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

Содержание

Коды статистики Иркутская область получить онлайн и распечатать Уведомление.

Сформировать и распечатать уведомление с кодами статистики общероссийских классификаторов:

Юридическим лицам

Индивидуальным предпринимателям

В открывшейся вкладке можно узнать коды статистики по ИНН, ОГРН или ОКПО. После нажатия кнопки Искать должны отобразиться Ваши коды статистики Росстат, а также кнопка Получить уведомление об учёте в статистическом регистре. Нажав данную кнопку загрузится автоматически сформированное Уведомление в формате Word, которое и необходимо распечатать. Сервис также позволяет скачать и распечатать расшифровку кодов ОК ТЭИ.

Адреса и контактные телефоны районных отделов территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Иркутской области для личного обращения:

Районные отделы статистики по Иркутской области

Официальный сайт статистики по Иркутской области



Что делать, если по моему запросу ничего не найдено?

После государственной регистрации информация поступает из налоговых органов в территориальный орган Федеральной службы государственной статистики, где вносится в базы данных. Информация в базах обновляется несколько раз в месяц, как правило, это происходит после 15 и 30-31 числа каждого месяца. Поэтому, если данных о Вас в базе ещё нет, а Уведомление нужно срочно, Вы можете лично с выпиской из ЕГРЮЛ или ЕГРИП обратиться в территориальную статистику по месту Вашей регистрации. Адреса и телефоны районных отделов статистики представлены выше.

Внимание!

С 1 августа 2018 года осуществляется переход на единую базу Росстата, которая доступна по ссылке:

Получить Уведомление с кодами ОК ТЭИ

Сервис может не работать в выходные и праздничные дни. Возможно некорректное отображение в браузере Internet Explorer, работоспособность подтверждена в браузерах Chrome, Opera и Firefox. Если по каким-то причинам страница сервиса не открылась, обновите её, нажав клавишу F5, или попробуйте зайти позже. Мы будем признательны, если Вы сообщите о нерабочей ссылке, для этого выделите её мышкой и нажмите Ctrl + Enter.



по ИНН, по ОГРН, через Росстат

Юридическое лицо и индивидуальный предприниматель, официально зарегистрированные, имеют в качестве статистических реквизитов несколько цифровых кодов. Неотъемлемым является код ОКПО – Общероссийский классификатор предприятий и организаций, который заносится в базу Росстата. Владение кодом ОКПО позволяет без труда получить данные о фирме или ИП, установить степени благонадежности или вовлеченности в сомнительные сделки.

Как узнать ОКПО

Владельцам частного бизнеса присваивается код ОКПО из 10 цифр, организациям – из 8 цифр. Получить данный статистический реквизит не представляет особо труда.

Это видео расскажет, как за 2 минуты узнать ОКПО предпринимателя:

ИП

Чтобы получить сведения о ОКПО бизнесмена, можно воспользоваться одним из нижеобозначенных способов:

  1. Обратиться лично в службу Росстата. Для получения ответа понадобятся заявление, выписка из госреестра ИП, паспортные реквизиты, реквизиты свидетельства о госрегистрации, а также ИНН. Подобный запрос обрабатывается специалистами в течение пяти дней.
  2. В региональном отделении налоговой инспекции при оформлении заявительного бланка. Срок исполнения такого запроса составляет пять рабочих дней.
  3. Воспользоваться интернет-ресурсом официального сайта службы статистики. Для получения кода бизнесмена потребуется указать ОГРНИП. Сведения с кодом ОКПО выгружаются из базы данных в виде уведомления.

Юридические лица

Узнать ОКПО юридического лица (например, ООО) можно следующими путями:

  1. Изучить регистрационные документы юридического лица. Они в обязательном порядке содержат код ОКПО, который присваивается службой статистки и направляется в адрес юридического лица в форме уведомления.
  2. Изучить налоговые и финансовые отчеты организации. Данные бланки в обязательном порядке содержат код ОКПО.
  3. Обратиться с личным заявлением в службу статистки. К документам также необходимо приложить выписку из реестра юрлиц, ОГРН, копии уставных документов, а также номер налогоплательщика. Ответ за запрос оформляется в течение пяти дней и может быть получен либо лично, либо посредством почтового отправления.
  4. При помощи ОГРН получить код ОКПО организации можно и на сайте Росстата в соответствующем разделе.
  5. На официальном сайте налоговой инспекции
    , зная номер налогоплательщика или ОГРНИП. Информация со статистическими кодами формируется в виде выписки из реестра юрлиц.

Специализированные интернет-ресурсы

Также существуют специализированные интернет-ресурсы, которые дают возможность воспользоваться данными из реестра юрлиц и индивидуальных предпринимателей, в том числе узнать код ОКПО. Наиболее популярными из них являются:

  1. Интернет-ресурс ОКПО. Предоставляет данные в виде платной выписки. Для получения сведений необходимы ИНН, паспортные данные, ФИО ли название организации.
  2. Портал ЕГРЮЛ также формирует платные выписки. Чтобы узнать код ОКПО, достаточно ввести в поисковое поле ИНН или ОГРН.
  3. Сайт СКРИН. Необходимо сформировать поисковый запрос по ФИО индивидуального предпринимателя или названию организации.

Поиск контрагента по коду

Полностью идентифицировать хозяйствующий субъект, который зарегистрирован на территории России, можно по коду ОКПО. Чаще всего к такому шагу прибегают в случае предстоящих сделок или перед оформлением партнерских отношений. Если код ОКПО известен, то получить информацию можно при помощи специализированных интернет-ресурсов, в том числе официального сайта Росстата, okpo.ru, каталога организаций России.

По коду ОКПО можно получить не только выписки из реестров юрлиц и индивидуальных предпринимателей, но и бухгалтерские балансы.

Некоторые сайты предусматривают выдачу заверенных документов, которые обладают юридической силой и могут использоваться в любых официальных процедурах.

Ниже вы узнаете, как бесплатно узнать онлайн код ОКПО организации по ИНН или ОГРН через официальный сайт Росстата.

Как получить коды статистики ОКПО онлайн на сайте Росстата, расскажет это видео:

Выписка из Росстата для ИП: порядок получения документа

Добавлено в закладки: 0

При регистрации своей деятельности бизнесмену понадобится не только документ, подтверждающий завершение процедуры, но и выписка из Росстата для ИП. Документ необходим для выбора экономической деятельности, идентификации предпринимателя и автоматической обработки информации .

Что это такое за коды и выписки

Идентифицировать предпринимателя можно по коду, который представлен в виде набора цифр. Среди общероссийских классификаторов выделяют ОКПО, ОКАТО, ОКВЭД. Они предназначены для подтверждения информации о хозяйствующих субъектах в госорганах, эффективного управления ими в дальнейшем. Поэтому важно знать, где получить документ. Для этого следует обратиться в Росстат.

