# تصدير البيانات إلى R

## 🌐 تحميل البيانات إلى RStudio

ابدأ بتصدير بيانات المستجيبين من NGSurvey بصيغة CSV

<figure><img src="/files/c73fa6c822b4280de22f99ac676801cf4e3dcbde" 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="/files/bd8d73d4d3486854e8aad4dd72256db2ceba7fdd" 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="/files/4d6350e63f2f38e72701c4851ba748c054d9232b" 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.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.ngsurvey.com/ar/walkthroughs/tsdyr-albyanat-ila-r.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.