# Daten nach R Exportieren

## 🌐 Daten in RStudio laden

Beginnen Sie mit dem Export der Befragten-Daten aus NGSurvey im CSV-Format

<figure><img src="/files/60d12565a19ecf859a4de905f493676556904dc4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Verwenden Sie in RStudio das Skript, um die CSV-Datei zu importieren und Ihren Datensatz einzurichten.

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

Wo:

* **survey\_csv**: Variable zum Speichern der Daten.
* **read.csv**: Funktion zum Einlesen der CSV-Datei.
* **file**: Pfad zur CSV-Datei.
* **stringsAsFactors**: Konvertiert String-Spalten in Factor.
* **header**: Verwendet die erste Zeile als Spaltennamen.
* **sep**: Trennzeichen in der Datei (Komma).

## 📊 Datenanalyse und Visualisierung in RStudio

Sobald Ihre Daten in R oder RStudio geladen sind, können Sie mit der Analyse sowie der Erstellung von Visualisierungen und Tabellen beginnen.

1. **Datenzusammenfassung:** Bietet eine schnelle Zusammenfassung des Datensatzes, einschließlich Statistiken für jede Spalte.

```r
summary(survey_csv)
```

Wo:

* **summary**: Funktion zur Bereitstellung grundlegender deskriptiver Statistiken für jede Spalte Ihres Datensatzes
* **survey\_csv**: Ihr Datensatz.

2. **Einfache Tabelle:** Für dieses Beispiel haben wir die Variable Recommend\_likelihood gewählt, die die Umfragefrage "How likely are you to recommend our service to a friend or colleague" repräsentiert

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

<figure><img src="/files/7de88d59aa2de0bf33f2b2d0654afae3c4b5bf2e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Wo:

* **table**: Diese Funktion erstellt eine Häufigkeitstabelle.
* **survey\_csv$Recommend\_likelihood**: Gibt die Spalte an `Recommend_likelyhood` aus der `survey_csv` Datensatz.
* **Ausgabe**: Die Häufigkeitstabelle zeigt, wie oft jede Kategorie der Empfehlungswahrscheinlichkeit im Datensatz vorkommt.

**Optional:** Wir empfehlen, die korrekte Reihenfolge der kategorialen Variable in Tabellen und Visualisierungen sicherzustellen.

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

Wo:

* **factor**: Konvertiert die Variable in einen Factor (kategoriale Variable).
* **levels**: Legt die Reihenfolge der Kategorien für den Factor fest.

3. **Visualisierung:** Einfache Balkendiagramm-Visualisierung der Verteilung der Empfehlungswahrscheinlichkeit.

Erstellen Sie das **barplot** um die Daten zu visualisieren:

```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  # Reduziert die Größe der Balkenbeschriftungen
)
```

<figure><img src="/files/9a497fb8e707007e873ad65ecec1d4da3e53d090" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Wo:

* **barplot**: Erzeugt ein Balkendiagramm.
* **table(survey\_csv$Recommend\_likelyhood)**: Erstellt eine Häufigkeitstabelle für die Balkenhöhen.
* **main**: Legt den Titel des Plots fest.
* **xlab**: Beschriftung für die x-Achse.
* **ylab**: Beschriftung für die y-Achse.
* **col**: Legt die Balkenfarbe auf Hellblau fest.
* **las = 2**: Dreht Achsenbeschriftungen für bessere Lesbarkeit senkrecht.
* **cex.names = 0.8**: Verringert die Größe der Balkenbeschriftungen, um Überlappungen zu vermeiden.

**Optional:** Passen Sie die Ränder und Beschriftungspositionen für das Balkendiagramm an.

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

Wo:

* **par**: Legt grafische Parameter fest.
* **mar**: Passt die Plot-Ränder an: unten, links, oben, rechts (erhöhter unterer Rand, um Überlappungen zu vermeiden).
* **+ 0.1**: Erhöht jeden Plotrand leicht, um zusätzlichen Platz für Plot-Elemente zu gewährleisten und zu verhindern, dass diese abgeschnitten oder überfüllt werden.
* **mgp**: Steuert die Platzierung von Achsentitel, Beschriftungen und Linie. Hier `4` verschiebt die Beschriftung der x-Achse weiter nach unten.


---

# 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/de/walkthroughs/daten-nach-r-exportieren.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.