- Primero instalamos paquetes.
- "dplyr": Este paquete es una parte del "tidyverse" y proporciona una serie de funciones para manipular y transformar datos de forma rápida y eficiente.
- "DataExplorer": Este paquete proporciona una serie de funciones para realizar un análisis exploratorio de los datos, generar resúmenes estadísticos y gráficos.
- "SmartEDA": Este paquete proporciona una interfaz para realizar análisis de datos y generar gráficos y visualizaciones.
- "tidyverse": Este es un conjunto de paquetes para realizar un análisis de datos en R, incluye "dplyr", "ggplot2", "tidyr", entre otros.
install.packages("dplyr")
install.packages("DataExplorer")
install.packages("SmartEDA")
install.packages("tidyverse")
2. Cargamos paquetes
library(DataExplorer)
library(tidyverse)
library(SmartEDA)
library(dplyr)
3. Establecer directorio de trabajo.
setwd("Ruta del archivo de datos")
4. Cargar archivo de datos en R: puede ser en formato txt o csv.
data<-read.table("Nombre del archivo de datos.txt", header = T, sep="\t")
- hearder= T es para conservar los encabezados de la base de datos.
- sep="\t" es el tipo de separador que se usa en la base de datos.
5. Para crear un reporte simple
create_report(data)
6. Para crear un reporte para una variable respuesta
create_report(data, y="nombre de la variable")
7. Exportar reporte
ExpReport(data, op_file = "nombre del archivo de salida.html")
