГРН о переходе прав на объект недвижимости. В данной выписке содержится информация о виде объекта недвижимости, кадастровом номере, адресе, данные о каждом из правообладателей в очередности согласно записям соответствующего раздела ЕГРН, о регистрации перехода прав от одного лица к другому, вид зарегистрированного за каждым из правообладателей права, в том числе размеры принадлежащих (принадлежавших) им долей, датах и номерах государственной регистрации права, датах и номерах государственной регистрации прекращения права. В отношении правообладателя физического лица в выписке указываются его фамилия, имя, отчество; о юридическом лице, об органе государственной власти или органе местного самоуправления в выписке указываются его полное наименование и индивидуальный номер налогоплательщика (ИНН).

Для получения выписки необходимо обращаться в МФЦ, либо использовать соответствующий электронный сервис на официальном сайте Росреестра https://rosreestr.gov.ru/ в разделе «Электронные услуги и сервисы».

Еще один способ избежать мошенничества — запретить регистрацию без личного участия по заявлению. В целях исключения ситуаций, связанных с применением поддельных нотариальных доверенностей, перехода права собственности на недвижимость без ведома собственника и т.д., каждый владелец недвижимого имущества может подать через МФЦ в Росреестр заявление о том, что сделки с принадлежащим ему имуществом могут производиться только при его личном участии. При подаче такого заявления в Единый государственный реестр недвижимости (ЕГРН) будет внесена соответствующая запись. И в случае, если с заявлением и документами в отношении объекта обратится ненадлежащее лицо (т.е. не собственник), то наличие такой записи в ЕГРН будет являться основанием для возврата такого заявления и документов без рассмотрения.

Наконец, в Росреестре рекомендуют собственнику недвижимости запросить справку о лицах, получивших сведения о принадлежащем ему объекте. Сведения, содержащиеся в ЕГРН являются общедоступными (за исключением сведений, доступ к которым ограничен федеральным законом). Поэтому любое заинтересованное лицо может запросить сведения по интересующему его объекту недвижимости.

«Правообладатель объекта недвижимости не имеет право запрещать другим лицам подавать запросы на предоставление сведений по его объекту недвижимости. Но законодательством Российской Федерации предусмотрена возможность собственнику объекта недвижимости получить справку о лицах, которые запрашивали информацию в отношении принадлежащего ему недвижимого имущества. Такая справка содержит информацию о том, кто обращался с запросом о предоставлении сведений из ЕГРН — физические, юридические лица или органы местного самоуправления, органы государственной власти, дату получения ими выписки и исходящий номер такого документа», — уточнили в ведомстве.

Контакты и режим работы

Редактор HTML-кодаПереносить по словам

Государственное бюджетное учреждение здравоохранения Ставропольского края «Ставропольский краевой клинический перинатальный центр №1»

ГБУЗ СК «СККПЦ №1»

Адрес: 355029, РФ, Ставропольский край, г. Ставрополь, улица Семашко, 3/1 в квартале 486
Географические координаты: Широта 45.037660 Долгота 41.939693

Режим работы:

• Акушерский и неонатологический стационары, гинекологическое отделение: круглосуточно
• Консультативно-диагностическая поликлиника: пн. – пт. с 08:00 до 20:00, сб. с 08:00 до 14:00

 Единый многоканальный номер 25-74-12

 Телефон приемной главного врача: (8652) 25-71-59

НОМЕРА АБОНЕНТОВ МНОГОКАНАЛЬНОГО НОМЕРА 25-74-12

E-mail: [email protected] 

Руководитель: Главный врач  – Зубенко Наталья Вячеславовна

ИНН 2635221863
КПП 263501001
ОГРН 1162651069680

Банковские реквизиты по средствам ОМС (тип средств 04.07.01)
МФ СК (ГБУЗ СК «СККПЦ №1» л.с 045.77.224.70)
Банк: отделение Ставрополь, г. Ставрополь
Расчетный счет 40601810600023000001
БИК 040702001
ОКТМО 07701000001
КБК по доходам 04500000000000000130

Анализ настроений для отзывов об отелях

Нравится вам это или нет, но отзывы гостей становятся заметным фактором, влияющим на заказы / покупки людей.

Подумайте о собственном опыте. Когда вы ищете место для отдыха на Expedia / Booking / TripAdvisor, что вы делаете? Готов поспорить, что вы будете прокручивать экран вниз, чтобы проверить отзывы, прежде чем узнаете об этом.

Если вы все еще сомневаетесь в том, насколько важны отзывы гостей для вашего бизнеса, возможно, стоит проверить статистику:

Другими словами, отзывы гостей явно влияют на решения людей о бронировании, а это значит, что вам лучше обращать внимание на то, что люди говорят о вашем отеле!

Вы не только хотите, чтобы прочитали отзывов, но и проанализировали их таким образом, чтобы помочь вам узнать больше о своих клиентах.Отзывы могут сказать вам, соответствуете ли вы ожиданиям своих клиентов, что имеет решающее значение для разработки маркетинговых стратегий, основанных на образах ваших клиентов.

отзыва важны, и вам, как владельцам отелей, необходимо начать использовать их.

Но как?

Что такое анализ настроений

Анализ тональности, также называемый интеллектуальным анализом мнений, — это метод интеллектуального анализа текста, который может извлекать эмоции из заданного текста — будь то положительные, отрицательные или нейтральные, и возвращать оценку тональности.Этот метод обычно используется в обзорах или текстах в социальных сетях.

В этой статье я покажу вам, как эффективно собирать отзывы об отелях с помощью инструмента для парсинга веб-страниц и проводить анализ настроений с использованием Python .

Обработка обзоров с использованием Octoparse

Инструмент для очистки веб-страниц, который я использовал, называется Octoparse. Это самодельный веб-скребок, созданный для людей, не занимающихся программированием, таких как я. Я покажу вам, как использовать Octoparse для анализа отзывов об отеле №1 в Нью-Йорке — Hotel Giraffe by Library Hotel Collection на TripAdvisor.

Вот ссылка на веб-страницу:

https://www.tripadvisor.com/Hotel_Review-g60763-d99762-Reviews-Hotel_Giraffe_by_Library_Hotel_Collection-New_York_City_New_York.html#REVIEWS

Во-первых, мы импортируем наш целевой веб-URL в Octoparse.

Уведомление есть только 5 обзоров на каждой странице, поэтому, если нам нужно просмотреть все обзоры, нам понадобится Octoparse разбить все страницы обзоров на страницы.

Если мы внимательно посмотрим на обзоры, то увидим, что на некоторых обзорах есть кнопка «Подробнее». В этом случае нашему сканеру нужно будет нажать кнопку, чтобы загрузить весь обзор перед его извлечением.

Далее , мы перебираем все элементы обзора и извлекаем каждый отзыв.

И последнее, но не менее важное: перетащите вновь созданный «элемент цикла» и поместите его под первым «элементом цикла».Это потому, что мы хотим сначала щелкнуть все «Подробнее», прежде чем приступить к извлечению фактических отзывов.

После того, как мы успешно извлечем все отзывы об этом отеле, мы будем готовы получить оценку настроения для каждого отзыва с помощью Python.

Анализ тональности с помощью Python

Сначала мы импортируем библиотеки. Здесь мы будем использовать две библиотеки для этого анализа.

Первый называется pandas , это библиотека с открытым исходным кодом, предоставляющая простые в использовании структуры данных и функции анализа для Python.

Вторая, которую мы будем использовать, — это мощная библиотека на Python под названием NLTK. NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit, который представляет собой широко используемую библиотеку NLP с большим количеством корпусов, моделей и алгоритмов.

Давайте продолжим и импортируем очищенные обзоры.

