Sep 28th 2015
Red-R 1.85b r1361 Crack + Keygen Updated
Download Red-R
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Red-R是一个开放源代码的视觉编程接口对于那些使用R编程语言,以便分析和操纵大数据流动。
这是一个扩大的橙色,数据挖掘框架Python编写和夸脱的。 这真的很容易使用和运动而直观的图形接口,挤满了许多有用的工具。
框架并不需要很长时间安装,它没有复杂的设置的,你会需要完成。 它会自动检测如果你的计算机具有一定数据包,安装和抓住他们互联网,如果你没有。
Red-R实际上不是用于编写代码,但对于分析数据集,它们包含的信息,通过创建小工具和它们之间的联系的。
第一件事,你需要做的启动后Red-R是创造的部件和设定之间的联系。 有许多步骤,你必须完成,直到该框架是完成,但首先将文件分配给每个小部件。
你可以进取的文件,你想从你的计算机,只要它具有以下格式。txt的。csv的。标签。xls。 挑选的文件的类型,选择之间的文字,或excel的剪贴板和检查文件的预览。 你还可以添加一栏隔离,名列和行或设置应用程序,来跳过某些行。
数据集被装载在一个不同的部件,双击就可以查看。 你可以合并的信息,检查数据进行分类,subsettings,统计数据和R代码。 除此之外,它允许用户进自己的管道或方案。rss。简称突击队的格式。
还有的选项工作在多个数据集,同时,简单地添加另一个标签到主窗口,并创建新的管道和计划。 该框架即使是允许用户创建报告,点击图标产生的详细文本的报告与所有的数据集。
所有在所有,红色-R是一个非常好的框架,用于工作的数据集,创造的部件和操作的信息。
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लाल-R है एक खुला स्रोत दृश्य प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस जो उन लोगों के लिए उपयोग आर प्रोग्रामिंग भाषा के क्रम में विश्लेषण और हेरफेर बड़े डेटा बहती है ।
यह का एक विस्तार नारंगी, एक डाटा खनन ढांचे अजगर में लिखा और क्यूटी. यह वास्तव में आसान करने के लिए उपयोग और खेल नहीं बल्कि एक सहज ज्ञान युक्त ग्राफिकल इंटरफ़ेस, के साथ पैक उपयोगी उपकरण के बहुत सारे है ।
ढांचा लंबे समय से नहीं लेने के लिए स्थापित करें और यह नहीं है एक जटिल सेटअप है कि आप की आवश्यकता होगी पूरा करने के लिए । यह स्वचालित रूप से पता लगाता है यदि आपके कंप्यूटर पर कुछ डेटा संकुल स्थापित किया है और पकड़ लेता है उन्हें तो आप इंटरनेट नहीं है,.
लाल-R नहीं है, वास्तव में लिखने के लिए इस्तेमाल किया कोड है, लेकिन विश्लेषण के लिए डेटा सेट और जानकारी वे होते हैं, बनाने के द्वारा विजेट और उन दोनों के बीच लिंक.
पहली बात यह है कि आप की जरूरत है ऐसा करने के लिए शुरू करने के बाद लाल-R है बनाने के लिए विजेट सेट और उन दोनों के बीच लिंक. वहाँ कई कदम है कि आप करना चाहिए जब तक पूरा ढांचा खत्म हो गया है, लेकिन सबसे पहले आवंटित फ़ाइलों में से प्रत्येक के लिए विजेट.
आप आयात कर सकते हैं जो भी आप चाहते हैं फ़ाइल आपके कंप्यूटर में है, के रूप में लंबे समय के रूप में यह निम्न स्वरूपों .txt, .csv, .टैब या .xls. उठाओ फ़ाइल के प्रकार के बीच चयन, पाठ, एक्सेल या क्लिपबोर्ड और जांच फ़ाइल का पूर्वावलोकन करें. आप भी जोड़ सकते हैं एक स्तंभ विभाजक, नाम स्तंभ और पंक्ति या आवेदन सेट को छोड़ करने के लिए कुछ लाइनों.
डेटासेट में लोड कर रहे हैं एक अलग विजेट पर डबल क्लिक करें यह देखने के लिए उन्हें. आप विलय कर सकते हैं जानकारी की जाँच, डेटा वर्गीकरण, subsettings, आँकड़े और आर कोड. उस के अलावा, यह अनुमति देता है उपयोगकर्ताओं को आयात करने के लिए अपने स्वयं के पाइपलाइनों या योजनाओं में है । आरएसएस या .rrts प्रारूपों ।
वहाँ के विकल्प पर काम करने के लिए एकाधिक डेटा सेट के एक ही समय में, बस जोड़ने के लिए एक और टैब मुख्य विंडो के लिए और बनाने के लिए नई पाइपलाइनों और योजनाओं. ढांचे यहां तक कि उपयोगकर्ताओं की अनुमति देता है रिपोर्ट बनाने के लिए, के क्लिक के साथ एक आइकन यह उत्पन्न एक विस्तृत पाठ के साथ रिपोर्ट डेटा के सभी सेट है ।
सब सब में, लाल-आर एक बहुत अच्छा ढांचे के साथ काम करने के लिए डेटा सेट, विगेट्स बनाने और जोड़ तोड़ के बारे में जानकारी ।
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Red-R is an open source visual programming interface for those who use R programming language in order to analyze and manipulate large data flows.
It's an extension of Orange, a data mining framework written in Python and Qt. It's really easy-to-use and sports a rather intuitive graphical interface, packed with lots of useful tools.
The framework doesn't take long to install and it doesn't have a complicated setup that you would need to complete. It automatically detects if your computer has certain data packages installed and grabs them off the internet if you don't.
Red-R is not actually used for writing code, but for analyzing data sets and information they contain, by creating widgets and links between them.
The first thing that you need to do after launching Red-R is to create widgets and set links between them. There are many steps that you must complete until the framework is finished, but firstly assign files to each of the widget.
You can import whichever file you want from your computer, as long as it has the following formats .txt, .csv, .tab or .xls. Pick the type of file, choose between text, excel or clipboard and check the file preview. You can also add a column separator, name columns and row or set the application to skip certain lines.
Datasets are loaded in a different widget, double click on it to view them. You can merge information, check data classification, subsettings, stats and the R code. Other than that, it allows users to import their own pipelines or schemes in .rss or .rrts formats.
There's the option to work on multiple data sets at the same time, simply add another tab to the main window and create new pipelines and schemes. The framework even allows users to create reports, with the click of one icon it generates a detailed text report with all of the data sets.
All in all, Red-R is a very nice framework for working with data sets, creating widgets and manipulating information.
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