Hallo, nachdem wir in den vorherigen Videos viel in Air
im Markdown ausprobiert haben, geht es nun aufs Ganze.
Wir wollen einen kompletten Bericht mit Air Markdown produzieren,
dafür ein Paket benutzen,
welches in diesem Kurs eine wichtige Rolle spielen wird und
diese ganze Arbeiten
auch mit GitLab synchronisieren
Macht es gerne von vornherein nochmal alles durch. Was ist alles?
Alles bedeutet in dem Fall ein neues Projekt auf GitLab anlegen.
Dieses mit R-Studio verbinden als ein gemeinsames Projekt in diesem Projekt
in R-Studio ein neues R-Marktdown-Dokument als Datei öffnen.
Dann einmal alles nach GitLab committen und pushen. Wie diese Schritte gehen,
könnt ihr in den vorherigen Videos euch nochmal angucken.
Ich werde aber dies als Startpunkt nutzen für das,
was wir jetzt zusammen hier machen werden
Ich sprach gerade von einem neuen Paket, was wir jetzt benutzen wollen.
Dieses Paket heißt Sortz Öko 1 und es enthält einige Datensätze,
die wir in Ökonomitrie 1 benutzen wollen und die auch
die Grundlage darstellen für die Übung und für die Aufgaben,
die ihr im Rahmen eurer Team- und GitLab-Arbeit abgeben könnt.
Dieses Sortz Öko1-Paket müssen wir erst einmal installieren und das machen wir jetzt zusammen.
Geht dafür einmal in R-Studio hinein und In der Konsole tippt zunächst,
dass bereits bekannte Install Packages und das Paket,
was wir jetzt brauchen, ein Hilfspaket,
um das Sotz Öko-1-Paket zu installieren,
ist Remote
Das hat er für mich jetzt nochmal neu installiert,
da ich das schon installiert hatte.
Und jetzt können wir Remotes benutzen, um ein Paket zu installieren.
Und zwar wollen wir von GitLab installieren.
Hier unten ist es. Und der Befehl ist etwas länger,
deshalb hatte ich den jetzt in der Zwischenablage.
Wir wollen das so zu Öko-1-Paket installieren.
Wie ihr jetzt erstmal seht, seht ihr nichts.
Das liegt aber daran, dass er Studio gerade beschäftigt ist,
auf das so zu Öko-1-Paket zuzugreifen
Ihr seht, dass er Studio hier gerade beschäftigt ist,
weil dieses Stoppschild klickbar ist.
Und ja, jetzt geht es auch weiter.
Er lädt jetzt die Soz Öko 1 Daten herunter.
Ich überbrücke hier die Zeit wie ein Fußballkommentator früher,
weil das alles ein bisschen Zeit gedauert hat.
Und ja, ich euch sagen will,
geradet nicht in Panik und drückt hier nichts rum.
Dass Sozio-1-Paket zu installieren dauert, dauert ein bisschen länger.
Das ist jetzt aber gut installiert. Und
das wollen wir jetzt im Rahmen von unserem AirMarkt-Down-Dokument nutzen.
Lasst uns dafür einmal jetzt in das vorbereitete AirMarkt-Down-Dokument gucken
Das sieht bei mir so aus. Ich habe den Titel gegeben,
das ganze Spiel. Und habe natürlich die Optionen gesetzt,
dass ich das Markdown-Dokument haben will und noch einige andere Optionen gesetzt.
Das könnt ihr aber sozusagen freie Schnauze machen. Und ansonsten
habe ich alles, außer diesen Setup-Header aus dem R-Markt-On-Dokument rausgelöscht,
weil wir wollen ja dieses Mal einen kompletten Bericht produzieren.
Was wir hier aber noch hinzufügen müssen,
und das ist wichtig, nach der Installation vom Sutz-Öko-1-Package,
ist, dass wir das auch einbinden wollen in die aktuelle Session.