Здесь мы применили функцию под названием SentimentIntensityAnalyzer () в nltk.sentiment.vader . SentimentAnalyzer может реализовывать и облегчать задачи анализа тональности с помощью алгоритмов и функций NLTK, поэтому оценки тональности можно генерировать без сложного кодирования. Прежде чем использовать его, нам нужно его вызвать.

Теперь мы вызвали функцию, примените ее для генерации оценок полярности.Существует четыре типа оценок: отрицательная, нейтральная, положительная и сложная. Используя apply () и lambda , мы можем преобразовать результат и поместить их во фрейм данных «reviews».

Затем у нас есть оценка настроения для каждого отзыва.

Каждый отзыв имеет отрицательную, нейтральную, положительную и сложную оценку. Составной балл — это комплексная оценка первых трех баллов.Этот балл варьируется от -1 до 1. Обычно мы устанавливаем порог сложного балла, чтобы определить настроение. Здесь мы могли установить порог как ± 0,2. Если общий балл обзора больше 0,2, то обзор положительный. Если общий балл обзора меньше 0,2, то он считается отрицательным. Если составной балл составляет от -0,2 до 0,2, то обзор является невральным.

Как видим, 97,2% отзывов положительные и только 1.22% отзывов отрицательные. Основываясь на результатах, можно с уверенностью сказать, что Hotel Giraffe by Library Hotel Collection очень понравился.

Конечно, мы могли бы сделать гораздо больше для дальнейшего анализа отзывов ：

• создайте облако слов или модель тематического моделирования, чтобы определить основные причины, по которым людям нравится этот отель.
• сравните оценки настроений с другими отелями, извлекая отзывы из других отелей и анализируя их с помощью описанных выше шагов.
• извлекает дополнительную информацию, такую ​​как дата обзора, вклад рецензента, полезный голос рецензента, полезный голос за обзор, количество репостов и т. Д., Визуализирует их и применяет подходы к бизнес-анализу.

Теперь вы знаете, насколько важны обзоры для успеха вашего бизнеса. Почему бы не зайти в Octoparse и не попробовать его сами. Octoparse — это простой в использовании парсер, который может помочь вам превратить веб-сайты в структурированные данные за один клик. А еще лучше, есть готовые к использованию шаблоны и бессрочные бесплатные версии.Не стесняйтесь обращаться по телефону , свяжитесь с нами по телефону , если вам нужна помощь в вашем проекте, связанном с веб-скрейпингом!

Artículo en español: Sentimiento Análisis para Comentarios de Hoteles
También puede leer artículos de web scraping en El Website Oficial

Автор: Jiahao Wu

Анализ настроений с машинным обучением и данными из Интернета

Обновление, май 2016 г .: Kimono была приобретена Palantir, и ее облачный сервис был прекращен.Мы сделали новый пост о том, как создать модель анализа настроений в отзывах об отелях с помощью Scrapy и MonkeyLearn, посмотрите здесь.

Новые инструменты позволили компаниям любого размера понять, как их клиенты реагируют на них: нравится ли им местоположение, ненавидят ли они меню, вернутся ли они? Этот увеличившийся объем данных невероятно ценен, но больше, чем любой простой смертный может оценить, понять и применить к действию. Появилось несколько технологий, которые помогают предприятиям раскрыть смысл этих данных.

В этом блоге рассматривается, как KimonoLabs, который структурирует данные в масштабе, и MonkeyLearn, который предоставляет возможности машинного обучения для анализа текста, могут использоваться вместе для преобразования данных в понимание.

Kimono + MonkeyLearn

Kimono — это интеллектуальный веб-скребок для получения данных из Интернета путем преобразования веб-сайтов в API. Используя инструмент Kimono «укажи и щелкни», пользователи могут выбрать данные, которые они хотят очистить с веб-сайта, а Kimono сделает все остальное, превращая веб-сайты в API за секунды.

MonkeyLearn — это платформа для получения релевантных данных из текста с помощью машинного обучения. Цель MonkeyLearn — дать возможность разработчикам с любым уровнем опыта легко извлекать и классифицировать информацию из текста для своих конкретных потребностей и интегрировать результаты в свои собственные платформы и приложения простым, быстрым и экономичным способом.

Между кимоно и MonkeyLearn есть естественное совпадение; с Kimono вы можете извлекать информацию из Интернета, а с помощью MonkeyLearn вы можете создавать и использовать модели машинного обучения для обогащения этой информации с помощью анализа тональности, определения тем, определения языка, определения ключевых слов, распознавания сущностей и многого другого.

Объедините обе услуги, и возможности безграничны.

Как создать детектор анализа настроений в отеле с помощью Kimono и MonkeyLearn

Наша цель в этом руководстве — создать инструмент, который выполняет анализ настроений в отзывах об отелях.

Мы будем использовать Kimono для извлечения отзывов об отелях с TripAdvisor и использовать эти отзывы в качестве текстовых данных для создания модели машинного обучения с MonkeyLearn. Эта модель научится определять, является ли отзыв об отеле положительным или отрицательным, и сможет понять настроение новых и невидимых отзывов об отеле.

1. Создание Kimono API

Первый шаг — очистить отзывы об отелях с TripAdvisor путем создания Kimono API:

Установите расширение Kimono chrome Для получения дополнительной информации о том, как установить расширение Kimono, посетите эту статью.

Используйте кимоно на веб-странице Чтобы использовать кимоно, перейдите на веб-страницу, с которой вы хотите извлечь данные, и нажмите на расширение Chrome. В этом руководстве мы будем использовать отзывы New York Inn для создания классификатора анализа настроений в отелях.

Выберите данные, которые нужно очистить с помощью Kimono Если вам нужна помощь на этом этапе, следуйте этому простому руководству. В нашем случае мы извлечем заголовок обзора, его содержание и звезды:

Обзор TripAdvisor

Для этого нам нужно будет добавить три свойства «title», «content» и «stars», а также отметить соответствующие поля на веб-странице. Kimono распознает похожие поля для каждого обзора на текущей странице:

Создание паука с помощью Kimono

После отметки всех свойств мы должны отметить ссылку пагинации, то есть ссылку, по которой поисковый робот перейдет на следующую страницу. отзывов.Вы можете сделать это, отметив ссылку на следующую страницу значком активации пагинации Kimono:

Работа с маркером разбивки на страницы

Перед тем, как мы создадим наш Kimono API, мы должны выполнить некоторые расширенные настройки в атрибуте звезд, чтобы получить значение alt, то есть , мы хотим получить строки типа «1 из 5 звезд» или «5 из 5 звезд». Вы можете сделать это, щелкнув представление модели данных и настроив расширенные атрибуты для свойства звездочки:

Работа с атрибутом звездочки

Вы можете перейти к представлению необработанных данных , чтобы убедиться, что наш искатель получает правильное свойство values:

Проверка правильности работы нашего краулера

И готово! Теперь просто нажмите кнопку Готово .В форме создания выберите ручное сканирование в качестве настройки API и установите предел сканирования Максимум 50 страниц :

Создание нашего API

2. Получение данных

Итак, мы создали нашего паука Кимоно, мы готовы начать сканирование и сбор данных. Вам просто нужно перейти на вкладку Настройка сканирования в деталях API и нажать кнопку Начать сканирование :

Начало сканирования данных с помощью нашего паука

Сканирование начнется, оно займет несколько секунд.Чтобы получить полученные данные, перейдите на вкладку Data Preview , выберите формат CSV и щелкните ссылку Download :

_Получение извлеченных данных_

3. Подготовка данных

Итак, мы загрузили наши kimonoData. csv, теперь пора предварительно обработать данные. Мы сделаем это с помощью библиотеки Python и Pandas.

