Program Language - Shiny (R에서 처리한 데이터의 가시화)

주요 기능

Table

Plot

Tabsets

주요 통계 분석
R-Shiny with web 시스템 구축

R을 이용 통계 분석하는 경우 Shiny를 이용 데이터 조회, 분석 및 결과를 가시화하는 웹 시스템을 손쉽게 만들어 분석 업무에 활용할 수 있다.

R에서 처리한 데이터의 가시화를 기본 Source code를 이해한다.

* 기본 source code 사례 (github source) :

ui/ server 주요 code

Basic :

Table :

Plot :

Tabsets :

통계 분석

t 검정 :

ANOVA :

요인 분석 :

회귀 분석 :

판별 분석 :

군집 분석 :

머신러닝 기법 적용 :

R-Shiny with web 시스템 구축

데이터 취합 :

통계 분석 :

가시화 :

기존 시스템과 연동 :

Basic Program

Table : / Plot : / Tabsets :

주요 기능 : textInput, sliderInput, selectInput , plot , tabset , reactive , download, , submitButton, choose dataset , Dynamic user interface - renderUI, fileInput, Styling , navbarPage , Editable data grid , updateSelectInput , date input, dateRangeInput, shinydashboard , add sub menu items tabpages, add box to dashboard body, add tab box, add info box, add icons

Navigator & Menu bar

Navigator & Menu bar :

Information Box :

통계 분석에 활용

통계 분석 : t.test : one sample , paired sample , two-way / ANOVA, MANOVA, RM-ANOVA , Reliability, PCA/FA , Correlation , Pearson's correlation , Spearman's correlation, 교차 분석 , 편상관 분석 , Linear Regression , Simple Linear Regression , Multiple Linear Regression , Dummy Linear Regression , Hierarchical analysis , Logistics Regression , Mediation Regressions , Logistics Regression , Moderator Regressions , Discriminant Analysis , Clustering Analysis

R-Shiny with web 시스템 구축

현장에서 발생하는 데이터 취합 :

R을 이용 분석

Shiny 이용 조회 및 그래프 가시화 공유 시스템 구축 :

R-Shiny 결과를 기존 업무 시스템과 연동 활용 :