## Linking to ImageMagick 6.9.12.98
## Enabled features: cairo, freetype, fftw, ghostscript, heic, lcms, pango, raw, rsvg, webp
## Disabled features: fontconfig, x11## format width height colorspace matte filesize density
## 1 PNG 1280 720 sRGB FALSE 1204897 38x38
Dunya bankasi verilerini yuklemek
WDI paketi
Explore paketi
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.0 ✔ stringr 1.5.1
## ✔ ggplot2 3.5.0 ✔ tibble 3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.3 ✔ tidyr 1.3.1
## ✔ purrr 1.0.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors## Joining with `by = join_by(country, iso2c, iso3c)`## # A tibble: 12 × 8
## variable type na na_pct unique min mean max
## <chr> <chr> <int> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 country chr 0 0 215 NA NA NA
## 2 iso2c chr 0 0 215 NA NA NA
## 3 iso3c chr 0 0 215 NA NA NA
## 4 year int 0 0 24 2000 2012. 2023
## 5 SE.XPD.PRIM.PC.ZS dbl 3705 71.8 1456 0.24 15.7 54.8
## 6 SP.POP.TOTL dbl 215 4.2 4943 9609 32268693. 1417173173
## 7 region chr 0 0 7 NA NA NA
## 8 capital chr 0 0 210 NA NA NA
## 9 longitude chr 0 0 210 NA NA NA
## 10 latitude chr 0 0 210 NA NA NA
## 11 income chr 0 0 5 NA NA NA
## 12 lending chr 0 0 4 NA NA NAkayip_degerler <- data_ekstra %>% group_by(country) %>%
summarise(kayip = sum(is.na(SE.XPD.PRIM.PC.ZS)))## Joining with `by = join_by(country)`Bireysel ulke secimi ve grafik
## Warning: Removed 13 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
## Warning: Removed 1 row containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
sene secimi
ggplot(data_2022_CNveINveUSAsiz, aes(x= SP.POP.TOTL, y= region, label = iso2c, colour =
region)) +
geom_point() +
geom_text()
toblam verisi
## [1] "IDA" "IBRD" "IBRD" "Not classified"
## [5] "Not classified" "IBRD" "IBRD" "IBRD"
## [9] "IBRD" "Not classified" "Not classified" "Not classified"
## [13] "IBRD" "Not classified" "Not classified" "IDA"
## [17] "Not classified" "IBRD" "Not classified" "IBRD"
## [21] "IDA" "Not classified" "IDA" "IBRD"
## [25] "IBRD" "IBRD" "IBRD" "Not classified"
## [29] "Not classified" "IBRD" "IDA" "IDA"
## [33] "Blend" "IDA" "Blend" "Not classified"
## [37] "Not classified" "IDA" "IDA" "Not classified"
## [41] "IBRD" "IBRD" "IDA" "IDA"
## [45] "Blend" "IBRD" "IDA" "IBRD"
## [49] "Not classified" "Not classified" "Not classified" "Not classified"
## [53] "IDA" "Blend" "IBRD" "IBRD"
## [57] "IBRD" "IBRD" "IBRD" "IDA"
## [61] "Not classified" "IBRD" "IDA" "Not classified"
## [65] "Blend" "Not classified" "Not classified" "Not classified"
## [69] "IBRD" "IDA" "IBRD" "Not classified"
## [73] "IDA" "Not classified" "Not classified" "Not classified"
## [77] "Blend" "Not classified" "IBRD" "IDA"
## [81] "IDA" "IDA" "IDA" "IDA"
## [85] "Not classified" "Not classified" "Not classified" "IBRD"
## [89] "IBRD" "IBRD" "Not classified" "Not classified"
## [93] "Not classified" "Not classified" "IBRD" "Not classified"
## [97] "IBRD" "IBRD" "Blend" "IDA"
## [101] "Not classified" "Not classified" "IDA" "Not classified"
## [105] "IDA" "IDA" "Not classified" "IBRD"
## [109] "IDA" "IDA" "IBRD" "Not classified"
## [113] "Not classified" "Not classified" "Not classified" "IDA"
## [117] "IDA" "IBRD" "IDA" "IDA"
## [121] "Not classified" "IDA" "IDA" "IBRD"
## [125] "IBRD" "IDA" "IBRD" "Not classified"
## [129] "IBRD" "IBRD" "IBRD" "IDA"
## [133] "IDA" "IBRD" "IBRD" "IDA"
## [137] "Not classified" "Not classified" "Not classified" "IDA"
## [141] "IDA" "Blend" "IBRD" "Not classified"
## [145] "Not classified" "Not classified" "Blend" "IBRD"
## [149] "IBRD" "Blend" "IBRD" "IBRD"
## [153] "IBRD" "IBRD" "Not classified" "Not classified"
## [157] "Not classified" "IBRD" "IBRD" "IDA"
## [161] "IDA" "Not