Сначала мы импортируем файл CSV во фрейм данных, удаляем дубликаты, отбрасываем нейтральные отзывы (3 из 5 звезд):

  импортируем панды как pd

# Мы используем библиотеку Pandas для чтения содержимого извлеченных данных
# полученный Кимоно, пропуская первую строку (которая является именем
# Коллекция).df = pd.read_csv ('kimonoData.csv', encoding = 'utf-8', skiprows = 1)

# Теперь убираем повторяющиеся строки (отзывы)
df.drop_duplicates (inplace = True)

# Отбросьте отзывы с 3 звездами, так как мы делаем положительные / отрицательные
# анализ настроений.
df = df [df ['stars']! = '3 из 5 звезд']
  

Затем мы создаем новый столбец, который объединяет заголовок и содержимое:

  # Мы хотим использовать как заголовок, так и содержимое обзора, чтобы
# classify, поэтому мы объединяем их в новый столбец.
df ['full_content'] = df ['title'] + '.'+ df [' контент ']
  

Затем мы создаем новый столбец, который будет соответствовать тому, что мы хотим прогнозировать: хорошо или плохо, поэтому мы преобразуем отзывы с более чем 3 звездами в хорошие, а отзывы с менее чем 3 звездами в плохие: звезды): score = int (звезды [0]) если оценка> 3: вернуть «хорошо» еще: вернуть «Плохо» # Преобразуйте количество звезд в теги Good и Bad. df [‘true_tag’] = df [‘stars’]. apply (get_class)

Мы сохраним только столбцы full_content и true_tag:

  df = df [['full_content', 'true_tag']]
  

Если мы посмотрим на созданный нами фрейм данных, он может выглядеть примерно так:

Для быстрого обзора данных у нас есть 429 хороших отзывов и 225 плохих отзывов:

  # Распечатайте гистограмму эмоциональные ценности
df ['true_tag'].value_counts ()
Хорошо 429
Плохо 225
dtype: int64
  

Наконец, мы должны сохранить наш набор данных в формате MonkeyLearn, поэтому мы удалим заголовки и столбец индекса. В первом столбце должно быть текстовое содержимое, а во втором — тег. Закодируем текст в UTF-8:

  # Записываем данные в файл CSV
df.to_csv ('kimonoData_MonkeyLearn.csv', header = False, index = False, encoding = 'utf-8')
  

4. Создание классификатора MonkeyLearn

Хорошо, пора перейти к MonkeyLearn, мы хотим создать текстовый классификатор, который классифицирует отзывы на два возможных тега: хороший или плохой, в зависимости от того, является ли отзыв положительным или отрицательным. путь соответственно.Этот процесс известен как анализ настроения, то есть извлечение настроения из текста.

Сначала вам нужно зарегистрироваться в MonkeyLearn, после того, как вы войдете в систему, вы попадете в главную панель управления. MonkeyLearn имеет предварительно созданные модели интеллектуального анализа текста, но также позволяет создавать индивидуальные модели. В нашем случае мы создадим собственный текстовый классификатор, поэтому на странице Classification нажмите кнопку Create Model :

Создание текстового классификатора с помощью MonkeyLearn

Появится форма для заполнения начальных настроек, сначала мы выберите English в качестве рабочего языка и назовите нашу новую модель « Hotel Sentiment »:

Создание классификатора текста с помощью MonkeyLearn

Кроме того, мы установим некоторые дополнительные параметры, щелкните ссылку Показать дополнительные параметры и:

• Установите диапазон Н-грамм на 1-3.
• Отключить Использовать вынос.
• Включите Фильтр стоп-слов и используйте Пользовательские стоп-слова : «the, and».

_Настройка дополнительных параметров нашего классификатора_

После нажатия кнопки «Создать» мы перейдем на страницу сведений о модели.

5. Кормление обезьяны Изучите кимоно

Пора накормить обезьяну, перейдите в меню Действия и выберите Загрузить данные , затем выберите файл CSV, который мы создали с данными Кимоно:

Добавление текстовых данных в наш классификатор

После завершения загрузки MonkeyLearn создаст соответствующий список тегов слева, где у нас будут две категории настроений: хорошее и плохое.Если вы нажмете на каждый из тегов, вы увидите соответствующие тексты (обзоры, которые мы собрали с помощью Kimono) в списке в правом нижнем углу экрана:

Визуализация наших текстовых данных

6. Train MonkeyLearn

Хорошо, Теперь простой шаг: обучение алгоритму машинного обучения. Для этого нужно всего лишь нажать кнопку Train в правом верхнем углу экрана. Вы увидите индикатор выполнения, пока алгоритмы машинного обучения обучают модель в облаке MonkeyLearn.Это займет от нескольких секунд до нескольких минут, в зависимости от ваших текстов и количества тегов в вашей модели.

После завершения обучения состояние модели изменится на TRAINED , и вы получите статистику , которая показывает, насколько хорошо модель предсказывает правильный тег (в нашем случае настроение):

Наши обученный классификатор

Метрики: Точность, Точность и Напоминание, эти измерения являются общими в машинном обучении для оценки производительности алгоритмов классификации.

Вы также можете увидеть облако ключевых слов справа, которое показывает некоторые термины, которые будут использоваться для характеристики текстов и прогнозирования тональности текста. Как видите, это термины, которые семантически связаны с положительными и отрицательными выражениями об особенностях отеля. Эти термины автоматически получаются с помощью статистических алгоритмов в MonkeyLearn.

Если вы хотите посмотреть на готовый классификатор, мы создали публичный классификатор с анализом настроений отелей.

7. Тестирование нашего анализа тональности

И вуаля, у нас есть классификатор анализа тональности с нулевыми строками кода. Мы можем протестировать модель прямо из графического интерфейса в MonkeyLearn. Перейдите на вкладку API, введите или вставьте текст, отправьте и вы получите прогноз, например:

Испытание нашей модели машинного обучения

Результаты показывают, что вызовет конечную точку классификации из API MonkeyLearn. реагировать. Теперь важно взглянуть на запись «результат», которая показывает прогнозируемую метку, в данном случае «Хорошо», и соответствующую вероятность: 1.В нашем случае метка всегда будет «Хорошо» или «Плохо», а вероятность — это действительное число от 0 до 1. 1 означает, что вы на 100% уверены в своем прогнозе.

Вы, классификатор, все еще можете иметь некоторые ошибки, то есть классифицируете хорошие отзывы как плохие, и наоборот, но хорошо то, что вы можете продолжать улучшать , если вы соберете больше текстовых данных с такими инструментами, как Kimono ( в нашем примере, получив отзывы от большего количества отелей), вы можете загрузить больше текстов в классификатор, переобучиться и улучшить результаты.Кроме того, вы можете попробовать различные конфигурации в расширенных настройках вашего классификатора и переобучить алгоритм. Обычно для разных задач классификации работают разные настройки (определение тем или анализ тональности — это не одно и то же).

8. Интеграция модели с API MonkeyLearn

Вы можете сделать то же самое, но программно, поэтому вы можете легко интегрировать любую модель MonkeyLearn в свои проекты с любым языком программирования. Например, если мы работаем с языком программирования Python, вы можете немного перейти к библиотекам API, выбрать соответствующий язык программирования и скопировать и вставить фрагмент кода:

Использование классификатора через API

Заключение

Мы объединили Kimono и MonkeyLearn, чтобы создать модель машинного обучения, которая учится предсказывать настроение отзыва об отеле.Kimono помогло нам легко извлекать текстовые данные из Интернета, а MonkeyLearn помог нам создать фактический классификатор анализа тональности.

Но это только верхушка айсберга. Мы можем сделать гораздо больше.