Выписка из Росстата понадобится:

Коды указаны в классификаторе. Документ носит название ОКВЭД. Последняя редакция документа была в 2012 году. Когда ИП заполняет бумаги на регистрацию, он обязательно указывает выбранные виды деятельности. Их расшифровка находится в ОКВЭД. При неправильном указании кода может не подойти система налогообложения или будет отличаться сумма страхового сбора от несчастного случая.

Получение кодов в году

Раньше выписка из Росстата для ИП выдавалась в бумажном формате. Для ее получения бизнесмен лично обращался в органы статистики, предоставляя выдержку из ЕГРИП. Сейчас процесс проходит значительно проще.

Получить документ можно несколькими способами:

  1. При регистрации в ФНС. Однако такое на практике происходит крайне редко.
  2. Выписка из Росстата онлайн бесплатно предоставляется на сайте службы статистики.
  3. Обратившись в подразделение Росстата лично. Бизнесмен пишет заявление, предоставляет копию личных документов, ИНН, выписку из ЕГРИП, копию свидетельства о регистрации (при наличии).
  4. Через посредников. Сотрудники посреднической фирмы берут на себя все обязательства по оформлению документов. Бизнесмену никуда не нужно ходить. Необходимо просто оплатить услугу.
  5. На сайте statreg.gks.ru

Многие предприниматели решаются получить выписку из Росстата через интернет, чтобы сэкономить время. Так как контрагенты часто предъявляют требования по предоставлению этого документа.

Выписка Росстата онлайн предоставляется в любое время. Для получения документа нужно заполнить поля в форме «данные для ИП», указав код ОКПО, ИНН, ОГРНИП. Далее, нажимают кнопку «Поиск». Бизнесмену предлагается выбрать перечень форм или коды ОК ТЭИ. Выбрав второй вариант, можно сформировать уведомление, которое потом нужно распечатать. Информация доступна для любого пользователя, поэтому для получения нет необходимости лично посещать территориальный орган Росстата.

Иногда могут возникать трудности при получении выписка из Росстата для ИП. При подаче заявления бизнесмен должен оплатить госпошлину в Сбербанке. Получить информационное письмо можно срочно в день подачи документов, в несрочном порядке через 5 дней. В зависимости от суммы оплаты можно получить бумагу в трех экземплярах, а также заказать дополнительный лист с расшифровкой кодов.

На видео: Как получить выписку в электронном виде

 

Код ОКПО и ОКВЭД

ОКПО для ИП применяется с 1993 года. Его присваивают сразу после регистрации. Отдельно получать его не нужно. В составе кода десять цифр, которые видно в начале списка ЕГРИП. Номер закрепляется за ИП до тех пор, пока бизнесмен не решит прекратить деятельность и произойдет удаление данных из ЕГРИП.

На сайте Росстата получить выписку можно за несколько минут. Выписка из Росстата по ИНН предоставляется в онлайн режиме сразу после введения данных. Ее можно сохранить на компьютер и распечатать при необходимости. Бизнесмену достаточно выбрать тип уведомления, ввести ИНН и защитный код.

ОКПО понадобится:

  • когда ведомствам нужно обменяться информацией;
  • при создании информационного пространства;
  • для обработки информации в автоматическом режиме;
  • для упорядочивания данных.

Также код необходим при создании статистической отчетности и учета. Узнать код по ИНН можно бесплатно несколькими способами:

  1. Скачав выписку из Росстата на сайте ведомства.
  2. В местном отделении организации путем подачи заявления, которое можно оформить в электронном виде. От заявителя понадобится паспорт и ИНН.
  3. Получив выписку в налоговой службе.
  4. Изучив налоговый отчет, в котором указывается код в правом углу.
  5. Запросив код на сайте ФНС и получив его в течение 15 минут из БД ЕГРИП.

Что касается кода ОКВЭД, то предприниматель должен его указать еще при регистрации. Ограничений в количестве нет, однако, рекомендуется не использовать более 30 сфер бизнеса. При необходимости коды можно заменить, исключить или добавить. Для этого предпринимателю нужно подать соответствующее заявление с указанием новых кодов и тех, которые нужно исключить.

Выписка по ОКВЭД Росстат может быть первичной или выдаваться для уточнения данных.

Получить ее можно на основании:

  • регистрации ИП;
  • при изменении данных или адреса;
  • при изменении или добавлении некоторых видов деятельности;
  • для предоставления в госорганы.

Код не учитывает форму собственности и не разделяет работу ИП в отечественной и внешнеэкономической деятельности. Есть несколько способов получить код ОКВЭД. Его выдают в течение четырех дней.

Процедура включает:

  1. Оформление заявления, которое подается лично бизнесменом. Его нельзя отправлять почтой.
  2. Выдачу квитанции и оплату сбора в Сбербанке.
  3. Получение информационного листа в двух экземплярах.

Территориальный орган налоговой службы сотрудничает с Росстатом, поэтому выдает уведомление с кодами со всем пакетом регистрационных документов. Так как бизнесмены при прохождении процедуры или при смене кода должны обратиться в Росстат самостоятельно.

На видео: Получение кодов статистики онлайн

Получение справки статистики — Справки, выписки, извлечения — Услуги

Юридическая компания «Юстком» предоставляет услуги по получению справки статистики. Мы получим для Вас или для Вашего общества, обособленного подразделения вовек ЕГРПОУ, справки предоставляемых отделениями cтатистики.

Киев и Киевская область — 200грн.

Стоимость услуги по получению справки ЕГРПОУ для юридических лиц и обособленных подразделений:

  • 200 грн. — В течение 1 — го рабочего дня ( без дополнительных платежей )

Стоимость услуги за получение справки для частных предпринимателей (с классификационным признакам) :

  • 200 грн. — В течение 1 — го рабочего дня ( без дополнительных платежей )

Цена услуги за ответ ЕГРПОУ на запрос:

  • 200 грн. — В течение 1 — го рабочего дня ( без дополнительных платежей )

ВНИМАНИЕ ! Услуга уже включена при первичной регистрации ООО, ЧП.

Для получения справки из Единого государственного реестра предприятий и организаций Украины ( ЕГРПОУ) нужно предоставить следующие документы :

  • Запрос для получения справки ( бланк запроса можно скачать в справочных материалах )
  • Выписка из ЕГР, ее ксерокопия
  • Документ об оплате с отметкой банка (реквизиты для оплаты справки Статистики Вы найдете ниже )
  • Доверенность или других документ, подтверждает полномочия лица

При изменениях или перерегистрации справки статистики, необходимо иметь старую справку из ЕГРПОУ.