classified" "IDA" "Not classified"
## [165] "IDA" "IBRD" "IBRD" "IDA"
## [169] "Not classified" "Not classified" "Not classified" "Not classified"
## [173] "IDA" "IDA" "IBRD" "IDA"
## [177] "Not classified" "IBRD" "IBRD" "Blend"
## [181] "Not classified" "Blend" "IDA" "IBRD"
## [185] "Not classified" "Not classified" "IDA" "IDA"
## [189] "IDA" "IBRD" "Blend" "IDA"
## [193] "IDA" "IBRD" "IBRD" "IBRD"
## [197] "IBRD" "Not classified" "IDA" "IDA"
## [201] "IBRD" "Not classified" "Not classified" "IBRD"
## [205] "Blend" "IDA" "IBRD" "Not classified"
## [209] "Not classified" "IDA" "IDA" "Blend"ggplot(data_2022_CNveINveUSAsiz, aes(x= lending, y = SP.POP.TOTL)) +
geom_line() +
labs(title = "egtim",
x = "dunya")
R Paketleri: Veri Analizi ve İşleme için Temel Araçlar
R paketleri, R programlama dilinde önceden yazılmış işlevlerin, veri kümelerinin ve dökümantasyonun bir araya getirildiği birimlerdir. Bu paketler, kullanıcıların çeşitli analiz, veri manipülasyonu, görselleştirme ve diğer işlemleri gerçekleştirmelerini sağlar
Önemi ve Faydaları
R paketlerinin önemi, kullanıcılara geniş bir işlevsellik yelpazesi sunmalarıdır. Bu paketler, karmaşık istatistiksel analizlerden basit grafik oluşturmaya kadar çeşitli görevleri kolaylaştırır. Ayrıca, R topluluğu tarafından sürekli olarak geliştirilirler, bu da kullanıcıların güncel ve yenilikçi araçlara
Erişim ve Kullanım
Bu paketlere erişmek için R’in install.packages() işlevini kullanabiliriz. Bu işlev, CRAN (Comprehensive R Archive Network) ve diğer depolardan paketleri indirir ve kurar. Kurulumdan sonra, paketleri yüklemek için library() işlevini kullanabiliriz
Kullanımı
R paketlerini kullanmak için, paketin sağladığı işlevleri ve veri yapılarını kullanarak kod yazabiliriz. Örneğin, veri manipülasyonu için dplyr paketini, grafik oluşturma için ggplot2’yi ve istatistiksel modellerle çalışmak için stats paketini kullanabiliriz. Bu paketlerin işlevlerini çağırmak için R ortamında uygun komutları kullanır
Paketler
R paketleri, R programlama dilinin temel işlevlerini genişletmek için tasarlanmış bir araç ve kaynaklar kümesidir. Bu paketler, işlevler, veri kümeleri ve diğer ek materyalleri bir araya getirir ve belirli bir amaca hizmet etmek üzere paketlenir. Her paket, belirli analitik veya hesaplama ihtiyaçlarını karşılamak için özel olarak tasarlanmış bir araç kutusu olarak hizmet eder. Bu paketler, çeşitli görevleri verimli ve etkili bir şekilde yerine getirmenizi sağlayarak R’nin makine tarafından kullanılan dişlileridi
Paketler neden önemlidir
İstatistiksel araştırma ve veri keşfi alanına adım attığınızda, paketleri anlamak ve kullanmak önemlidir. Paketler size bir dizi işlev sağlayarak, veri ediniminden temizliğine ve istatistiksel analizden görselleştirmeye kadar çeşitli görevleri yerine getirmenizi sağlar. Paketler kullanarak karmaşık işlemler için önceden yazılmış kod sağlayarak zaman ve çaba tasarrufu sağlar
(WDI) Paketi
WDI Paketi, Windows işletim sistemi üzerinde çalışan donanım cihazlarının doğru şekilde çalışabilmesi için gereken sürücü yazılımını içerir. Bu nedenle, WDI Paketi önemlidir çünkü:
#$# Donanım Uyumluluğu ve Performansı: WDI Paketi, donanım ve işletim sistemi arasındaki uyumluluğu sağlar. Doğru sürücülerin yüklenmesi, donanımın doğru şekilde tanınmasını ve işlevini yerine getirmesini sağlar. Ayrıca, uygun sürücülerin kullanılması, donanımın en iyi performansı sunmasına yardımcı olabilir
#$#Destek ve Hata Giderme: WDI Paketleri, donanım üreticileri tarafından desteklenen bir ürünün hatalarını düzeltmek için güncelleştirmeler içerebilir. Kullanıcılar, donanımlarıyla ilgili sorunlar yaşadıklarında, güncellenmiş sürücülerin yüklenmesi genellikle sorunları gidermeye yardımcı olabilir.
