利用 大學管理學院 8 年的"就學貸款"與"學生成績"資料，進行 集群、ANOVA 與視覺化分析。
為 R Shiny 開發。
分析集群的函數，為 rsloan 的基礎， dataipt 、 dataopt 為資料輸入跟資料輸出的目錄。
set.seed(929)
getwd()
# R Kan Dev Function Main File
source("C:/dataipt/rfunc/main-rfunc.R")
# Data input CSV file
dataipth = "C:/dataipt/lhucmdt/lhumlndcw70"
# Data output CSV file
dataopth = "C:/dataopt/lhucmdt"
# input DF
rcsvdf(dataipth)
# input List
lhudata = rcsvlt(dataipth)
# Cluster Analysis Base colnames
hacbdt = c( "cala","loam","ec", "cppg")
# Cluster Analysis PKey colnames
pkb = c( "sid")
產生 階層式分群 、 變異數分析 、 各群敘述統計 、 就學貸款下的各群敘述統計 、 各分群的人數比例 等 資料集。
# Hierarchical clustering
hcaon(im13, hacbdt, pkb, hck = 6, dtname = "im13")
產生 單科目 與 多科目 的散佈圖。
# HCA Multiple ggplot proc
mainindex = c( "cala" )
courindex = c( "itdc", "cppg", "pcpg", "oopg", "itdcn", "cala", "calb", "ec",
"dtst", "nwkpm", "sadm", "idbs", "st", "mana", "inkpg", "dbms", "mis")
sg2proc("im11avt", mainindex, courindex)
mg2proc("im11avt", mainindex, courindex)
為目前分析過後的管理學院學生資料。
by Windows R Console 。 Here
若想要直接在 Console 的部分直接用寫好的自訂函數，可於 rfunc 目錄中執行寫好的 R File。