Обращаем Ваше внимание ! При первичной регистрации справки Статистики предоставляются на третий день после внесения регистрационных данных в ЕГР государственным регистратором.

Для получения справки из ЕГРПОУ ля частных предпринимателей потребуются следующие документы :

  • Запрос
  • Свидетельство о государственной регистрации / выписка
  • Квитанция об оплате услуг.
  • Доверенность.

Как и зачем ИП получать коды статистики

Информацию о предпринимателях-новичках внебюджетные фонды и Росстат получают автоматически. ИП в этой передаче не участвуют. Но они должны самостоятельно получить коды статистики.

Каждый знает, код — особое сочетание знаков для защиты информации или объекта. Код статистики в этом отношении ничем не отличается, но у него иная задача — идентификации ИП Росстатом. Этот процесс происходит в особой базе — Статистическом регистре хозяйствующих субъектов Федеральной службы государственной статистики.

Возникает вопрос. Если коды нужны Росстату, то зачем ИП самостоятельно их получать. Ответ прост. Эти коды нужны не только Росстату. Они требуются и самому предпринимателю.

Во-первых, Росстат периодически проводит разные исследования. Такая уж работа у этой организации. И в этих исследованиях часто участвуют и сами ИП. Да, выбор участников случаен, но шанс им стать есть у каждого. И если таким счастливчиком оказались именно вы, то придется предоставлять всю требуемую информацию. Отказаться ИП не может, по закону он должен предоставлять Росстату требуемую отчетность. Не сдача отчета грозит штрафом, причем отчитываться все равно придется. А для сдачи этой отчетности нужны ваши коды статистики!

Во-вторых, возможны и другие ситуации. Иногда коды нужны для налоговой отчетности, при заполнении платежки, вообще при открытии расчетного счета и т.д. Одним словом, их лучше знать.

Есть четыре способа получить эти коды. Каждый выбирает для себя на свой вкус.

1

Запросить напрямую в своем отделении Росстата. Надо прийти в свое территориальное отделение и сделать соответствующий запрос. При себе следует иметь выписку из ЕГРИП, а также копии паспорта и ИНН.

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

Спросить при регистрации ИП. ФНС знает о предпринимателях все, коды не исключение. Но она не обязана вам их сообщать. Однако вы можете попросить инспектора об этом.

3

Воспользоваться услугами посреднических фирм. Естественно, придется платить.

4

Получить и через Интернет. В настоящий момент это делается через сайт

Проще всего получить коды удаленно. Для этого:

зайдите на указанный выше сайт;

выберите форму «Уведомление для ИП, глав крестьянских (фермерских) хозяйств»;

укажите ОКПО, ИНН, ОГРНИП;

нажимайте «Поиск».

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:

ОКВЭД, но их вы выбираете самостоятельно.

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.



Свои новости, фото и видео вы можете прислать на WhatsApp редакции по номеру +79107850457

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

Телефоны служб и отделений:  
Регистратура (поликлиника)  (8652) 25-70-63
Регистратура (платные услуги) (8652) 25-72-40
Регистратура (амбулаторное отделение для детей раннего возраста нуждающихся в динамическом наблюдении и реабилитации) (8652) 25-72-19 
Регистратура (Call-центр) (8652) 25-74-80
Приемное отделение  (8652) 25-72-13
Родовое отделение      (8652) 25-72-64 
Отделение анестезиологии и реаниматологии для женщин  (8652) 25-70-82
Отделение реанимации и интенсивной терапии новорожденных  (8652) 25-71-94
Отделение патологии новорожденных и недоношенных детей  (8652) 25-72-16
Отделение реанимации и интенсивной терапии новорожденных №1  (8652) 25-72-54
Отдел кадров  (8652) 25-71-69
Пищеблок  (8652) 25-72-90
Орг.метод отдел и отдел статистики  (8652) 25-72-63
Заместитель главного врача по АХЧ  (8652) 25-71-24
Заместитель главного врача по финансам  (8652) 25-71-92
Пост охраны №1 (8652) 25-72-46
Пост охраны №2 (8652) 25-72-45

 

НОМЕРА АБОНЕНТОВ МНОГОКАНАЛЬНОГО НОМЕРА 25-74-12

Руководство учреждения:  
Приемная главврача 203
Заместитель главного врача по амбулаторно-поликлинической помощи 280
Заместитель главного врача по педиатрической помощи 279
Заместитель главного врача акушерско-гинекологической помощи 281
Заместитель по организационно-методической работе 276
Финансовый директор 277
Главный бухгалтер 289
Заместитель по клинико-экспертной работе 252
Главная акушерка 278
Врач-эпидемиолог 353

 

Лечебные отделения:  
Call центр амбулаторного отделения для детей раннего возраста 377
Приёмное отделение 204
Реанимационные отделения:  
     ОРИТН 308
     ОРИТН № 1 317
     ОАР 351
АОПБ 246
ОПННД 218
Родовое отделение 346
АФО 348
Отделение МРТ 202
Отделение новорожденных 268
Клинико-Диагностическая Лаборатория 250, 208
Амбулаторное отделение для детей раннего возраста нуждающихся в динамическом наблюдении и реабилитации 216

 

Администрация:  
Бухгалтерия 288
Экономический отдел 304, 111
Контрактная служба 292, 296
Отдел кадров 291
Административно-хозяйственный отдел 260
Информационно-аналитический отдел 100, 102
Организационно-методический отдел 301
Аптека 262
Пищеблок 207

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 .Опубликовано в Innaxis.

Пять принципов науки о данных: что, почему, когда, кто и что.

При подготовке предстоящего в октябре семинара по Data Science компания Innaxis собрала вопросы и простые ответы о «новой реальности» науки о данных. Мы также предоставляем ссылки на страницы, на которых была предоставлена ​​дополнительная информация по этим важным вопросам.

Что?

Основным ответом на то, что такое Data Science, может быть «набор фундаментальных принципов, которые поддерживают и направляют принципиальное извлечение информации и знаний из данных». Определения, особенно новых терминов, должны оставаться простыми, несмотря на стремление их усложнять. Кроме того, границы определений больших данных, науки о данных, статистики и интеллектуального анализа данных не так заметны и включают общие принципы и инструменты и, что важно, одну и ту же цель: извлечение ценной информации.

Почему?

В чем причина извлечения информации из данных? Есть блестящая цитата Жана Бодрийяра: «Информация может рассказать нам все. Здесь есть ответы на все вопросы. Но это ответы на вопросы, которые мы не задавали и которые, несомненно, даже не возникают ». В этом контексте правильная наука о данных [обычно] не является ни фундаментальной наукой, ни долгосрочными исследованиями; он считается чрезвычайно ценным ресурсом для создания бизнеса. Сбор больших объемов как структурированных, так и неструктурированных данных для выявления закономерностей, которые могут напрямую помочь организации с точки зрения затрат, в создании профилей клиентов, повышении эффективности, распознавании новых рыночных возможностей и усилении конкурентных преимуществ организации.