Если вы являетесь пользователем кимоно, вы можете использовать предварительно обученные модели MonkeyLearn, чтобы легко обогатить свои API-интерфейсы Kimono и добавить анализ тональности, определение темы, определение языка, извлечение ключевых слов, распознавание сущностей (и другие) к информации, которую вы извлекаете из сеть с кимоно.Если у вас есть особые потребности, вы можете создать собственную модель с помощью MonkeyLearn для обработки информации, которую вы извлекаете, так, как вам нужно.

Если вы являетесь пользователем MonkeyLearn, вы можете использовать Kimono, чтобы легко извлекать тексты для обучения пользовательских моделей и создавать мощные модели машинного обучения всего за несколько минут.

Есть какие-нибудь крутые идеи, как сочетать кимоно и MonkeyLearn? Делитесь ими с нами в комментариях.

Важность сбора данных о гостях в отелях

Первоочередной задачей отеля должно быть создание максимально комфортных условий для гостей.Сегодня ведущие отели внедряют функциональность CRM для сбора данных о поведении, общении, интересах и расходах гостей в едином источнике правды, используя и настраивая эти данные для обеспечения этих уникальных и персонализированных коммуникаций и впечатлений. Управление данными гостей с помощью расширенного профиля дает возможность отельер — способность понимать потребности своих гостей еще до их регистрации и может создавать персонализированный маркетинг и опыт во время пребывания и на протяжении всего жизненного цикла клиента.

3 функции данных

Общение с гостями должно быть незабываемым, а данные — чрезвычайно ценный компонент успешного отеля. Три основных этапа сбора данных включают в себя ввод, хранение и вывод данных. При рассмотрении основных целей вашего отеля по увеличению прибыли, повышению удовлетворенности гостей и повышению их лояльности определение наиболее ценных гостей позволяет вам общаться во время их пребывания, побудить их вернуться, а также найти других, похожих на них.

отелям необходимо собирать данные о гостях для непрерывного потока:

Входящие данные — Гостевые данные поступают из нескольких каналов, таких как PMS, CRS и POS

Хранилище данных — Хранится в центральном гостевом профиле на платформе CRM

Исходящие данные — Operations and Marketing использует данные для целевой аудитории и обеспечивает индивидуализированные коммуникации

«Сбор данных о гостях и создание единого источника правды с помощью обширного профиля гостя дает возможность отелю по-настоящему понять потребности и желания своих гостей и обеспечить бесперебойное обслуживание клиентов на протяжении всего жизненного цикла и цикла пребывания клиента.Это уже не очень хорошо для отелей, это просто необходимо в глазах большинства отельеров ». говорит Мэтт Реннер, старший вице-президент по развитию бизнеса, TravelNet Solutions.

Данные в

Существует несколько источников данных для использования в расширенном гостевом профиле. Вот 3 наиболее широко используемых сценария.

1. PMS — синхронизируйте CRM с PMS, чтобы получать историю пребывания и данные о расходах фолио
2. POS — синхронизируйте данные из вашей POS-системы, чтобы улучшить ваше представление о расходах, пока гость находится в доме
3. Бронирование — синхронизируйте данные из ваших бронирований и сотрудников службы поддержки, такие как причина пребывания, данные связи и связанный мобильный телефон и адрес электронной почты

Получая данные из этих различных источников, вы можете получить более глубокое представление о том, кто ваш клиент, каковы тенденции его расходов и как достичь их по нескольким каналам.

Хранение данных.

Многие отели успешно извлекают данные о гостях, к сожалению, большая часть данных хранится в разрозненных системах, таких как CRS, PMS, POS, опросы и социальные сети, что затрудняет эффективное использование информации. Когда эти системы плохо взаимодействуют, персонал отеля должен найти способы агрегировать информацию, оставляя место для ошибок, неполной информации и дубликатов. Время, необходимое для сортировки гостевых данных, будет сведено к минимуму за счет правильного использования CRM.

Все в одном решении

Данные, которые ваши сотрудники неустанно трудятся над сбором, очисткой и агрегированием, должны храниться в одной центральной базе данных, чтобы сделать их действительно полезными. В прошлом PMS была бы критически важным игроком в этом сценарии, но если ваша PMS устаревшая технология, вам будет сложно создавать и извлекать обширные данные профиля, необходимые для создания точных профилей клиентов.

Альтернативным ответом на этот вопрос, к которому обращаются многие отели, является CRM.Благодаря множеству встроенных интеграций CRM может:

• Создайте единый источник правды для всех гостевых данных и сообщений
• Автоматизация персонализированного маркетинга на основе профилей гостей и собранных данных о расходах / пребывании
• Сделайте пребывание гостей более комфортным с помощью персонализированной коммуникации во время пребывания
• Снижение рисков безопасности данных
• Экономьте время, управляя несколькими API
• Обеспечение улучшенного обслуживания клиентов

Гостевые профили

Создание одного профиля для каждого гостя позволяет вашим сотрудникам получить полное представление о человеке, а не только о «изголовье в постели».Возможности профилей в CRM выходят далеко за рамки возможностей PMS, предоставляя поля для сбора всей необходимой информации. Например, когда профиль гостя и CRM изначально интегрированы с хорошо обученным отделом бронирования, когда агент разговаривает с гостем, который звонил ранее, агент может ссылаться на его предпочтительную комнату, типы удобств, причину за пребывание, историю бронирований, программу лояльности, отзывы, предыдущие сообщения и многое другое. Это будет способствовать установлению подлинных отношений между вашими агентами и гостями при предоставлении исключительного обслуживания.

Вывод данных

Теперь ваша гостиница успешно извлекла данные о гостях, объединив их в один профиль в одной централизованной базе данных. Что дальше? Полученные данные помогут вернуть гостей при повторных посещениях, а новые гости получат пятизвездочное обслуживание клиентов еще до их приезда!

CRM может выполнять следующие функции с данными на выходе:

Pre-Stay — Электронная почта и текстовые сообщения

• Автоматическое подтверждение на основе резервирования и предпочтений данных
• Автоматизированная предварительная коммуникация на этапе планирования пребывания
• Возможности допродажи с персонализацией

In-Stay — текстовые сообщения

• Создать беседу по прибытии
• Предложите несколько каналов связи на протяжении всего пребывания, например текст
• Автоматические опросы с обратной связью в середине пребывания

Пост-пребывание

• Привлекайте гостей на основе поведения и интересов
• Пригласите гостей снова с персональными предложениями
• Последующие опросы о пребывании для получения обратной связи
• Определите качества верных и ценных гостей

Когда персонал вашего отеля ознакомится с основами гостевого профиля CRM, пора реализовать все функции, которые он может предложить.TRACK CRM предлагает расширенные функции, такие как:

• Sales Link API для синхронизации PMS и дополнительных источников данных
• Lead Management — Привлекайте потенциальных клиентов через вашу команду по бронированию и сокращайте потери заказов из-за отсутствия контроля
• Текстовые сообщения — используйте текстовые сообщения для управления общением с гостями во время бронирования, включая предварительное, во время и после пребывания, для улучшения обслуживания клиентов.
• Управление кампанией — Иногда бывает сложно отследить, откуда приходят ваши гости.С легкостью внедряйте номера отслеживания и назначайте им кампании, чтобы измерять доход и рентабельность инвестиций по источникам и каналам.
• Электронный маркетинг — интегрированный электронный маркетинг с настраиваемыми сегментами, автоматически синхронизирующийся с данными PMS, что устраняет необходимость в экспорте и импорте, а также в ручном управлении списками. Создавайте кампании и обращайтесь к нужным гостям, чтобы стимулировать повторные бронирования с помощью интегрированных инструментов электронного маркетинга на базе искусственного интеллекта.
• Опросы — используйте настраиваемые опросы для привлечения гостей до, в середине и после пребывания

Растров

Пакеты, необходимые для этого руководства :

Растровые данные используются для представления параметров, которые непрерывно изменяются в пространстве.