Paketten hangi verileri alabileceğinizi araştırmak
$Dünya Bankası Veri Kataloğu’na gidin: Dünya Bankası Veri Kataloğu’na https://data.worldbank.org/ veya Dünya Bankası Veri sayfasına https://databank.worldbank.org/home gidin.
$Göstergeleri Araştırın veya Keşfedin: İlgili veriyi bulmak için arama çubuğunu kullanın veya göstergeler bölümünü keşfedin. Örneğin, GSYİH, nüfus, enflasyon vb. gibi göstergeleri arayabilirsiniz.
$Göstergeleri Seçin: İlgili göstergeye tıklayın. Bu, verinin ve ayrıntılarının sağlandığı bir sayfaya yönlendirecektir.
$Göstergelerin Kodunu Not Edin: Her gösterge için sayfa genellikle onu temsil eden bir kod sağlar. Örneğin, “NY.GDP.MKTP.CD” GSYİH’yi temsil eder.
$Göstergelerin Açıklamalarını Anlayın: Analiz için doğru değişkenleri kullandığından emin olmak için gösterge açıklamalarını okumalısınız.
$WDI paketini kullanarak, kritik Dünya Kalkınma Göstergelerine erişiyoruz ve analizimiz için gerekli ekonomik ve sosyal metrikleri topluyoruz
1- Çalışma Ortamının Ayarlanması: Bu adımda, R çalışma ortamımızı belirli bir klasöre ayarlayacağız. Bu klasör, projemizde kullanacağımız tüm dosyaların bulunduğu yer olabilir.
1. Çalışma Ortamını Ayarla
setwd(“C:/Users/acer/Desktop/visa projects”)
2- Paketlerin Yüklenmesi: Gerekli paketlerin yüklenmesi için install.packages() fonksiyonunu kullanacağız. Bu paketler, veri manipülasyonu ve görselleştirme için gereklidir.
3- Paketlerin İçeri Aktarılması: Yüklediğimiz paketleri çalışma ortamımıza aktarmak için library() fonksiyonunu kullanacağız. Bu, paketlerin işlevlerine erişim sağlamamızı sağlar
3. Paketlerin İçeri Aktarılması
WDI( country = “all”, indicator = “NY.GDP.PCAP.KD”, start = 1960, end = NULL, extra = FALSE, cache = NULL, latest = NULL, language = “en”)
Not run:
WDI(country=“all”, indicator=c(“AG.AGR.TRAC.NO”,“TM.TAX.TCOM.BC.ZS”), start=1990, end=2000) WDI(country=c(“US”,“BR”), indicator=“NY.GNS.ICTR.GN.ZS”, start=1999, end=2000, extra=TRUE, cache=NULL)
Rename indicators on the fly
WDI(country = ‘CA’, indicator = c(‘women_private_sector’ = ‘BI.PWK.PRVS.FE.ZS’, ‘women_public_sector’ = ‘BI.PWK.PUBS.FE.ZS’))
Get the 5 latest non-NA values
WDI(country=c(“US”,“BR”), indicator=“NY.GNS.ICTR.GN.ZS”, latest = 5)
End(Not run)
##dplyr: _İşlevselliği: dplyr, R’de veri manipülasyonu için tasarlanmış bir pakettir ve temel dört işlevi içerir: filter(), mutate(), summarize(), ve group_by(). _Kullanımı: dplyr, veri setlerini alt kümelemek, dönüştürmek, özetlemek ve gruplamak için kullanılır. Bu işlevlerle veri analizini ve manipülasyonunu daha kolay ve etkili hale getirir.