Когда?

На протяжении всей истории широко известной двойственности был дан обширный список имен: информация = сила; от переписи населения средневековья до стратегий Королевского флота, основанных на статистическом анализе. Что касается нынешнего понимания науки о данных, то ее название перестало быть синонимом анализа данных в начале 20-го века и стало ассоциироваться с девяностых годов прошлого века с открытием знаний (KD). В этой статье Forbes можно найти один из лучших сборников истории науки о данных и публикаций за последние 60 лет.

На протяжении всей истории различные используемые методы и инструменты менялись, развиваясь по мере того, как в последние годы расширились как математические, так и программные и аппаратные возможности. Последовавший за этим «внезапный» всплеск рабочих мест в Data Science, который определяет реальный интерес рынка к тем потенциальным преимуществам, которые предлагает извлечение знаний, визуально описывается следующим графиком, взятым из аналитики Linkedin:

Предоставлено LinkedIn Corp.

Кто?

Если вы юрист или врач, все более или менее знают ваш уровень образования в университете и характер ваших повседневных задач. Что же тогда такое «специалист по данным»? Четкие пути, которые могут привести к карьере в области Data Science, не так определены, и их трудно определить. Так называемая «самая сексуальная работа 21 века» (согласно Harvard Business Review) требует общего определения и даже конкретных университетских степеней. Информационные жокеи, которые всегда работали на Уолл-стрит, больше не одиноки.Между тем объем и разнообразие данных, доступных в настоящее время, непрерывно растут, что приводит к тому, что операционные, статистические и даже хакерские фоны могут извлекать из них пользу. Более подробную информацию о карьере аналитика данных и основных дисциплинах можно найти в этой отличной статье на сайте naturejobs.com.

Чтобы понять названия должностей в Data Science, мы рекомендуем вам также ознакомиться с этой статьей Винсента Гранвилла из DataScienceCentral. Это живая скороговорка: деятельность по интеллектуальному анализу данных, выполняемая специалистом по анализу данных в отношении названий должностей специалистов по данным.Подводя итог, это очень похоже на следующий рецепт: возьмите миксер с кухни; добавить слова «Данные» «Аналитика» «Ученый»; включи это; включить некоторый институциональный ярлык «директор», «младший», «менеджер». Дополнительным необязательным дополнением может быть ваша университетская степень «инженер» «математик». Вот вам и одно из возможных имен нынешнего специалиста по данным.

Какой?

Какие данные «пригодны для науки о данных»? Как мы описали в нашем предыдущем посте о Data Science, практически во всех мыслимых областях существует огромный потенциал, который может предоставить достаточно качественные данные для анализа.Хотя даже там, где есть дата, возникают проблемы, как правило, связанные с возможностями хранения и управления данными. Эти проблемы подробно описаны в блоге Innaxis «Преимущества и проблемы больших данных». Одна из замечательных и захватывающих вещей в Data Science заключается в том, что из наборов данных можно извлечь дополнительные знания, которые на первый взгляд не могут предоставить ничего, кроме очевидного потенциала так называемых «прямых» наборов данных. На самом деле трудно понять, какие наборы данных принесут пользу, прежде чем тестировать их с помощью Data Science.Обнаруженные скрытые закономерности и невидимые корреляции действительно добавляют сущностям более ценные знания, чем прямые причинно-следственные связи. Они означают, что мы на шаг впереди, что крайне важно в мире жесткой конкуренции, в котором мы живем.

Эктор Урета, совместный инженер по аэрокосмическим исследованиям в Innaxis

Guardar

Большие данные, наука о данных

Политика конфиденциальности Miss Molly's Inn

Кто мы

Адрес нашего сайта: https: // missmollys-inn.com.

Какие персональные данные мы собираем и почему мы их собираем:

Комментарии : Когда посетители оставляют комментарии на сайте, мы собираем данные, показанные в форме комментариев, а также IP-адрес посетителя и строку пользовательского агента браузера, чтобы помочь в обнаружении спама.

Анонимная строка, созданная из вашего адреса электронной почты (также называемая хешем), может быть предоставлена ​​службе Gravatar, чтобы узнать, используете ли вы ее. С политикой конфиденциальности сервиса Gravatar можно ознакомиться здесь: https: // automattic.com / privacy /. После одобрения вашего комментария ваше изображение профиля станет общедоступным в контексте вашего комментария.

Медиа : Если вы загружаете изображения на веб-сайт, вам следует избегать загрузки изображений со встроенными данными о местоположении (EXIF GPS). Посетители веб-сайта могут загружать и извлекать любые данные о местоположении из изображений на веб-сайте.

Файлы cookie : Если вы оставите комментарий на нашем сайте, вы можете включить сохранение своего имени, адреса электронной почты и веб-сайта в файлах cookie.Это сделано для вашего удобства, чтобы вам не приходилось снова вводить свои данные, когда вы оставляете еще один комментарий. Эти файлы cookie хранятся в течение одного года.

Если вы посетите нашу страницу входа в систему, мы установим временный файл cookie, чтобы определить, принимает ли ваш браузер файлы cookie. Этот файл cookie не содержит личных данных и удаляется при закрытии браузера.

Когда вы входите в систему, мы также устанавливаем несколько файлов cookie, чтобы сохранить вашу информацию для входа и варианты отображения экрана. Файлы cookie для входа хранятся в течение двух дней, а файлы cookie для параметров экрана - в течение года.Если вы выберете «Запомнить меня», ваш логин будет сохраняться в течение двух недель. Если вы выйдете из своей учетной записи, файлы cookie для входа будут удалены.

Если вы редактируете или публикуете статью, в вашем браузере будет сохранен дополнительный файл cookie. Этот файл cookie не содержит личных данных и просто указывает идентификатор публикации статьи, которую вы только что отредактировали. Срок его действия истекает через 1 день.

Встроенный контент с других веб-сайтов : Статьи на этом сайте могут включать встроенный контент (например, видео, изображения, статьи и т. Д.)). Встроенный контент с других веб-сайтов ведет себя точно так же, как если бы посетитель посетил другой веб-сайт.

Эти веб-сайты могут собирать данные о вас, использовать файлы cookie, встраивать дополнительное стороннее отслеживание и отслеживать ваше взаимодействие с этим встроенным содержимым, включая отслеживание вашего взаимодействия со встроенным содержимым, если у вас есть учетная запись и вы вошли на этот веб-сайт.