Растр представляет некоторую область в виде регулярной сетки из прямоугольников одинакового размера, известных как ячейки или пиксели.

Каждая ячейка может содержать одно или несколько значений данных (например, однослойные и многослойные растры). Данные могут быть непрерывными (например, глубина, температура) или дискретными / категориальными (например, типы земель). Спутниковые снимки представляют собой растры. Растры также используются для хранения результатов интерполяций и океанографических моделей.

Каждая ячейка имеет индивидуальный идентификатор. Чтобы определить растр, вам необходимо определить: — Размер ячейки (также известный как зернистость или разрешение) — Экстент (размер растра) или количество ячеек — Начало координат (нижние значения x и y) — Систему отсчета координат

Некоторые растровые форматы могут иметь несколько каналов (слоев).

Основной пакет для чтения и обработки растров — это пакет raster , который предоставляет три класса:

• RasterLayer для наборов данных с одной переменной
• RasterBrick для многополосных данных в одном файле (например, многоспектральных спутниковых данных)
• RasterStack для наборов данных с несколькими переменными, происходящих из нескольких файлов.

Существует множество различных форматов растровых данных. Пакеты raster используют внешнюю библиотеку GDAL для их чтения.Вы можете получить список всех возможных форматов здесь:

TIFF или geoTIFF (.tif или .tiff) и сетка ASCII (.asc) — два наиболее распространенных формата.

Считывание растров с помощью пакета raster очень просто. Просто используйте функцию raster () . Давайте попробуем это с растром с нижней температурой в районе Исландии. Они были составлены с использованием данных проекта NISE (Норвежский эксперимент в Исландских морях). Обратите внимание, как мы используем функцию raster () для загрузки растрового файла (в данном случае в формате GeoTIFF).

  ## [1] "RasterLayer"
## attr (, "пакет")
## [1] "растр"  

  ## [1] 1  

  ## [1] "RasterStack"
## attr (, "пакет")
## [1] "растр"  

  ## [1] 2  

  ## [1] "Iceland_minbtemp" "Iceland_maxbtemp"  

Мы можем быстро построить график, используя базовые графики R.

Функция cellStats () вычисляет сводную статистику для растрового объекта .

  ## [1] 2.672053  

  ## Iceland_minbtemp Iceland_maxbtemp
## 2.672053 3.320894  

  ## Iceland_minbtemp
## Мин. -0,9982879
## 1st Qu. 0,2750359
## Медиана 2,6795896
## 3rd Qu. 4,5882825
## Макс. 8,6031132
## NA 0.0000000  

Растровые объекты могут хранить логические, целочисленные, непрерывные или категориальные данные.

Растры с категориальными данными содержат «таблицу атрибутов растра» или RAT.Значения в ячейках растра представляют собой целые числа, которые действуют как индекс фактических значений в RAT.

  # Создать матрицу классификации

cm <- матрица (c (
  -2, 2, 1,
  2, 4, 2,
  4, 10, 3),
  ncol = 3, byrow = TRUE)

# Создаем растр с целыми числами
temp_reclass <- реклассифицировать (mintemp, см)

is.factor (temp_reclass)  

  ## [1] ЛОЖЬ  

  ## [1] ИСТИНА  

Когда мы используем базовые графики, категориальные растры строятся так же, как непрерывные растры.RAT не используется для легенды. Нам нужно сделать это «вручную»:

Или мы можем использовать пакет rasterVis , который предоставляет функцию levelplot () :

rasterVis может создавать различные типы графиков с использованием растровых данных. Он основан на решетчатой ​​системе графики, имеющей собственный синтаксис и своеобразие.

Замена значений

Так же, как и при извлечении, мы можем заменять значения ячеек новыми значениями.

Маски

Мы можем замаскировать растр другим растром с той же геометрией. Ячейки со значениями NA в маске удаляются из замаскированного растра.

Растры - очень эффективный способ выполнения математических операций с пространственными данными. Это связано с тем, что координаты ячеек не хранятся явно. Когда мы выполняем операцию «ячейка за ячейкой», мы можем игнорировать координаты ячейки и рассматривать данные как длинный вектор или матрицу. И мы можем выполнять быстрые операции между двумя или более растрами, если они имеют одинаковую геометрию.

Операция перемещения окна (также известная как ядро) - это вычисление, выполняемое в каждой ячейке, но с использованием значений соседних ячеек. Используемая группа соседних ячеек известна как «окно».

Обычно окна имеют прямоугольную форму (часто 3x3 ячейки), но они могут иметь любой размер и форму.

Рассчитаем изменчивость глубины дна, используя окна двух размеров. Здесь мы используем функцию getNOAA.bathy для загрузки данных о глубине дна из базы данных NOAA ETOPO1.

  # Получить данные глубины
xlim <- c (-28, -10)
илилим <- с (62,5, 67,5)

глубина <-
  getNOAA.bathy (lon1 = xlim [1], lon2 = xlim [2],
                lat1 = ylim [1], lat2 = ylim [2],
                разрешение = 1, keep = TRUE)%>% # Записать данные на жесткий диск
  as.raster () # Преобразовать в растровый объект

writeRaster (глубина, "./data/Iceland_depth.tif",
            overwrite = TRUE) # Сохранить растр для последующего использования

depth [depth> 0] <- NA # Игнорировать землю

# Мелкомасштабная изменчивость глубины в окне 3x3
depth_var_ss <- focal (глубина,
                   w = матрица (1/9, nrow = 3),
                   веселье = var,
                   на.rm = ИСТИНА)

# Крупномасштабная вариация глубины в окне 15x15
depth_var_ls <- focal (глубина,
                   w = матрица (1/225, nrow = 15),
                   веселье = var,
                   na.rm = ИСТИНА)

номинал (mfrow = c (1, 2))
сюжет (depth_var_ss, zlim = c (0, 1000))
участок (depth_var_ls)  

Зональная статистика относится к вычислению статистики значений одного растра в пределах зон другого растра. Оба растра должны иметь одинаковую геометрию.

Здесь мы узнаем среднюю скорость течения в трех глубинных зонах, определенных на 400 и 700 м.Скорость течения на дне от Bio-ORACLE (http://www.bio-oracle.org/) с использованием пакета sdmpredictors .

  # Скорости течения на дне
current_sp <- растр ("ftp://ftp.hafro.is/pub/data/rasters/Iceland_currentsp.tif")


# Матрица классификации
cm <- матрица (c (
  -400, 0, 1,
  -700, -400, 2,
  -2500, -700, 3),
  ncol = 3, byrow = TRUE)

depth_reclass <- переклассифицировать (глубина, см)


# Убедитесь, что растры имеют одинаковую геометрию
compareRaster (глубина, current_sp)  

  ## [1] ИСТИНА  

  ## значение зоны
## [1,] 1 0.04989079
## [2,] 2 0,08774828
## [3,] 3 0,06501137  

  ## значение зоны_1 значение_2
## [1,] 1 0,001896473 0,2025813
## [2,] 2 0,002965945 0,2
9
## [3,] 3 0,002758737 0,2595105  

Изменить экстент и исходную точку

Функция extend () возвращает растр с большим экстентом. Функция origin () изменяет исходную точку растра.

  ## класс: Экстент
## xmin: -27.99167
## xmax: -10.00833
## ymin: 62.50833
## ymax: 67.49167  

  ## класс: Экстент
## xmin: -27.99073
## xmax: -10.00739
## ymin: 62.50761
## ymax: 67.49094  

Изменение разрешения

Функции aggregate (), и disagregate () могут использоваться для изменения разрешения растра путем разделения или объединения ячеек.