Und das machen wir mit diesem Befehl
Das ist jetzt ein guter Moment, um unsere Arbeit zu speichern und
mit Git zu synchronisieren. Wir gehen dafür auf Speichern,
dann im Anschluss pullen wir nochmal, um zu gucken,
ob unsere Teammitglieder etwas bearbeitet haben in der Zeit
und dann können wir auch Stagen committen und pushen
Wir schreiben eine kurze Commit-Message und können das dann
auch im Anschluss sofort pushen.
Manchmal dauert das einen kleinen Moment
Genau. Ja, jetzt können wir auch tatsächlich anfangen an
unserem Bericht zu arbeiten. Dazu schreiben wir erstmal eine Hauptüberschrift.
Es ist Thema 1. Wir wollen etwas an einer lysieren.
Und zwar ist es X Y. Und Z.
Und dabei nutzen wir
die Methode OLS
Und jetzt fügen wir eine Unterüberschrift hinzu. Da verwendete Datensatz
. Wir verwenden hier die Daten vom Paket GFC.
Und jetzt ist es auch Zeit, dass wir mal versuchen,
ein eher Coachunk einzufügen. Und zwar wollen wir einfach
einen Überblick bekommen und die Daten mal zu fassen bekommen,
beschreiben.
Und ja
Es ist immer gut, eine gute Idee, jeden Code-Chank,
den man eingefügt hat, auch erstmal laufen zu lassen.
Das sieht gut aus, es gab keinen Fehler, hier ist der Output.
Ja, da können wir erstmal weiterschreiben. Nachdem wir die
Beschreibung gemacht haben, gehen wir nun zur Analyse über.
Und dazu definieren wir uns eine neue Variable. Und zwar tun wir
das wieder in einem R-Code-Chank. Und zwar soll GDP,
GDPU sein gleich die FC-Dollar-Zeichen, GDPI, geteilt durch GFC-Dollar-Zeichen,
GDPU, auch den können wir laufen lassen, mal gucken,
was dann links ist, das sah gut aus,
wir haben einen grünen Balken bekommen, Ja, diese variable ist interessant.
Komma, weil jetzt hätte ich gerne eine geordnete Liste.
Dazu gucke ich mir noch mal die Markdown- Quick Reference an,
listet und geordnete Liste.
Das kopiere ich mir mal schnell
Und dann wollen wir auch einen Plot hinzufügen.
Das machen wir wieder mit einem R-Code-Chank. Und wir sagen
hier einfach Plot. Und zwar die neue Variable,
die wir soeben definiert haben und hinzugefügt haben.
Auch das lassen wir wieder laufen. Das sieht soweit gut
aus. Und ja, nun traue ich mich,
das zu speichern. Und auch mal in einer Vorschau anzeigen
zu lassen
Ja, und da haben wir genau das bekommen,
was wir wollen. Wir haben hier die,
das Inhaltsverzeichnis, wir haben eine fette große Überschrift,
wir haben hier eine Unterüberschrift, der Code,
den wir in R im Coachunk tippen,
wird hier auch dargestellt, zusammen zum Output.
Auch hier wird der Code dargestellt,
da muss man mal das fixen und gucken,
was hier falsch gelaufen ist, warum das nicht als Liste dargestellt wird.
Und hier unten ist dann
auch der Plot
Das sieht soweit gut aus. Ich würde das gerne als
Zwischenstand mal setzen. Pulle erstmal, um zu gucken,
ob meine anderen Kolleginnen etwas hinzugefügt haben.
Das sieht nicht so aus. Dann kann ich hier auf
Commit gehen. Alles stagen, was ich gemacht habe.
Und schreibe eine doch sehr persönliche Commit-Message und pushe
das dann alles auf GitLab
Ja, heute ist scheinbar ein etwas langsamerer Tag.
Das sieht jetzt aber gut aus, er hat es gepusht.
Und ja, das war sozusagen The Whole Game.
Viel Spaß damit