R Shiny {golem} – Projetando a IU – Parte 1 – Desenvolvimento para Produção

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Bem-vindo à primeira de uma série de postagens de blog sobre o pacote {golem} de R por Colin Fay. Caso você tenha perdido, nós explicamos o que esses posts irão cobrir no post da semana passada.

Uma etapa principal do nosso processo de desenvolvimento é pensar sobre como queremos que o aplicativo pareça estrutural e esteticamente. Esta é uma etapa importante, pois influencia diretamente a experiência do usuário. Antes de esboçar o aplicativo, devemos ter um melhor entendimento dos dados que estão disponíveis para nós. Em nosso cenário com The Office, temos dados sobre: ​​publicidade, receita, classificações e o roteiro.

Vamos dar uma olhada nestes conjuntos de dados:

Roteiro

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Cada linha no conjunto de dados do script contém informações sobre a temporada, episódio, texto do script, o personagem que fala e se a linha foi excluída ou não. Este conjunto de dados é ótimo para uma análise de texto. Provavelmente podemos desconsiderar a coluna “excluído” e trabalhar para quebrar nossa análise de script por temporadas e episódios.

Avaliações

As linhas neste conjunto de dados fornecem o número da temporada, título, data de exibição, classificação, número de votos, descrição, diretor (es) e escritor (es) para cada episódio. No entanto, notamos que o número do episódio não está incluído. Adicionaremos um identificador de número de episódio mais tarde. Semelhante aos dados do roteiro, podemos obter insights para classificações de episódios, escritores e diretores.

Receita e Publicidade

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Para o propósito deste exemplo, simulamos dados para representar receita e publicidade. A receita simulada e os valores de publicidade começam na data de transmissão do primeiro episódio, 24/03/05, e terminam na data de exibição do último episódio. Os setores de publicidade incluídos são: Google, Facebook, Instagram e display.

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Com base nas especificações decididas pelo cliente, concordamos com o seguinte layout para o painel Shiny:

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A partir deste vislumbre da estrutura do aplicativo, vemos que a análise de vendas contém uma página de visão geral e uma divisão por temporadas. Podemos analisar as classificações mais detalhadamente olhando para episódios, personagens, escritores e diretores. O painel também inclui uma análise de script. Além disso, podemos começar a pensar sobre possíveis gráficos e gráficos a serem incorporados. Talvez um gráfico de classificações entre os episódios de cada temporada, uma tabela de classificações sazonais médias ou um gráfico de pizza de gastos com publicidade.

Pensando no futuro, permaneceremos organizados criando módulos para cada uma dessas guias para ajudar a mantê-la organizada.

Em nossa próxima postagem, inicializaremos nosso projeto em R e discutiremos os arquivos / ferramentas que vêm com o golem. Até a próxima vez..

“Este é um sonho que tive … desde o almoço … e não vou desistir agora.” – Michael Scott

SCRIPT_DATA 

Data sources used:

https://data.world/abhinavr8/the-office-scripts-dataset

https://www.kaggle.com/kapastor/the-office-imdb-ratings-per-episode



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