  ## [1] 0,01665123 0,01661111  

  ## [1] 300 1080 1  

  ## [1] 60 216 1  

  ## [1] 1500 5400 1  

Обрезка

Мы можем обрезать растр, используя объект экстента или любой объект, из которого можно извлечь объект экстента .

Объединение растров

У нас есть два варианта объединения растров. Мы можем использовать функцию merge () , которая в перекрывающихся областях использует значения первого растра. Мы также можем использовать функцию мозаики () , которая позволяет использовать функцию для вычисления значений ячеек в перекрывающихся областях.

Передискретизация и проецирование растров

Часто мы хотим изменить геометрию растра, чтобы она соответствовала геометрии другого растра.Это необходимо, например, когда мы хотим использовать данные из разных источников в одном анализе.

Передискретизация относится к передаче значений между растрами с разным источником и / или разрешением. Если у растров разные системы координат (CRS), мы проецируем на растр.

Пакет raster предоставляет для этого две функции, а именно: resample () и projecRaster () . Основное отличие состоит в том, что projectRaster () принимает другой CRS в качестве аргумента.Если CRS совпадает с CRS входного растра, то обе функции делают то же самое.

  ## Аргументы CRS:
## + proj = longlat + datum = WGS84 + ellps = WGS84 + towgs84 = 0,0,0  

  ## Аргументы CRS:
## + proj = laea + lat_0 = 69 + lon_0 = -4 + x_0 = 0 + y_0 = 0 + датум = WGS84 + единицы = м
## + no_defs + ellps = WGS84 + towgs84 = 0,0,0  

В обеих функциях мы должны использовать аргумент method = «bilinear» для непрерывных растров или method = «ngh» для категориальных или целочисленных растров.

Предупреждение: Обратите внимание, что при перепроектировании векторных данных (как в случае с объектами sf ) мы меняем координаты объектов, но не меняем значения атрибутов (данных).

НО, когда мы перепроецируем растры (или делаем какие-либо изменения в геометрии растра), мы делаем изменяем данные. Это связано с тем, что сначала настраивается растровая сетка (перемещая начало координат или проецируя ее на новую CRS), а затем значения ячеек (обычно взятые в центре ячеек) интерполируются в центры нового растра.

Это ограничение модели данных пакета raster , который работает только с обычными сетками. Пакет stars имеет более гибкую модель данных и позволяет создавать растры с повернутыми, срезанными, нерегулярными и криволинейными сетками.

Растеризация - это процесс преобразования каких-либо векторных данных в растр. Как именно это делается, зависит от типа векторных данных (ТОЧКА, ЛИНИЯ, ПОЛИГОН) и от аргументов, которые мы передаем, например, в функцию rasterize () .

Чтобы выполнить растеризацию, нам нужно выбрать целевой растр, который часто является другим набором растровых данных, с которым мы хотим сопоставить наши векторные данные.

Обычный случай - растрировать геометрию ТОЧКИ. Обратите внимание, что аргументы field и fun определяют, какой столбец мы растеризуем (с более чем одним мы получаем RasterBrick) и какую функцию мы используем (по умолчанию «last ()»).

  # Растр с нуля
target <- растр (xmn = -28, xmx = -10, ymn = 62.5, ymx = 67,5,
                 res = 0.2, crs = CRS ("+ proj = longlat + datum = WGS84"))

станции <- read_csv ("ftp://ftp.hafro.is/pub/data/csv/is_smb_stations.csv")%>%
  st_as_sf (coords = c ("lon1", "lat1"), crs = 4326)


station_rst1 <- растеризовать (станции, цель, field = "id", fun = "count")

station_rst2 <- растеризовать (станции, цель, поле = c ("продолжительность", "скорость"), fun = "сумма")

номинал (mfrow = c (1, 2))
plot (station_rst1, main = "Количество станций")
сюжет (станции%>% st_geometry (),
     add = TRUE, pch = ".")

plot (station_rst2, main = "Общее время буксировки")  

Растеризация полигонов также выполняется часто:

До сих пор в этом уроке мы использовали базовую графику для построения растров. При построении растров базовые графики выполняются быстро и легко. Давайте посмотрим, как мы это сделаем с помощью ggplot .

Есть разные способы построить растр с помощью ggplot . Самый простой - использовать geom_raster () .Но geom_raster () не принимает объекты класса raster . Вместо этого ему нужен data.frame, поэтому нам нужно сначала преобразовать наш растр температуры.

  ## [1] "data.frame"  

  ## x y Iceland_depth
## 1 -27.98334 67.48336 -298
## 2 -27.96669 67.48336 -300
## 3 -27.95004 67.48336 -302
## 4 -27.93339 67.48336 -304
## 5 -27.
 67.48336 -306
## 6 -27.
 67.48336-306  

Если мы используем только geom_raster () , нам также необходимо установить координаты карты.С другой стороны, если мы добавим объект geom_sf () , он установит для нас координаты.

Обратите внимание, что нам нужно указать эстетику (используя aes () ), включая столбцы с координатами x и y и столбец со значением, используемым в качестве заливки.

Естественно, когда мы строим вместе растровые и векторные данные, мы хотим сначала нанести растровые данные, а затем векторные слои поверх. Но нам нужно убедиться, что векторные данные находятся в той же проекции, что и растровые.

Это прекрасно работает, пока растр не слишком большой. Но «настоящие» растры могут иметь миллионы ячеек. ggplot построит каждый из них, и на рендеринг графика потребуется много времени. Но нет причин наносить слишком много ячеек, потому что компьютерные мониторы имеют ограниченное разрешение. Более разумный подход - это подвыборка растра. Один из способов сделать это - использовать функцию layer_spatial () в пакете ggspatial :

Обратите внимание, что layer_spatial () может принимать растровый объект напрямую.

Совсем недавно был выпущен пакет stars . Он не предназначен для замены растра , но он может очень эффективно читать и отображать растры (и хорошо работает с tidyverse).

Другой способ относительно простой загрузки и построения больших растров - использование функции geom_stars () , которую можно использовать с ggplot.

Wh- Вопросы о Data Science - Innaxis.aero

Написано Innaxis 20 августа 2013 г. .Опубликовано в Innaxis.

  24 1991
21 1993
53 1962 г.
  

  данные <- сканирование ("Birth.txt")
  

  данные <- матрица (сканирование ("Birth.txt"),
               nrow = 2,
               byrow = ИСТИНА)
  

  данные <- сканирование ("age.txt",
             what = list (Возраст = 0,
                         Год рождения = 0),
             skip = 1,
             тихий = ИСТИНА)
  

  данные <- сканирование ("age.csv",
             what = list (Возраст = 0,
                         Name = "",
                         Год рождения = 0),
             skip = 1,
             sep = ";",
             тихий = ИСТИНА)
  

  data <- data.frame (scan ("age.csv",
                        what = list (Возраст = 0,
                                    Name = "",
                                    Год рождения = 0),
                        skip = 1,
                        sep = ";",
                        тихий = ИСТИНА)
  

  getwd ()
setwd ("<путь к вашей папке>")
  

  Phys / 00/1: M abadda
   Математика / 00/2: F bcdccb
   Lang / 00/3: F abcdab
   Chem / 00/4: M cdabaa
  

  read.fwf ("scores.txt",
         widths = c (7, -14,1, -2,1,1,1,1,1,1),
         col.names = c («субъект», «пол», «s1», «s2», «s3», «s4», «s5», «s6»),
         strip.white = ИСТИНА)
  

  данные <- tempfile ()
cat (file = data, "345678", "654321", sep = "\ n")
read.fortran (data, c ("F2.1", "F2.0", "I2"))
  

  readClipboard () # Только в Windows
читать.таблица (файл = "буфер обмена") `
  

  библиотека (RODBC)
соединение <- odbcConnect ("")
  

