Ergebnisse berichten mit R - Reproduzierbare Workflows dank Quarto und Markdown

Ziele

In dieser 1-tägigen Schulung "Ergebnisse berichten mit R - Reproduzierbare Workflows dank Quarto und Markdown" lernen Sie die Grundlagen der Reproduzierbarkeit von Datenanalysen in R. Sie werden die Verwendung von Quarto und Markdown zur Erstellung automatisierter Berichte kennenlernen und verschiedene Ausgabeformate wie Word, PDF, HTML und Präsentationformate erkunden. Des Weiteren werden Sie lernen, Grafiken, Tabellen und Daten in Ihren Berichten darzustellen, einschließlich interaktiver Elemente und HTML-Widgets. Sie werden auch die Flexibilität parametrisierter Berichte entdecken und lernen, wie Sie aus einer Berichtsvorlage unterschiedliche Berichte, z. B. für Untergrppen, erstellen. Zum Abschluss werden Ihnen weiterführende Themen vorgestellt, wie die Verwendung von Erweiterungspaketen für ansprechendere Berichte, das Einbinden anderer Sprachen wie Python oder SQL in die Berichtserstellung sowie die Integration von Shiny-Apps.

Zielgruppe

• R-Anwender

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in der Datenanalyse und Visualisierung mit R

Agenda

Grundlagen der Reproduzierbarkeit von Datenanalysen in R

• Reproduzierbare Arbeitsprozesse in RStudio
• Projekte, Versionsverwaltung, Markdown

Einführung in Quarto und das Markdown-Format

• Das Markdown-Format
• Quarto, der Nachfolger von RMarkdown; Vorteile von Quarto gegenüber RMarkdown
• Dateivorlagen, z. B. Word- oder Powerpoint-Vorlagen
• Der YAML-Header
• R-Code und Berichtstext mischen
• R-Code optional in den Bericht einbetten und ein- und ausblenden

Ausgabe-Formate: Automatisierte Berichte

• Word und PDF: Statische Dokumente
• Präsentationsformate: Nicht nur Powerpoint
• HTML-Berichte: Interaktive Elemente dank Javascript – ohne Javascript-Kenntnisse nutzbar!

Grafiken, Tabellen, Daten darstellen

• ggplot2-Diagramme und externe Grafiken einbinden ohne Copy & Paste
• Interaktive Grafiken: HTML-Widgets mit Mouse-Over-Effekten, zoombare Grafiken, Auswahl von Kategorien in Grafiken über die Legende
• Animationen
• Paket-Empfehlungen für die Präsentation von Daten; ansprechende statische und interaktive Tabellen; automatisierte publikationsfähige Darstellung statistischer Ergebnisse
• Querverweise auf Grafiken, Tabellen, Gleichungen

Flexibilität mit parametrisierten Berichten

• Unterschiedliche Berichte aus der gleichen Code-Vorlage erstellen, z. B. für verschiedene Untergruppen
• Parameter im YAML-Header definieren
• Zugriff auf Parameter im R-Code
• Textbausteine je nach Datenlagen variieren

Dashboards und Storyboards erstellen

Ausblick auf weiterführende Themen

• Andere Sprachen als R für Quarto-Berichte einsetzen, z. B. Python, SQL; mehrere Programmiersprachen im gleichen Bericht verwenden
• Shiny-Apps in Berichte einbetten

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