Аналитика : Мы используем Google Analytics на нашем сайте. Google Analytics собирает основные файлы cookie, данные, относящиеся к устройству / браузеру, IP-адресу и действиям на сайте / в приложении, для измерения и составления статистических отчетов о взаимодействиях пользователей на веб-сайте.В этом процессе не собирается личная информация. Мы не сопоставляем данные из Google Analytics с личной информацией, собранной в процессе бронирования.

С кем мы делимся вашими данными при бронировании:

Мы используем ThinkReservations в качестве нашей системы бронирования.

Сборник информации:

Наша основная цель при сборе вашей личной информации - предоставить вам удобный опыт бронирования номеров в Miss Molly’s Inn.Мы собираем о вас только ту информацию, которую считаем необходимой для этого. Информация, позволяющая установить личность, может быть получена только при бронировании. Вся предоставленная идентифицирующая информация не будет передана кому-либо, если только нас не попросят об этом отдельно. Miss Molly’s Inn не передает и не продает кому-либо информацию, которую мы собираем на нашем сайте.

Мы иногда используем устройства сбора данных, такие как файлы cookie, на определенных страницах Сайта для измерения эффективности и безопасности.«Cookie» - это небольшой файл, который помещается на ваш жесткий диск и помогает нам предоставлять наши услуги. Вы также можете отказаться от файлов cookie, если захотите.

Безопасность:

В отеле Miss Molly’s Inn мы серьезно относимся к безопасности. Когда пользователи делают бронирование, мы принимаем все меры предосторожности, чтобы обезопасить его как в Интернете, так и в автономном режиме.

Ваша платежная и личная информация всегда в безопасности. Наше программное обеспечение Secure Sockets Layer (SSL) является отраслевым стандартом и шифрует всю вашу личную информацию, включая номер кредитной карты, имя и адрес, чтобы ее нельзя было прочитать через Интернет.

Как долго мы храним ваши данные:

Если вы оставите комментарий, он и его метаданные сохранятся на неопределенный срок. Это сделано для того, чтобы мы могли автоматически распознавать и одобрять любые последующие комментарии вместо того, чтобы держать их в очереди на модерацию.

Для пользователей, которые регистрируются на нашем веб-сайте (если таковые имеются), мы также храним личную информацию, которую они предоставляют в своем профиле пользователя. Все пользователи могут просматривать, редактировать или удалять свою личную информацию в любое время (за исключением того, что они не могут изменить свое имя пользователя).Администраторы веб-сайта также могут просматривать и редактировать эту информацию.

Для гостей, бронирующих проживание с помощью нашей системы бронирования, мы также храним личную информацию, за исключением информации о кредитной карте, на неопределенный срок.

Какие права вы имеете на свои данные:

Если у вас есть учетная запись на этом сайте или вы оставили комментарии, вы можете запросить получение экспортированного файла с вашими личными данными, которые мы храним, включая любые данные, которые вы нам предоставили. Вы также можете потребовать, чтобы мы удалили любые личные данные, которые мы храним о вас.Это не включает какие-либо данные, которые мы обязаны хранить в административных, юридических целях или в целях безопасности.

Куда мы отправляем ваши данные:

Комментарии посетителей могут быть проверены с помощью автоматической службы обнаружения спама.

Импорт данных в R - Часть вторая

В этом последующем руководстве к этому руководству по импорту данных R - все, что вам нужно - часть первая, DataCamp продолжает свое всеобъемлющее, но простое руководство по быстрому импорту данных в R, переходя от простых текстовых файлов к более продвинутым SPSS и Файлы SAS.

Как многие из наших читателей правильно заметили из первого поста, некоторые отличные пакеты для импорта данных в R еще не получили никакого внимания, и пост не освещает явно различие между работой со стандартными наборами данных и большими наборами данных. Вот почему это будет в центре внимания сегодняшнего поста.

Продолжайте читать, чтобы узнать о других и новых способах импорта вашего конкретного файла в R, и не стесняйтесь обращаться, если у вас есть дополнительные вопросы или обнаружите ошибку, которую мы должны исправить.

(Попробуйте этот интерактивный курс: Импорт данных в R (часть 1), для работы с файлами CSV и Excel в R.)


Получение данных из общих источников в R

Во-первых, в этом посте будут более подробно рассмотрены способы получения данных из общих источников, которые часто представляют собой данные в виде электронных таблиц, в R. Как и в предыдущем посте, основное внимание будет уделено чтению данных в R, который отличается от Excel или файлы любого другого типа.

Затем данные из других источников, таких как статистическое программное обеспечение, базы данных, веб-скрапинг и т. Д.будет обсуждаться.

Если вы хотите узнать больше о возможных шагах, которые вам может потребоваться предпринять перед импортом данных, перейдите к нашему первому посту, в котором объясняется, как вы можете подготовить свои данные и рабочее пространство перед их переносом в R.

Чтение плоских файлов в R с помощью сканирования

()

Помимо read.table () , который был упомянут в первом посте руководства по импорту данных R, функция scan () также может работать при обработке данных, которые хранятся в простых текстовых файлах с разделителями.В отличие от функции read.table () , функция scan () возвращает список или вектор, а не фрейм данных.

Предположим, у вас есть следующий документ .txt :

  24 1991
21 1993
53 1962 г.
  

Вы можете прочитать данные (которые вы можете скачать здесь) с помощью следующей команды:

  данные <- сканирование ("Birth.txt")
  

Обратите внимание, , что ваш файл также может быть онлайн-набором данных.В этом случае вы просто передаете URL-адрес в качестве первого аргумента функции scan () .

В качестве альтернативы вы также можете записать данные в матрицу:

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

Совет: , если вы хотите сделать это тщательно, вам может потребоваться указать дополнительные аргументы, чтобы матрица была такой, какой вы хотите ее видеть. Перейдите на эту страницу для получения дополнительной информации о функции matrix () .

Вы также можете прочитать столбцы входного файла в отдельные векторы:

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

Примечание , как вы сначала передаете (путь к файлу) файл с его расширением в качестве аргумента (в зависимости от того, устанавливаете ли вы рабочий каталог в папку, содержащую ваш набор данных или нет), а затем указываете тип данных для чтения in, независимо от того, хотите ли вы пропустить первую строку набора данных, какой символ разделяет поля и хотите ли вы напечатать строку, в которой указано, сколько элементов было прочитано.

Если ваши данные также могут содержать другие типы данных, вам следует немного настроить функцию scan () , как в этом примере:

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

Совет: вы тоже можете это сделать сами! Загрузите текстовый файл, который использовался выше, здесь.

И затем вы также можете прочитать данные во фрейме данных:

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

Совет: многие аргументы, которые может принимать функция scan () , такие же, как и те, которые вы можете использовать для чтения .table () функция. Поэтому всегда полезно ознакомиться с документацией! Перейдите сюда, если хотите прочитать аргументы функции scan () .

