전체 글137 [R 데이터분석 with 샤이니] 커피 전문점 접근성 분석 (Shiny) > ## 12-4 커피 전문점 접근성 분석하기 > > # Step 1 : 데이터 준비하기 > > setwd(dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path)) > load("./01_code/coffee/coffee_shop.rdata") > head(coffee_shop) Simple feature collection with 6 features and 7 fields Geometry type: POINT Dimension: XY Bounding box: xmin: 126.9136 ymin: 37.44907 xmax: 127.0142 ymax: 37.58296 CRS: +proj=longlat +datum=WGS84 +no_defs brand name juso .. 2022. 7. 28. [R 데이터분석 with 샤이니] 지진 발생 분석 (Shiny) > ## 12-3 지진 발생 분석하기 > > # Step 1 : 데이터 준비하기 > > setwd(dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path)) > load("./01_code/earthquake/earthquake_16_21.rdata") > head(quakes) sn year month day mag depth lat lon location 1 816 2021 12 30 2.2 14 41.30 129.17 북한 함경북도 길주 북북서쪽 41km 지역 2 815 2021 12 30 2.3 19 41.31 129.21 북한 함경북도 길주 북북서쪽 41km 지역 3 814 2021 12 17 3.2 18 33.12 126.18 제주 서귀포시 서남서쪽 38km .. 2022. 7. 26. [R 데이터분석 with 샤이니] 여러 지역 아파트가격 상관관계 비교 (Shiny) > ## 12-1 여러 지역 상관관계 비교하기 > > # Step 1 : 데이터 준비하기 > > setwd(dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path)) > load("./06_geodataframe/06_apt_price.rdata") # 아파트 실거래 데이터 > library(sf) > apt_price apt_price$py_area 평) > head(apt_price[,c("area","py_area")]) area py_area 1 130 39 2 145 44 3 175 53 4 175 53 5 123 37 6 123 37 > > # Step 2 : 사용자 화면 구현하기 > > library(shiny) > library(ggpmisc) > ui >.. 2022. 7. 26. [R 데이터분석 with 샤이니] 아파트가격 상관관계 분석 (Shiny) > ## 12-1 아파트 가격 상관관계 분석하기 > > # Step 1 : 데이터 준비하기 > > setwd(dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path)) > load("./06_geodataframe/06_apt_price.rdata") # 아파트 실거래 데이터 > library(sf) > apt_price apt_price$py_area 평) > head(apt_price[,c("area","py_area")]) area py_area 1 130 39 2 145 44 3 175 53 4 175 53 5 123 37 6 123 37 > > # Step 2 : 사용자 화면 구현하기 > > library(shiny) > ui > # Step 3 : 서버 구현하.. 2022. 7. 26. [R 데이터분석 with 샤이니] 데이터 분석 어플리케이션 개발하기 2 - app.R ## 10-4 서울시 아파트 실거래 애플리케이션 만들기 # Step 1 : 라이브러리 불러오기 library(shiny); library(devtools); library(sf); library(purrr); library(dplyr); library(DT) library(rgdal); library(lattice); library(latticeExtra); library(lubridate) library(ggplot2); library(ggfortify); library(ggrepel); library(showtext) library(leaflet); library(leaflet.extras); library(raster) library(mapview); library(mapedit); library(.. 2022. 7. 23. [R 데이터분석 with 샤이니] 데이터 분석 어플리케이션 개발하기 > ## 10-1 반응형 지도 만들기 > > # Step 1 : 데이터 불러오기 > > library(sf) > setwd(dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path)) > load("./06_geodataframe/06_apt_price.rdata") # 아파트 실거래 데이터 > bnd grid plot(grid) > > # Step 2 : 반응형 지도 모듈화하기 > > m % + #---# 기본 앱 설정 : 오픈스트리트맵 + addTiles(options = providerTileOptions(minZoom = 9, maxzoom = 18)) %>% + #---# 서울시 외곽 경계선 + addPolygons(data = bnd, weight = 3, st.. 2022. 7. 22. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 23 다음