##ggplot2: _İşlevselliği: ggplot2, R’de grafikler ve görselleştirmeler oluşturmak için güçlü bir çizim sistemi ve pakettir. Grafik oluşturmak için katmanlı bir dil sunar. _Kullanımı: ggplot2, çeşitli grafik türlerini (nokta grafikleri, çubuk grafikleri, çizgi grafikleri, vb.) oluşturmak için kullanılır. Estetikler, ölçekler ve temalar gibi birçok özelleştirme seçeneği sunar.
###_explore: İşlevselliği: explore, veri keşfi ve özetlemesi için bir pakettir ve bir veri setini anlamak ve keşfetmek için bir dizi işlev sunar. _Kullanımı: explore, veri setini özetlemek, eksik değerleri analiz etmek, aykırı değerleri tanımlamak ve değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek için kullanılır.
##tidyr: _İşlevselliği: tidyr, veri düzenleme ve yeniden yapılandırma için tasarlanmış bir pakettir ve gather() ve spread() gibi işlevler içerir. _Kullanımı: tidyr, veri setlerini geniş ve uzun formatlar arasında dönüştürmek için kullanılır. Veri düzenleme işlemlerini daha etkili
veriler almayi
_ Eğitim harcamalarındaki devlet harcamaları, toplam (% GDP) (SE.XPD.TOTL.GD.ZS): Bu gösterge, eğitimde devlet harcamalarının GSMH’nin yüzdesini temsil eder. Genel ekonomik çıktıya göre eğitimde hükümetin yatırımını gösterir.
** GDP büyüme oranı (yıllık %) (NY.GDP.MKTP.KD.ZG): Bu gösterge, GSMH’nin yıllık yüzde büyüme oranını temsil eder. Zaman içindeki ekonomik büyüme oranı hakkında bilgi verir.
_ Genç okur yazarlık oranı, nüfus 15-24 yaş arası, her iki cinsiyet (%) (SE.ADT.1524.LT.ZS): Bu gösterge, 15 ila 24 yaş arasındaki gençler arasındaki okur yazarlık oranını temsil eder. Genç nüfusun eğitim düzeyi hakkında bilgi verir.
ilgilendim gosterler
ggplot() +
geom_line(data_2022 = aes(x = year, y = SE.XPD.TOTL.GD.ZS, color = "Suudi Arabistan")) +
geom_line(data_2022 = aes(x = year, y = SE.XPD.TOTL.GD.ZS, color = "Yemen")) +
labs(title = "Eğitim Harcamaları (% of GDP) Karşılaştırması",
x = "Yıl",
y = "Eğitim Harcamaları (% of GDP)",
color = "Ülke") +
theme_minimal()## Warning in geom_line(data_2022 = aes(x = year, y = SE.XPD.TOTL.GD.ZS, color =
## "Suudi Arabistan")): Ignoring unknown parameters: `data_2022`## Warning in geom_line(data_2022 = aes(x = year, y = SE.XPD.TOTL.GD.ZS, color =
## "Yemen")): Ignoring unknown parameters: `data_2022`
ggplot() +
geom_line(data_ekstra = aes(x = year, y = NY.GDP.MKTP.KD.ZG, color = "Suudi Arabistan")) +
geom_line(data_ekstra = aes(x = year, y = NY.GDP.MKTP.KD.ZG, color = "Yemen")) +
labs(title = "GDP Büyüme Oranı Karşılaştırması",
x = "Yıl",
y = "GDP Büyüme Oranı (%)",
color = "Ülke") +
theme_minimal()## Warning in geom_line(data_ekstra = aes(x = year, y = NY.GDP.MKTP.KD.ZG, :
## Ignoring unknown parameters: `data_ekstra`## Warning in geom_line(data_ekstra = aes(x = year, y = NY.GDP.MKTP.KD.ZG, :
## Ignoring unknown parameters: `data_ekstra`