Помните , что вы можете получить рабочий каталог и установить его с помощью следующих команд, соответственно:

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

Получение данных фиксированного столбца в R с помощью

read.fwf ()

Чтобы прочитать таблицу «данных в формате фиксированной ширины» во фрейм данных в R, вы можете использовать чтение .fwf () из пакета utils .

Вы используете эту функцию, когда в вашем файле данных есть столбцы, содержащие пробелы, или столбцы без пробелов для их разделения.

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

Здесь вы знаете, что, например, значения темы всегда находятся в первых 7 символах каждой строки, а значения пола всегда равны 22, а оценки начинаются с символа 25 до 30.

Если вы хотите попробовать загрузить эти данные в R, вы можете легко загрузить текстовый файл здесь.

Вам нужно будет выполнить следующую команду, чтобы правильно перенести данные сверху в R:

  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)
  

Обратите внимание, , что аргумент widths дает ширину полей фиксированной ширины.В этом случае первые семь символов в файле зарезервированы для названий курсов; Тогда вы не хотите, чтобы следующие четырнадцать символов читались: вы передаете -14 . Затем вам нужен один символ для представления пола, но вам не нужны два следующих символа, поэтому вы передаете -2 . Все следующие символы необходимо прочитать в отдельных столбцах, поэтому вы разделите их, передав аргументу 1,1,1,1,1,1 . Конечно, эти значения могут и будут различаться в зависимости от того, какие столбцы вы хотите импортировать.

Есть ряд дополнительных аргументов, которые вы можете передать функции read.fwf () . Щелкните здесь, чтобы прочитать о них.

Примечание : если вы хотите загрузить файл с использованием спецификаций формата Fortran, вы можете использовать функцию read.fortran () :

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

Как видно из небольшого примера выше, вы используете спецификации формата в стиле Fortran в качестве второго аргумента при чтении .fortran () функция. Аргументы, которые вы могли бы передать, имеют стиль: «rFl.d», «rDl.d», «rXl», «rAl» или «rIl», где «l» - количество столбцов, «d» - количество десятичных знаков, а «r» - количество повторов. В этом случае вы видите 2.1 , 2.0 и 2 , перечисленные с помощью функции c () , что означает, что у вас есть три столбца с двумя строками. В первом столбце у вас есть значения с одним десятичным знаком, во втором и третьем также содержатся значения без десятичного знака.

Что касается типа значений, которые содержат столбцы, вы можете иметь:

  • «F» и «D» для числовых форматов;
  • «A», если у вас есть символьные значения;
  • «I» для целых значений;
  • И «X» для обозначения столбцов, которые можно пропустить.

В этом случае первый и второй столбцы будут содержать числовые форматы, а третий столбец - целочисленные значения.

Обратите внимание, , что код повторения «r» и десятичный разряд «d» всегда являются необязательными.Код длины «l» требуется, за исключением форматов «X», когда присутствует «r».

Перевод ваших электронных таблиц (Google) в

рэнд Таблицы

можно импортировать в R различными способами, как вы, возможно, уже читали в нашем руководстве по чтению и импорту файлов Excel в R или в нашей первой публикации «Это руководство по импорту данных R - все, что вам нужно». В этом разделе мы подробно остановимся на этом и пойдем еще дальше, включая электронные таблицы Google и файлы DIF!

Прокрутите дальше, чтобы узнать больше о том, как импортировать электронные таблицы в R.

Импорт таблиц Excel в
рэнд

Помимо пакета xlsx , у вас также есть ряд других опций для чтения электронных таблиц в R:

1. Чтение таблиц Excel в R из буфера обмена

Если у вас открыта электронная таблица, вы можете скопировать содержимое в буфер обмена и быстро импортировать его в R. Для этого вы можете использовать функции readClipboard () или read.table () :

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

Как вы увидите, если попробуете это, первый подход хорошо работает для векторных данных, но он становится довольно сложным, если у вас есть табличные данные в вашем буфере обмена. Если вы хотите узнать больше о read.table () , вам обязательно стоит перейти к первой части руководства по импорту данных R или к нашему руководству по чтению и импорту файлов Excel в R.

2. Чтение электронных таблиц Excel в R с помощью пакета RODBC

Второй способ перенести электронные таблицы Excel в R - использовать пакет RODBC :

  • Первый способ использования этого пакета выглядит следующим образом:
  библиотека (RODBC)
соединение <- odbcConnect ("")
  

Обратите внимание, , что аргумент, который вы передаете odbcConnect () , на самом деле является DSN.Чтобы получить полное руководство о том, как настроить DSN, как установить соединение и т. Д., Перейдите на эту страницу, чтобы получить обширное, но легкодоступное руководство!

  • После настройки подключения вы также можете использовать функцию sqlQuery () для получения данных из таблиц .xls :
  запрос <- ""
данные <- sqlQuery (соединение,
                 запрос)
str (данные)
  

Большой совет: перейдите на эту страницу обширное, но легкодоступное руководство!

В конце сеанса R не забудьте закрыть соединения:

  odbcCloseAll ()
  

Совет: Если вы хотите узнать больше об импорте электронных таблиц или файлов Excel в R, обязательно перейдите к нашему первому руководству по импорту данных в R или рассмотрите возможность чтения нашего руководства по чтению и импорту файлов Excel в R, которое касается readxl и XLConnect , среди прочих.

Импорт таблиц Google в
рэнд

Пакет googlesheets с функцией gs_read () позволяет читать электронные таблицы Google в р.

.

Начните с выполнения следующей строки кода:

  gs_ls ()
  

Дайте браузеру запуститься и завершите процесс аутентификации. Затем, если вы хотите прочитать или отредактировать данные, вы должны их зарегистрировать. Вы можете сделать это, указав свою таблицу по заголовку или по ключу:

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

Далее вы можете прочитать в данных:

  gs_read (данные)
  

Это лишь краткий обзор того, что вы делаете с пакетом googlesheets .Обязательно прочтите все подробности здесь и обязательно посетите эту страницу.

Чтение файлов в формате обмена данными (DIF) в R

Используйте функцию read.DIF () , чтобы перенести ваши файлы DIF в R:

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

Примечание , что вы можете указать, есть ли у вашей электронной таблицы заголовок или нет, и хотите ли вы импортировать данные «как есть», то есть хотите ли вы преобразовать символьные переменные для преобразования в множители.В данном случае вы этого не хотели, поэтому вы указали ! StringsAsFactors .

Для получения дополнительной информации об этой функции или ее аргументах перейдите на эту страницу.

Получение файлов Excel в R

Помимо электронных таблиц, вы также можете быть заинтересованы в переносе ваших реальных файлов Excel в R. Не смотрите дальше и продолжайте читать, чтобы узнать, как вы можете это сделать!

