Apostila6 - Apresentação do software RStudio

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PROFESSOR(A): FERNANDA MICHELOWSKI
Análise de Dados Usando o RStudio
Apresentação do Software RStudio
Objetivo da Aula
Apresentar as funcionalidades básicas do RStudio.
Apresentação
Nesta aula, você vai conhecer um instrumento muito utilizado atualmente pelos cientistas 
de dados e profissionais de diversas áreas que trabalham com dados: o RStudio. Mas por 
que você deve conhecer e entender como funciona esse instrumento?
Hoje, na era da big data, temos uma grande disponibilidade de dados, e softwares 
estatísticos são indicados pelo mercado de trabalho como um dos pré-requisitos essenciais. 
A realização de cálculos complexos, a análise de dados, a compreensão de estatísticas e o 
desenvolvimento de estratégias oriundas dessas informações sempre foram os objetivos 
principais da criação dos computadores.
Para que tudo saísse conforme o planejado, o papel de grandes profissionais estatísticos 
acabou se expandindo além do escopo original, avançando para a área de tecnologia. Não se 
tratava mais apenas de matemática, mas também de programação e análise de sistemas, 
tudo isso focado no desenvolvimento de softwares robustos e eficientes em cálculos.
O RStudio é um ambiente de desenvolvimento para o R, uma interface gráfica amplamente 
utilizada por diversas áreas de estudo e por profissionais que não são necessariamente 
da área de tecnologia. Para manusear bem essa ferramenta, além de conceitos de cálculo 
matemático, o usuário precisa ter uma boa base de estatística e programação.
Vamos começar?
1. Introdução ao R e Software RStudio
Você sabe o que é a linguagem de programação R e como o RStudio pode ser utilizado?
Livro Eletrônico
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A linguagem de programação R é utilizada para análise estatística e visualização de dados. 
Essa linguagem foi adotada por pesquisadores e profissionais de diversas áreas, incluindo 
finanças, marketing, saúde, segurança, entre outros. Suas principais características são:
• Multiparadigma: viabiliza o uso de vários paradigmas de desenvolvimento além da 
programação orientada a objetos, o que a torna mais versátil e adaptável a diferentes 
necessidades de análise;
• Linguagem de alto nível: facilita a criação de aplicações complexas sem a necessidade 
de se preocupar com detalhes operacionais de baixo nível. Isso significa que você pode 
ficar diretamente na análise e visualização dos dados;
• Dinâmica: permite a conversão de tipos de objetos de maneira flexível. Por exemplo, 
você pode facilmente converter uma lista de números em uma tabela de dados;
• Fracamente tipada: permite operações entre objetivos de tipos diferentes sem a ne-
cessidade de especificar explicitamente os tipos. Isso pode agilizar o desenvolvimento 
de scripts e análises.
Figura 1: Painel do R
Fonte: Rpubs by Rstudio. Disponível em: https://rpubs.com/cassiorampinelli/488999. Acesso em: 12 jul. 2024.
O conteúdo deste livro eletrônico é licenciado para Samuel - 06267147100, vedada, por quaisquer meios e a qualquer título, a sua reprodução, cópia, divulgação ou distribuição,
sujeitando-se aos infratores à responsabilização civil e criminal.
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Para trabalhar com a linguagem R, foi criado o ambiente de desenvolvimento Rstudio. 
Esse ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) organiza as informações, desenvolve 
gráficos e gera relatórios de maneira didática e acessível. A plataforma é gratuita, possui 
uma interface gráfica amigável, facilitando sua utilização por profissionais de diversas áreas.
Com o RStudio, você pode:
1) Escrever códigos: no local destinado para scripts. Esta área permite que você escreva 
e edite seu código R de forma organizada. Imagine que você está escrevendo uma redação 
no Word, mas para códigos;
2) Gerenciar dados: utilizando o workspace para organizar conjuntos de dados e 
variáveis. O workspace é como uma mesa de trabalho onde você pode ver todos os seus 
materiais (dados e variáveis) organizados;
3) Executar comandos: por meio do console, onde você pode ver o histórico de execução 
do código e a saída dos comandos. Pense no console como uma janela de bate-papo onde 
você conversa diretamente com o R, dando comandos e recebendo respostas;
4) Visualizar gráficos: na seção de plots, onde são exibidos os gráficos e imagens gerados 
pelo código R. É aqui que você pode ver visualmente os resultados das suas análises, como 
gráficos de barras, histogramas, gráficos de dispersão, entre outros.
Figura 2: Principais painéis do ambiente de trabalho do Rstudio
Fonte: Elaboração própria (2024).
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O RStudio está disponível em versões para Windows, Mac e Linux. Embora não 
seja estritamente necessário usar uma IDE para trabalhar com R, o RStudio facilita 
significativamente o processo, tornando o desenvolvimento e a análise de dados mais 
eficientes e organizados (Schmuller, 2019, p. 17).
Existem milhares de pacotes (ou packages) disponíveis no CRAN que podem ser facilmente 
integrados ao RStudio. Esses pacotes ampliam as funcionalidades do R, permitindo análises 
estatísticas avançadas, visualização de dados, manipulação de dados e muito mais, porque 
são coleções de funções, dados e documentação que expandem as capacidades do R.
Os pacotes são desenvolvidos para executar tarefas específicas ou fornecer funcionalidades 
adicionais que não estão incluídas na instalação base do R. Cada pacote pode incluir:
• Funções: conjuntos de comandos que realizam operações específicas;
• Dados: conjuntos de dados que podem ser utilizados para análise e testes;
• Documentação: manuais e descrições que explicam como utilizar as funções e dados 
contidos no pacote;
• Vignettes: documentos que fornecem tutoriais e exemplos detalhados de como uti-
lizar o pacote.
O RStudio é uma plataforma em constante evolução, com atualizações regulares que 
trazem novas funcionalidades e melhorias. Manter-se atualizado com essas novidades pode 
aumentar significativamente a sua produtividade e eficiência. A comunidade de usuários 
do RStudio é global e muito ativa. Existem inúmeros fóruns, grupos de discussão e recursos 
online onde você pode buscar ajuda, compartilhar conhecimentos e aprender novas técnicas.
Por exemplo, se você estivesse trabalhando em um projeto de pesquisa para analisar 
os padrões de venda em uma rede de lojas, poderia usar o RStudio para importar os dados 
de vendas de diferentes formatos (Excel, CSV etc.), analisar esses dados para identificar 
tendências e criar gráficos para visualizar estes padrões. Você também poderia escrever 
um relatório detalhado, incluindo suas análises e gráficos, tudo dentro do próprio RStudio.
O RStudio facilita significativamente o trabalho com a linguagem R, tornando a análise 
de dados e a criação de relatórios mais acessíveis e eficientes. Para quem está começando 
ou já trabalha na área, entender essas ferramentas é fundamental para o sucesso em 
projetos de análise de dados.
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Antes de iniciar projetos de big data e analytics, é preciso escolher as ferramentas 
de trabalho adequadas. O RStudio é uma solução robusta para manipular conjuntos 
de dados de tamanho médio, realizar análises estatísticas e produzir documentos 
e apresentações centradas em dados. Na sua opinião, quais os benefícios dessa 
ferramenta?
2. Instalando o R Studio
A instalação padrão do R é feita a partir do Comprehensive R Archive Network (CRAN), 
disponível no endereço https://www.r-project.org/. O CRAN é uma rede de servidores 
espalhada pelo mundo que armazena versões idênticas e atualizadas de códigos e 
documentações para o R.
Figura 3: Página de download do R no CRAN
Fonte: The R Project for Statistical Computing. Disponível em: https://www.r-project.org/. Acesso em: 12 jul. 2024.
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A primeira etapa é fazer o download do R no Comprehensive R Archive Network (CRAN). 
Em seguida, no navegador, digite o endereço apropriado para o seu sistema operacional:
• Para Windows: cran.r-project.org/bin/windows/base/;
• Para Mac: cran.r-project.org/bin/macosx/.
Após finalizada a primeira etapa – o download do R, o usuário deve seguir as orientações 
de instalação descritas na página do CRAN. Com o R instalado, o próximo passo é a instalação 
do RStudio, ambiente integrado ao R. Finalizado o processo de instalação, o próximo passo 
é usar o software. Cabe destacar que, se já existir uma versão anterior do RStudio no 
computador, é recomendável desinstalá-la para evitar conflitos. Caso o usuário opte por 
não desinstalar, a versão antiga será substituída automaticamente pela nova.
Outra opção para usar o software é utilizar o RStudio online, também conhecido como 
RStudio Cloud. Essa é uma solução prática para utilizar o R e o RStudio diretamente no 
navegador, eliminando a necessidade de instalação local. Para começar, acesse o site RStudio 
Cloud, registre-se ou faça login em sua conta.
A interface do RStudio Cloud é similar à do RStudio Desktop, com quatro painéis principais: 
editor de scripts, console, ambiente/histórico e arquivos/plots/pacotes/help, permitindo 
uma transição suave para usuários habituados ao RStudio tradicional, conforme a Figura 4.
No RStudio Cloud, você pode escrever e executar códigos, instalar e carregar pacotes, 
além de criar documentos. Seus projetos são salvos automaticamente na nuvem, facilitando 
o acesso de qualquer lugar com conexão à internet e possibilitando o compartilhamento e 
colaboração com colegas. Essa flexibilidade e acessibilidade fazem do RStudio Cloud uma 
ferramenta valiosa para acadêmicos e profissionais que buscam uma solução eficiente para 
desenvolvimento em R sem a necessidade de configuração complexa.
Você sabia que o nome “RStudio” tem uma história interessante? O R no RStudio, 
claro, vem da linguagem R. Mas o “Studio” no nome não é apenas uma referência ao 
fato de ser um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE). A ideia de “Studio” 
também sugere um espaço criativo, semelhante a um estúdio de artista, onde os 
usuários podem “criar” suas análises e visualizações de dados. Assim como um estúdio 
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de arte, o RStudio oferece todas as ferramentas e recursos que você precisa para 
transformar seus dados brutos em obras de arte analíticas. Além disso, a criação 
do RStudio foi motivada pela visão de tornar a programação em R mais acessível e 
eficiente para todos, desde iniciantes até especialistas.
A Figura 4 apresenta a tela principal do software. O painel “Console” (1) à esquerda é 
utilizado para a execução do código R, enquanto os demais painéis fornecem informações 
úteis. O painel “Environment” e o “History” estão localizados no canto superior direito (2). 
O “Environment” acompanha os objetos (dados criados pelo usuário) e o “History” registra 
o código R digitado.
Abas importantes como “Files”, “Plots”, “Packages” e “Help” estão localizadas na parte 
inferior direita (3). A aba “Files” fornece a visualização dos arquivos criados, a “Plots” exibe 
gráficos gerados pelos dados, a “Packages” lista os pacotes instalados, e a aba “Help” oferece 
ajuda e suporte aos usuários do sistema.
Figura 4: Tela principal do RStudio
Fonte: Elaboração própria (2024).
Até aqui, você conheceu a etapa de instalação, a tela principal e informações importantes 
sobre o RStudio. Agora, está preparado para começar a explorar o poder da análise 
estatística e da visualização de dados com essas ferramentas robustas. Lembre-se de 
seguir cuidadosamente cada passo e, em caso de dúvidas, utilize os recursos de ajuda 
disponíveis no próprio RStudio.
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3. Primeiros Passos no RStudio
O RStudio é um programa que oferece uma interface de desenvolvimento mais eficiente para 
rodar a linguagem R. Diferente do ambiente tradicional do R, que funciona como um simples 
editor de texto onde o código é escrito e posteriormente executado, o RStudio integra diversas 
funcionalidades que melhoram significativamente a experiência de uso. O RStudio facilita a 
visualização do código, a instalação de pacotes, o monitoramento de erros, e a visualização 
de dados e gráficos, proporcionando um ambiente de trabalho mais produtivo e organizado.
Conforme a Figura 5, o ambiente do RStudio é dividido em quatro painéis principais:
Figura 5: Visão geral dos quatro principais painéis do RStudio
Fonte: Elaboração própria (2024).
As cinco principais áreas de mudanças são: File, Plots, Packages, Help e Viewer (Oliveira, 
Guerra e Mcdonnell, 2018):
• File: exibe o diretório atual. Para definir um diretório, basta clicar em More > Set as 
Working Directory;
• Plots: exibe os gráficos gerados;
• Packages: mostra uma lista de pacotes que podem ser adicionados ao R conforme necessário;
• Help: mostra a documentação de auxílio às funções R;
• Viewer: um visualizador de conteúdo web.
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Para trabalhar com operações matemáticas no R ou usá-lo como calculadora, por 
exemplo, é importante conhecer os operadores disponíveis. Os operadores matemáticos são 
símbolos que informam ao R qual operação deve ser realizada entre os valores ou variáveis. 
Os operadores básicos no R incluem:
1) + Adição;
2) – Subtração;
3) * Multiplicação;
4) / Divisão;
5) ^ Potenciação.
A seguir, veja alguns exemplos de como você usaria os operadores matemáticos 
no programa:
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Para executar operações matemáticas – manipulações simples – no Rstudio, basta digitar 
o comando no console e pressionar enter, e o resultado será exibido imediatamente. Se 
desejar guardar os resultados, o R permite salvar o conteúdo em variáveis. Exemplo:
Neste caso, o resultado da operação 4 – 2 foi atribuído a uma variável denominada 
subtracao. Em R, a atribuição é realizada através do símbolo “