  запрос <- ""
данные <- sqlQuery (соединение,
                 запрос)
str (данные)
  

  odbcCloseAll ()
  

  gs_ls ()
  

  данные <- gs_title ("<ваша электронная таблица>")
данные <- gs_key ()
  

  gs_read (данные)
  

  данные <- read.DIF ("<ваша электронная таблица>",
                 заголовок = ЛОЖЬ,
                 as.is =! stringsAsFactors)
  

 Библиотека  (readxl)
read_excel ("<путь к файлу")
  

  getwd ()
setwd ("<Путь к вашей папке>")
  

 Библиотека  (openxlsx)
read.xlsx ("<путь к вашему файлу>")
  

 Библиотека  (readODS)
read.ods ("<путь к вашему файлу>",
         лист = 1,
         formulaAsFormula = FALSE)
  

  библиотека (jsonlite)
data <- fromJSON ("<Путь к вашему файлу JSON>")
  

  библиотека (RJSONIO)
data <- fromJSON ("<Путь к вашему файлу JSON")
  

  библиотека (гавань)
data <- read_spss ("<путь к вашему файлу SPSS>")
  

  data <- read_dta ("<путь к вашему файлу STATA>")
  

  install.packages («гавань»)
библиотека (приют)
  

  библиотека (иностранная)
data <- read.xport ("<путь к вашему файлу SAS>")
  

 Библиотека  (SASxport)
data <- read.xport ("<путь к вашему файлу SAS>")
  

  библиотека (гавань)
data <- read_sas ("<путь к вашему файлу SAS>")
  

  библиотека (иностранная)
data <- read.S ("<Путь к вашему файлу>")
  

  библиотека (иностранная)
data <- read.epiinfo ("<Путь к вашему файлу>")
  

 Библиотека  (R.matlab)
data <- readMat ("<Путь к вашему файлу>")
  

  библиотека (иностранная)
data <- read.octave ("<Путь к вашему файлу>")
  

 Библиотека  (Quantmod)
данные <- getSymbols ("YHOO", src = "google")
  

  setSymbolLookup (YHOO = 'google', GOOG = 'yahoo')
saveSymbolLookup (file = "mysymbols.rda")
  

  loadSymbolLookup (file = "mysymbols.rda ")
getSymbols (c ("YHOO", "GOOG"))
  

  библиотека (иностранная)
data <- read.arff ("<Путь к вашему файлу>")
  

  connection <- file ("<путь к вашему файлу>", "rb") # Вы открываете соединение как "чтение двоичного файла" (rb)
data <- readBin (соединение,
                what = "numeric") # Режим считываемого вектора
  

  библиотека (иностранная)
data <- read.dbf ("<Путь к вашему файлу>")
  

  библиотека (иностранная)
data <- read.ftable ("<Путь к вашему файлу>")
  

  data <- read.table ("<Путь к вашему файлу>")
  

  V1 V2 V3
1 1 6 а
2 2 7 б
3 3 8 в
4 4 9 дн.
5 5 10 e
  

  библиотека (data.table)
data <- fread ("http: // assets.datacamp.com/blog_assets/chol.txt ")
данные
  

  ## ВОЗРАСТ РОСТ ВЕС CHOL ДЫМ КРОВИ СМЕРТЬ
## 1: 20 176 77 195 немо б жив
## 2: 53 167 56 250 sigare o dead
## 3: 44 170 80 304 сигарета мертвая
## 4: 37 173 89 178 негде жив
## 5: 26 170 71 206 sigare o alive
## ---
## 196: 35 174 57 222 труба живая
## 197: 38 172  nonsmo b жив
## 198: 26 170 60 167 сигарета заживо
## 199: 39 165 74 259 sigare o alive
## 200: 49 178 81 275 труба b живая
  

Обратите внимание, , что чтение ваших данных с помощью функции fread () возвращает вам таблицу данных:

 ул.  (данные)
  

  ## Данные классов.table 'и' data.frame ': 200 набл. из 7 переменных:
## $ ВОЗРАСТ: int 20 53 44 37 26 41 39 28 33 39 ...
## $ HEIGHT: int 176 167 170 173 170 165 174 171 180 166 ...
## $ ВЕС: int 77 56 80 89 71 62 75 68100 74 ...
## $ CHOL: int 195 250 304 178 206 284 232 152 209 150 ...
## $ SMOKE: chr "nonsmo" "sigare" "sigare" "nonsmo" ...
## $ BLOOD: chr "b" "o" "a" "o" ...
## $ MORT: chr "жив" "мертв" "мертв" "жив" ...
## - attr (*, ".internal.selfref ") = 
  

Это отличается от read.table () , которая создает фрейм данных ваших данных.

Подробнее о различиях между фреймами данных и таблицами данных можно узнать здесь. Короче говоря, самое важное - это знать, что все data.tables также являются data.frames: data.tables тоже data.frames. Таблица data.table может быть передана любому пакету, который принимает только data.frame, и этот пакет может использовать синтаксис [.data.frame для данных.стол. Подробнее о data.table читайте здесь.

  библиотека (data.table)
data <- fread ("http://assets.datacamp.com/blog_assets/chol.txt",
              sep = авто,
              nrows = -1,
              na.strings = c («НЕТ», «Н / Д», «»),
              stringsAsFactors = FALSE
              )
  

Обратите внимание, , что входными данными также может быть файл, который вы хотите прочитать, и не всегда должен быть URL-адресом. Также обратите внимание, сколько аргументов совпадает с теми, которые вы используете при чтении .table () , например.

Совет: хотите узнать больше о data.table? Возможно, вас заинтересует наш курс по анализу данных в R, The data.table Way! Под руководством Мэтта Доула и Аруна Сринивасана вы в кратчайшие сроки превратитесь из новичка в data.table в эксперта по data.table.

Перенос больших наборов данных в R с помощью пакета

Пакет ff обеспечивает «эффективное хранение больших объемов данных на диске и функции быстрого доступа».Это одно из решений, которое часто всплывает, когда вы обсуждаете обсуждения, связанные с чтением больших данных в виде фреймов данных, как здесь.

Если вы хотите импортировать отдельные плоские файлы во фреймы данных ff, вы можете просто использовать read.table.ffdf () , read.csv.ffdf () , read.csv2.ffdf () , read.delim.ffdf () или read.delim2.ffdf () функции, очень похожие на функцию read.table () и ее варианты или удобные оболочки, которые описаны в одном из наших предыдущих постов:

  bigdata <- читать.table.ffdf (file = "<Путь к файлу>",
                           nrows = n)
  

Обратите внимание, , что ваш первый аргумент может быть NULL (как в этом случае) или может обозначать необязательный объект ffdf , к которому добавляются прочитанные записи. Если вы хотите узнать больше, перейдите сюда. Затем вы называете файл, из которого считываются данные, с аргументом file . Вы также можете указать максимальное количество строк для чтения с строками (то же самое, что и при чтении ).таблица () !).

Вы также можете пойти дальше и указать кодировку файла, уровни или имя функции, которая вызывается для чтения каждого фрагмента:

  библиотека (ff)
bigdata <- read.table.ffdf (file = "<Путь к файлу>",
                           nrows = n,
                           fileEncoding = "",
                           уровни = NULL,
                           FUN = "read.table")
  

Подсказка дополнительных аргументов, которые вы можете добавить к прочитанному .table.ffdf () , read.csv.ffdf () , read.csv2.ffdf () , read.delim.ffdf () или read.delim2.ffdf () Можно найти функций здесь.

Импорт больших наборов данных в R с помощью

Еще один пакет, который часто появляется в результатах поиска по любому запросу, связанному с большими наборами данных в R, - это пакет bigmemory . Этот пакет позволяет вам «управлять массивными матрицами с общей памятью и файлами с отображением в память».

