# تصدير البيانات إلى R

## 🌐 تحميل البيانات إلى RStudio

ابدأ بتصدير بيانات المستجيبين من NGSurvey بصيغة CSV

<figure><img src="https://848173432-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M8fLhS0bmfBRyq0HdUm%2Fuploads%2FyftK49SGJvh7fsYo5Pg4%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=2bbc0413-b6cc-4319-9e26-4b44373d3180" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

في RStudio استخدم السكربت لاستيراد ملف CSV وإعداد مجموعة بياناتك.

```r
survey_csv <- read.csv(file="C:/Users/Admin/Downloads/ClientSatisfactionSurvey.csv",stringsAsFactors = TRUE, header=TRUE, sep=",")
```

أين:

* **survey\_csv**: متغير لتخزين البيانات.
* **read.csv**: دالة لقراءة ملف CSV.
* **ملف**: مسار ملف CSV.
* **stringsAsFactors**: تحويل أعمدة السلسلة إلى عوامل.
* **header**: استخدام الصف الأول كأسماء أعمدة.
* **sep**: الفاصل المستخدم في الملف (فاصلة).

## 📊 تحليل البيانات وتصويرها في RStudio

الآن بعد أن تم تحميل بياناتك في R أو RStudio، يمكنك البدء في تحليلها وإنشاء التصويرات والجداول.

1. **ملخص البيانات:** يوفر ملخصًا سريعًا لمجموعة البيانات، بما في ذلك إحصاءات لكل عمود.

```r
summary(survey_csv)
```

أين:

* **summary**: دالة لتقديم إحصاءات وصفية أساسية لكل عمود في مجموعة بياناتك
* **survey\_csv**: مجموعة بياناتك.

2. **جدول بسيط:** لهذا الشرح اخترنا المتغير Recommend\_likelihood الذي يمثل سؤال الاستبيان "ما مدى احتمال أن توصي بخدمتنا لصديق أو زميل"

```r
table(survey_csv$Recommend_likelihood
```

<figure><img src="https://848173432-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M8fLhS0bmfBRyq0HdUm%2Fuploads%2FOh6XfSr4TwCx5xArT4Gx%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=a71d2ba7-9506-44ee-8eab-08b3088d2fdc" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

أين:

* **table**: هذه الدالة تنشئ جدول تكراري.
* **survey\_csv$Recommend\_likelihood**: هذا يحدد العمود `Recommend_likelyhood` من `survey_csv` مجموعة البيانات.
* **المخرجات**: يُظهر جدول التكرار عدد مرات حدوث كل فئة من فئات احتمال التوصية في مجموعة البيانات.

**اختياري:** نوصي بضمان الترتيب الصحيح للمتغير الفئوي في الجداول والتصويرات.

```r
survey_csv$Recommend_likelihood <- factor(
  survey_csv$Recommend_likelihood,
  levels = c("Very unlikely", "Unlikely", 
  "Neutral", "Likely", "Very likely")
)
```

أين:

* **factor**: يحول المتغير إلى عامل (متغير فئوي).
* **levels**: يحدد ترتيب الفئات للعامل.

3. **التصوير:** مخطط شريطي بسيط لتصوير توزيع احتمالية التوصية.

انشئ الـ **barplot** لتصوير البيانات:

```r
barplot(
  table(survey_csv$Recommend_likelihood), 
  main = "How likely are you to recommend our service to a friend or colleague",
  xlab = "Recommendation Likelihood",
  ylab = "Frequency",
  col = "lightblue",
  las = 2,
  cex.names = 0.8  # Reduces the size of the bar labels
)
```

<figure><img src="https://848173432-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M8fLhS0bmfBRyq0HdUm%2Fuploads%2F6gtLMsHtRWQyWwOXRNOB%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=9a1a35f1-720d-4b6c-ba5a-9ba127426666" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

أين:

* **barplot**: يولد مخططًا شريطيًا.
* **table(survey\_csv$Recommend\_likelyhood)**: ينشئ جدول تكراري لأطوال الأعمدة الشريطية.
* **main**: يحدد عنوان الرسم.
* **xlab**: تسمية محور x.
* **ylab**: تسمية محور y.
* **col**: يحدد لون الأشرطة إلى أزرق فاتح.
* **las = 2**: يدور تسميات المحاور لتكون عمودية لقراءة أفضل.
* **cex.names = 0.8**: يقلل من حجم تسميات الأعمدة لتجنب التداخل.

**اختياري:** اضبط الهوامش ومواقع التسميات للمخطط الشريطي.

```r
par(mar = c(7, 5, 4, 2) + 0.1, mgp = c(4, 1, 0))
```

أين:

* **par**: يحدد معلمات الرسم البياني.
* **mar**: يضبط هوامش الرسم: أسفل، يسار، أعلى، يمين (تم زيادة الهامش السفلي لتجنب التداخل).
* **+ 0.1**: يزيد قليلاً كل هامش للرسم لضمان مساحة إضافية لعناصر الرسم، مما يمنع قطعها أو اكتظاظها.
* **mgp**: يتحكم في وضعية عنوان المحور والتسميات والخط. هنا، `4` يزحزح تسمية محور x لأسفل أكثر.