Son 70 yılın PubMed makale konuları

Buna benzer bir çalışmayı patoloji makalelerinde yapmış, USCAP'te sunmuştuk.

Şimdi yeniden veritabanını kurup bu grafiğe benzer bir grafiği de hazırlamak istiyorum.

R'da ve app ile nasıl yapılacağına dair bir örnekler buldum:

• Animated sorted bar chart with bars overtaking each other

• Bar Chart Race
  

• How to make “bar chart race” visualisations without coding

https://www.youtube.com/watch?v=6z9_fjCuQtE
This is how diseases were studied in the past 70 years.
We have analyzed over 29,000,000 articles and 250GB of data.
Computational Systems Biology Laboratory (csbiology.com).

Otomatik olarak R ile günlük analiz yapıp git ile güncelleyin

Bu kodları çok farklı sayıda blog ve yazıdan derledim :)

Hedefim şu. Elimde bir R Markdown ya da R Notebook dökümanı var. Bunu belirli periyotlarla çalıştırıp güncel analizi git komutları ile github sayfama yüklemek istiyorum.

Böylece belirli bir API'den çektiğim veriyi belirli periyotlarla analiz edebileceğim.
Bu şekilde PubMed verisi üzerinde güncel analizlerimi oluşturmaya başladım.

Örnek otomatik analizler:
https://sbalci.github.io/pubmed/SchedulePubMedAnalysis.nb.html 

Örnek PubMed analizleri:
https://sbalci.github.io/ResearchOnBibliography/

1) R-project kodunu belirli periyotlarla çalıştırmak için RStudio'nun eklentilerini kullanıyorum:

cronR: A simple R package for managing your cron jobs.

Böylece aşağıdaki R dosyasını otomatik olarak belirli periyotlarla çalıştırmak mümkün.

2) Otomatik çalışan bu R kodunu kullanarak analizimi içeren R Markdown dosyasını çalıştırıp html çıktısını oluşturuyorum:

library(rmarkdown)
library(pander)
rmarkdown::render(input = "ScheduledAnalysis.Rmd",
output_format = "html_notebook",
output_file = "docs/ScheduledAnalysis.html",
quiet = TRUE)

3) Aynı R kodu içinde rstudioapi paketi ile de comand line, bash, terminal komutlarını da otomatik olarak çalıştırmak mümkün. Böylece git push da aynı anda yapılabiliyor.

library(rstudioapi)
CommitMessage <- paste("updated on ", Sys.time(), sep = "")
gitCommand <- paste("git add . \n git commit --message '",
CommitMessage,
"' \n git push origin master \n", sep = "")
gitTerm <- rstudioapi::terminalCreate(show = FALSE)
rstudioapi::terminalSend(gitTerm, gitCommand)

I want to run an #rstats R Notebook document periodically for a @ncbi_pubmed @NCBI @nlmtechbulletin PubMed bibliographic analysis then update my webpage. This will be an API based reproducible report. Follow the thread and please let me know your suggestions.

— Serdar Balcı (@serdarbalci) June 30, 2018

Yeni bir veri analiz sınıflaması

Gün geçmiyor ki yeni bir veri analiz sınıflaması çıkmasın :)

R-project veri yüklemek neden zor?

Tüm dünya R ile istatistik analizine ilerleyedursun, biz hala SPSS adı altında kurslar düzenleme derdindeyiz. Jamovi gibi grafik arayüzleri varken hem de. Peki neden? Haklı tarafı yok mu?

R savunucuları, bu durumla dalga geçedursun, aslında hala daha SPSS'in kullanılmasının önemli bir nedeni var: veri yüklemek

R'a veri yüklemek neden bu kadar zor. Çoğu data üstadının burun kıvırdığı excel hala daha en çok kullanılan veri giriş modeli. Bir spreadsheet herkesin anlayabileceği kolaylıkta.
Neden hala R'a excel yüklemek bu kadar sorun? En fonksiyonel bulduğum xlsx paketini eklemek için java yüklemek gerekiyor. SPSS için foreign paketleri, haven paketleri ortada geziyor. Hele bir de .csv dosyaları var ki, eğer Türkçe excel kullanıyorsanız ; ile , arasındaki fark herhalde bu kadar anlamlı olmamıştır. Sayılara verdiğiniz . ya da , ile ondalıklar da epey sıkıntıya neden oluyor.

Jamovi de sadre şifa değil, o da henüz .sav dosyalarını okuyamıyor (Onun için önce JASP ile açıp sonra Jamovi ile bu JASP dosyasını açmak lazım). Eğer .csv dosyanızda sorun varsa veriniz de düzgün yüklenemiyor.

SPSS'in bu kadar yaygın olmasının nedeni belki de sadece bu konuda kullanıcı dostu olmaya devam etmesi.

Ortada yığınla R kursu var, ama hepsi afaki şeylerden bahsediyor. Neymiş efendim atomik vektör tipiymiş, zorlama ile türler nasıl değişirmiş, S dili çok önemliymiş, lattice mi kullaılacakmış, ggplot mu? Adama bir ağız tadı ile veri yükletip frekans tablosu aldıramadıktan sonra R çok iyi bir programmış kime ne?

Bu arada R'a veri yüklemenin -ve tabii bunu data.frame olarak yapmanın- en kolay yolu RStudio ile. Dökümana sağ tıklayıp import dataset dedikten sonrası oldukça anlaşılır:

• RStudio webinar: Getting your data into R

https://www.rstudio.com/resources/webinars/getting-your-data-into-r/
https://vimeo.com/130548869