Обратите внимание, , что в этом посте подробно описывается только то, что было описано в нашем руководстве по чтению и импорту файлов Excel в R и в нашем первом посте «Это руководство по импорту данных R - все, что вам нужно»!

Импорт файлов Excel в R с помощью

readxl

Несмотря на то, что этот пакет все еще находится в стадии активной разработки, его действительно стоит проверить, поскольку он предлагает довольно простой способ чтения файлов Excel:

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

Помните , что вы можете просто ввести имя файла вместе с его расширением, если ваша папка находится в вашем рабочем каталоге.Получите и установите рабочий каталог с помощью следующих строк кода:

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

Примечание , что вы можете указать лист для чтения, имена и типы столбцов, отсутствующие значения и количество строк, которые нужно пропустить перед чтением любых данных с помощью листа , col_names , col_types , na и пропускают аргументов соответственно. Прочтите о них здесь.

Чтение файлов Excel в R с помощью

openxlsx

Пакет openxlsx также предоставляет простой способ чтения Excel .xlsx файлов в R:

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

Если вы хотите узнать больше об этом пакете или об аргументах, которые вы можете передать функции read.xlsx () , обязательно щелкните здесь.

Совет: Если вы хотите узнать больше об импорте файлов Excel в R, обязательно перейдите к нашему первому руководству по «импорту данных в R» или рассмотрите возможность чтения нашего обширного руководства по чтению и импорту файлов Excel в R, которое также имеет дело с пакет XLConnect , среди прочего.

Получение электронных таблиц OpenDocument в

рэнд

Используйте функцию read.ods () из пакета readODS для чтения ваших электронных таблиц OpenDocument в R и помещения их во фреймы данных:

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

Примечание , что помимо файла, который вы хотите поместить в R, вы можете указать лист, который вам нужен, и что у вас есть возможность отображать формулы в виде формул (например, «СУММ (B1: B3)» или полученные значения).

Импорт файлов нотации объектов JavaScript (JSON) в R

В нашем первом посте об импорте данных в R упоминался пакет rjson для загрузки файлов JSON в R.

Тем не менее, есть и другие пакеты, которые вы можете использовать для импорта файлов JSON в R. Продолжайте читать, чтобы узнать больше!

Импорт файлов JSON в R с помощью пакета

jsonlite

Пакет jsonlite , недавно вошедший в топ-25 самых загружаемых пакетов R с 66952 загрузками, определенно является одним из любимых пакетов пользователей R.

Вы импортируете файлы JSON с помощью функции fromJSON () :

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

Чтобы получить подробное описание быстрого старта с пакетом jsonlite , перейдите сюда.

Импорт файлов JSON в R с помощью пакета

RJSONIO

Третий широко известный пакет для загрузки файлов JSON в R - это RJSONIO . Так же, как пакеты jsonlite и jsonlite , вы используете функцию fromJSON () :

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

Лучший пакет JSON?

По этой теме было много дискуссий.Если вы хотите узнать больше, вам обязательно стоит заглянуть на следующие страницы и посты:

  • Эта страница предлагает в основном иллюстрации с примерами кода, которые дают вам более полное представление о поведении и производительности пакетов JSON в R.
  • Обязательно прочтите этот пост в блоге, который пытается выяснить, какой пакет лучше всего обрабатывает данные JSON в R.

Получение данных из пакетов статистического программного обеспечения в R

Если ваши данные на самом деле не похожи на электронную таблицу и не являются файлом Excel или JSON, они могут быть просто созданы с помощью одного из многих пакетов статистического программного обеспечения.

Этот раздел предоставит вам больше способов чтения ваших файлов SPSS, Stata или SAS, а также даст обзор импорта файлов, поступающих из S-plus и Epi Info. Обязательно вернитесь к нашему первому посту или по ссылкам, приведенным ниже, если вы хотите получить дополнительную информацию!

Импорт файлов SPSS в R

Вместо использования внешнего пакета вы также можете воспользоваться пакетом haven , чтобы получить ваши файлы SPSS в R.

.

Не забудьте , чтобы перед запуском обязательно установите и активируйте его в своем рабочем пространстве!

Пакет haven предлагает функцию read_spss () для чтения файлов SPSS в R:

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

Импорт файлов Stata в R

Подобно внешнему пакету, пакет haven также предоставляет функцию чтения файлов Stata в R, а именно read_dta () :

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

Всегда помните , чтобы при необходимости устанавливать пакеты и активировать их в рабочем пространстве.Например, вы можете установить и активировать пакет haven в своей рабочей области с помощью следующих команд:

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

Импорт файлов SAS в R

Поскольку пакет sas7bdat был процитирован в последнем посте, это последующее руководство будет сосредоточено на других способах чтения в файлах SAS:

1. Как импортировать файлы SAS XPORT в R с помощью иностранного пакета

Иностранная посылка с номером читается.Функция xport () также позволяет загружать файлы SAS XPORT в R:

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

2. Как импортировать файлы SAS XPORT в R с помощью пакета SASxport

Пакет sasXPORT также позволяет читать файлы SAS XPORT с помощью функции read.xport () :

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

3.Как импортировать файлы SAS в R с помощью пакета haven Package

Так же, как пакеты foreign и sas7bdat , пакет haven также позволяет читать файлы b7dat в R с помощью функции read_sas () :

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

Получение файлов S-plus в

рэнд

Для старых наборов данных S-plus, а именно тех, которые были созданы в любой из версий Windows 3.x, 4.x или 2000 или Unix, версия 3.x с 4-байтовыми целыми числами, вы можете использовать функцию read.S () из внешнего пакета :

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

Чтение файлов Epi Info в R

Как вы, возможно, читали в нашем предыдущем руководстве или в этом, внешний пакет предлагает множество функций для чтения определенных файлов в R, и Epi Info является одной из них. Вы можете просто использовать чтение .функция epiinfo () для передачи ваших данных в R:

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

Для получения дополнительной информации о Epi Info щелкните здесь.

Получение данных из других источников в R

Наряду с общими источниками и статистическим программным обеспечением существует также множество других источников, из которых вы можете получить данные, которые вы хотите прочитать в р.

.

Некоторые из них перечислены ниже. Продолжайте читать!

Импорт файлов MATLAB в R

Можно использовать R.пакет matlab с функцией readMat () для импорта файлов MATLAB в R.

Вы можете передать строку символов в качестве первого аргумента этой функции или передать необработанный вектор. В первом случае ваш ввод будет интерпретирован как имя файла, а во втором случае он будет считаться необработанным двоичным соединением:

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

Функция readMat () вернет именованную структуру списка, содержащую все переменные из файла MAT, который вы импортировали.

