//rodowisko R dla pocztkujcych
//Czynnoci wsplne dla wszystkich analiz w rodowisku R
//John M. Quick

> #Pi czynnoci wsplnych dla kadej analizy danych przeprowadzanej w rodowisku R

> #Krok 1.: zdefiniuj katalog roboczy R uywajc funkcji setwd(katalog)

> #zdefiniuj katalog roboczy uywajc funkcji setwd(katalog)
> #zastp przykadow ciek tak, ktra jest odpowiednia dla Ciebie
> setwd("C:/Users/RUser/Strateg/")

> #po zdefiniowaniu katalog roboczego sprawd, czy zosta on ustawiony we waciwym miejscu uywajc w tym celu polecenia getwd():
> getwd()
[1] "C:/Users/RUser/Strateg"

> #Krok 2.: zaimportuj dane (lub zaaduj istniejcy obszar roboczy)

> #wczytaj zbir danych z pliku csv do rodowiska R poprzez uycie funkcji read.csv(plik), a nastpnie zapamitaj go w nowo utworzonej zmiennej
> dataset <- read.csv("plikDanych.csv")

> #LUB

> #zaaduj istniejcy obszar roboczy uywajc funkcji load.image(plik)
> load.image("istniejcyObszarRoboczy.RData")

> #wywietl zawarto obszaru roboczego za pomoc funkcji ls()
> ls()
[1] "mojaZmienna 1"
[2] "mojaZmienna 2"
[3] "mojaZmienna 3"

> #Krok 3.: Poznaj swoje dane

> #oblicz redni uywajc funkcji mean(dane)
> mean(mojeDane)
[1] 1000

> #oblicz standardowe odchylenie uywajc funkcji sd(dane)
> sd(mojeDane)
[1] 100

> #oblicz zakres (warto minimaln i maksymaln) uywajc funkcji range(dane)
> range(mojeDane)
[1] 500 2000 

> #wygeneruj szczegowe podsumowanie dla danego obiektu wykorzystujc funkcj summary(obiekt)
> summary(obiekt)

> #Krok 4.: Przeprowad analiz
> #Odpowiednie metody stosowane w tym kroku bd si rni w zalenoci od analizy

> #Krok 5.: Zapamitaj obszar roboczy i treci z okna konsoli
> #zapisz swj obszar roboczy za pomoc polecenia save.image(file)
> #pamitaj, by do nazwy pliku doczy rozszerzenie .RData
> save.image("mjObszarRoboczy.RData")

> #zapamitaj tekst z konsoli R poprzez jego skopiowanie i wklejenie do pliku tekstowego.