Обратите внимание, , что вы не можете использовать этот пакет в Windows: нет доступных двоичных файлов Windows.

  библиотека (bigmemory)
bigdata <- read.big.matrix (filename = "<Имя файла>",
                           sep = "/",
                           заголовок = ИСТИНА,
                           пропустить = 2)
  

Как обычно, вы сначала даете функции имя файла, а затем можете начать указывать другие вещи, такие как символ разделителя, заголовок или количество строк, которые нужно пропустить, прежде чем начать чтение в вашем файле с аргументами sep , заголовок и пропускают соответственно.

Обратите внимание, , что это только несколько примеров! Вы можете передать гораздо больше аргументов функции read.big.matrix () ! Прочтите документацию, если хотите узнать больше.

Чтение больших наборов данных в R с помощью пакета

Пакет sqldf также является одним из пакетов, которые можно использовать при работе с большими наборами данных. Этот пакет позволяет вам «выполнять выборку SQL на R», особенно на чтение .Функция csv.sql () очень удобна, если вы хотите прочитать файл в R, отфильтровав его с помощью оператора SQL. Затем R:

  библиотека (sqldf)
bigdata <- read.csv.sql (file = "<Путь к вашему файлу>",
                        sql = "выбрать * из файла, где ...",
                        colClasses = c ("персонаж",
                                     rep ("числовой", 10)))
  

Обратите внимание, , что приведенный выше пример очень похож на другие функции, которые позволяют импортировать большие наборы данных в R, за исключением того, что второй аргумент, который вы передаете в , читает.Функция csv.sql () является оператором SQL. Таблицы, на которые вы ссылаетесь в своем SQL-запросе, являются частью файла, который вы упоминаете в аргументе file для read.csv.sql () .

Совет : для получения дополнительной информации о том, как работать с sqldf , вы можете перейти сюда, чтобы просмотреть видеоурок, или здесь, чтобы получить письменный обзор основ.

Импорт больших наборов данных в R с помощью таблицы чтения

Вы можете использовать «стандартное» чтение .table () для импорта ваших данных, но это, вероятно, займет больше времени, чем другие пакеты, специально разработанные для лучшей работы с большими наборами данных. Чтобы увидеть, как работает функция read.table () , вернитесь к нашему первому посту.

Чтобы эта функция работала немного быстрее, вы можете настроить ее самостоятельно, чтобы получить оптимизированную функцию read.table () . Эта настройка на самом деле состоит только из добавления аргументов к обычной функции read.table () , вот так:

  df <- читать.table ("<Путь к вашему файлу>",
                 заголовок = ЛОЖЬ,
                 sep = "/",
                 quote = "",
                 na.strings = "ПУСТО",
                 colClasses = c («символ», «число», «коэффициент»),
                 strip.white = ИСТИНА,
                 comment.char = "",
                 stringsAsFactors = ЛОЖЬ,
                 nrows = n
                 )
  

Примечание , что

• вы сначала передаете (путь к вашему) файлу, в зависимости от того, установили ли вы в своем рабочем каталоге папку, в которой находится файл, или нет.
• Затем вы используете аргумент заголовок , чтобы указать, содержит ли файл имена переменных в качестве первой строки. В приведенном выше примере это не так.
• Символ разделителя полей устанавливается как / с аргументом sep ; Это означает, что значения в каждой строке файла разделяются этим символом.
• Затем вы также можете отключить или включить цитирование. В этом случае, поскольку quote = "" , вы отключаете цитирование.
• Вы также определяете, что строка «EMPTY» в вашем наборе данных должна интерпретироваться как значение NA.
• Затем вы также определяете классы ваших столбцов: в этом случае вы указываете, что первый столбец является символьным столбцом, второй - числовым, а последний - фактором.
• Параметр strip.white позволяет удалять начальные и конечные пробелы из полей символов без кавычек; Это применимо только в том случае, если вы использовали аргумент sep !
• Когда комментарий.char установлен как "" , вы отключите интерпретацию комментариев.
• Вы не хотите, чтобы символы переводились в множители! Вот почему вы также определили colClasses . Вы подтверждаете это, задав для stringsAsFactors значение FALSE .
  Совет: этот аргумент, вместе с colClasses и comment.char , вероятно, один из наиболее важных, если вы хотите беспрепятственно импортировать данные!
• Наконец, вы указываете максимальное количество строк для чтения.

Совет : если вы хотите получить дополнительную информацию обо всех аргументах, которые вы можете передать функции read.table () , вам обязательно стоит прочитать наш пост о чтении файлов Excel в R.

Перевод больших наборов данных в R с помощью программы чтения

Одним из наиболее быстрых пакетов, которые вы можете использовать для импорта большого набора данных в R, может быть пакет readr , который позволяет вам читать табличные текстовые данные, как и читать.стол. Тем не менее, пакет readr предлагает «ряд функций замены, которые обеспечивают дополнительную функциональность и работают намного быстрее» (см. Здесь).

  df <- read_table ("<Путь к вашему файлу>",
                 col_names = ИСТИНА)
  

Обратите внимание, , что пакет readr также предлагает функции read_csv () , read_csv2 () , read_delim () , read_fwf () , read_tsv () и многие другие функции, которые работают быстрее чем их оригинальные! Подробности можно найти здесь.

Совет: дополнительную информацию об этом пакете можно найти на этой странице GitHub.

Некоторые замечания по обработке больших данных в R

Для получения дополнительных советов по обработке больших данных в R вам, вероятно, следует взглянуть на это обсуждение StackOverflow, которое касается пакетов, но также дает такие советы, как хранение ваших данных в двоичных форматах и ​​использование saveRDS / readRDS или пакет rhdf5 для формата HDF5.

Обратите внимание, , что этот последний формат файла был рассмотрен выше и что существует много других пакетов помимо тех, которые были описаны выше.Например, пакеты, которые используются для подключения к базам данных, такие как RODBC и MonetDB.R , также могут быть легко использованы для обработки больших наборов данных, а пакет dplyr также доказывает свою ценность, когда вы хотите работать. непосредственно с данными, хранящимися в нескольких типах баз данных.

Совет: интересуетесь манипулированием данными в R? Тогда наш интерактивный курс по dplyr может быть вам чем-то интересным! Под руководством Гаррета Гролемунда вы узнаете, как выполнять сложные задачи по манипулированию данными с помощью dplyr .

Обязательно ознакомьтесь с этим интересным постом, в котором тестируется производительность загрузки некоторых из перечисленных выше пакетов!

Перенос данных в R с пакетом

Этот «швейцарский нож для ввода / вывода данных» упрощает ввод и вывод данных в R! Вы можете вводить или выводить данные практически из любого формата файла: когда вы устанавливаете пакет rio , вы объединяете множество отдельных пакетов для чтения данных в один. Если вы затем захотите ввести или вывести данные, вам просто нужно запомнить две функции: import () и export () : rio будет полагаться на отдельные пакеты чтения данных, чтобы вывести структуру данных из файла. расширение, чтобы читать источники данных из Интернета и устанавливать разумные значения по умолчанию для импорта и экспорта.

Короче говоря, rio поддерживает широкий набор обычно используемых типов файлов для импорта и экспорта.

Импорт ваших файлов с помощью rio происходит следующим образом:

  библиотека (Рио)
data <- import ("<Путь к вашему файлу>")
  

Если вы хотите узнать, какие именно форматы файлов поддерживает rio , посетите эту страницу.

На сноске

Если вы хотите узнать больше о работе с большими данными в R, обязательно ознакомьтесь с курсами «Как работать с Quandl в R» и «Анализ больших данных с помощью Revolution R Enterprise» на DataCamp!