Чтение октавных файлов в R

Иностранная упаковка снова здесь! Используйте функцию read.octave () для импорта текстовых данных Octave в R:

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

Получение данных FitbitScraper в R

Вы можете использовать пакет fitbitScraper для получения данных из fitbit.

(Для тех, кто не знаком с компанией: компания предлагает такие продукты, как трекеры активности и другие технологические устройства, которые измеряют личные данные, такие как количество пройденных шагов или качество сна.)

Здесь вы найдете краткое практическое руководство по использованию пакета fitbitScraper .

Импорт данных Quantmod в R

Вы можете использовать этот пакет для извлечения финансовых данных из Интернет-источника с помощью R. Функция, которую вы используете для переноса данных в R, - это getSymbols () , как в этом примере:

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

Обратите внимание, , что сначала вы указываете вектор символов с именами каждого загружаемого символа.В данном случае это «YHOO» . Затем вы определяете метод поиска. На данный момент доступны следующие методы поиска: yahoo, google, MySQL, FRED, csv, RData и oanda.

Затем вы указываете параметры поиска и сохраняете их для будущих сеансов:

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

Новые сеансы, затем звоните

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

Если вам нужна дополнительная информация о приложениях для количественного финансирования в R, щелкните здесь или перейдите на эту страницу, чтобы получить подробное руководство по работе с Quantmod для начинающих.

Получение файлов ARFF в R

Данные из файлов Weka Attribute-Relation File Format (ARFF) можно прочитать с помощью функции read.arff ():

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

Для получения дополнительной информации об этой функции перейдите на эту страницу.

Обратите внимание, , что пакет RWeka также предлагает ту же функцию для импорта файлов ARFF. Зайдите сюда, если хотите узнать больше!

Импорт данных из баз данных в

рэнд

Помимо MonetDB.R , rmongodb и RMySQL , которые были рассмотрены в предыдущем посте, у вас также есть другие пакеты для подключения к вашим базам данных в R.

у вас также есть mongolite , RMongo , RODBC , ROracle , RPostgreSQL , RSQLite , RJDBC .

Для руководств по этим пакетам просмотрите следующий список:

Обратите внимание, , что существует также пакет интерфейса базы данных DBI , который обеспечивает связь между R и системами управления реляционными базами данных. Нажмите сюда, для получения дополнительной информации.

Некоторые объяснения того, как работать с этим пакетом, можно найти здесь.

Получение двоичных файлов в R

Файлы двоичных данных содержат информацию, которая хранится в группах двоичных цифр.Каждая двоичная цифра - это ноль или единица. Восемь двоичных цифр, сгруппированных вместе, образуют байт. Вы можете читать двоичные данные с помощью функции readBin () :

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

Для более подробного примера перейдите на эту страницу. Для получения дополнительной информации о функции readBin () щелкните здесь.

Чтение двоичных форматов данных в R

Пакеты hdf5 , h5r , rhdf5 , RNetCDF , ncdf и ncdf4 обеспечивают интерфейсы для NASA HDF5 и файлов данных netCDF UCAR.

Для тех из вас, кто интересуется некоторыми руководствами по работе с файлами HDF5 или netCDF в R, рассмотрите возможность ознакомления со следующими ресурсами:

  • Здесь вы можете найти отличное руководство по работе с файлами HDF в R, также используя пакет pathfinder;
  • На этой странице можно найти легкодоступный учебник для начинающих по netCDF в R.

Получение файлов DBF в R

DBF или файл базы данных - это базовый формат dBase. Вы можете читать файлы DBF с помощью иностранного пакета , который предлагает функцию read.dbf () :

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

Обратите внимание, , что если вы используете Windows, вы также можете использовать пакет RODBC с функцией odbcConnectDbase () для чтения файлов DBF через драйвер Microsoft dBase ODBC.

Импорт плоских таблиц непредвиденных обстоятельств в

рэнд

Внешний пакет позволяет читать файлы нескольких форматов; «Плоские» таблицы непредвиденных обстоятельств - не исключение. Для этого можно использовать функцию read.ftable () :

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

Помните , что «плоские» таблицы непредвиденных обстоятельств очень похожи на «нормальные» таблицы непредвиденных обстоятельств: они содержат
количество каждой комбинации уровней задействованных переменных (факторов).Однако эта информация преобразована в матрицу, строки и столбцы которой соответствуют уникальным комбинациям уровней переменных строки и столбца. Поэтому «плоские» таблицы непредвиденных обстоятельств часто предпочитают представлять таблицы непредвиденных обстоятельств более высокого измерения.

Чтение файлов географической информационной системы (ГИС) в

рэнд

Вы можете использовать, среди прочего, пакеты rgdal и raster для переноса ваших файлов ГИС в R.

Если вы не знаете, как начать использовать пакет rgdal , подумайте о проверке этого замечательного сообщения в блоге, которое знакомит вас с работой с геопространственными данными в R.

Вы также можете ознакомиться с этим руководством, которое работает с rgdal , а также с растром .

Импорт таблиц интегрированной таксономической информации (ITIS) в

рэнд

Вы можете импортировать таблицы ITIS с помощью функции read.table () :

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

Для получения дополнительной информации об ITIS щелкните здесь.

Импорт больших наборов данных в R

Импорт больших наборов данных часто вызывает обсуждения среди пользователей R.Помимо пакетов, которые предназначены для подключения к базам данных, есть и другие, которые выделяются при работе с большими данными.

Импорт больших наборов данных в R с помощью таблицы данных

Пакет

Популярный пакет data.table , описываемый как «быстрый и удобный инструмент для завершения работы с файлами», чрезвычайно полезен и прост в использовании. Его функция fread () предназначена для импорта данных из обычных файлов с разделителями непосредственно в R, без каких-либо обходных путей или ерунды.

Обратите внимание, , что «обычный» в этом случае означает, что каждая строка ваших данных должна иметь одинаковое количество столбцов. Пример:

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

Одна из замечательных особенностей этой функции заключается в том, что все элементы управления, выраженные в аргументах, таких как sep , colClasses и nrows , обнаруживаются автоматически. Кроме того, типы bit64 :: integer64 также обнаруживаются и читаются напрямую, без необходимости чтения как символа перед преобразованием.

Помните , что типы bit64 :: integer64 являются 64-битными целыми числами: эти числа хранятся в компьютере как 64-битные. По умолчанию это только 32 бита. Поскольку обнаруживаются типы bit64 :: integer64 , система знает, что это число, и оно не считывается как символ, который затем должен быть преобразован в целое число.

Пример функции fread () :

  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

ff

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

bigmemory

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

sqldf

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:

обрабатывает только часть данных.
  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

() Функция

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

Package

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

rio

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!

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *