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Lecteur assidu de nos pages, vous savez déjà à quel point il est important d’avoir des données bien ordonnées pour des traitements statistiques efficaces. Et parce qu’on ne les rencontre pas toujours (qui a dit « jamais » ?) dans la nature, voici quelques conseils pour construire vos bases de données correctement, pour travailler avec justesse et éviter à vos collègues une séance d’arrachage de cheveux.Lire la suite →

Parce que j’en avais assez de taper toujours la même chose. J’ai enfin pris le temps de me faire un petit snippet Rstudio. Pour cela il suffit de se rendre dans Tools > global Option > code > edit snippet et de rajouter dans la liste ces quelques lignes : snippet aa ${1:dataset} <- ${1:dataset} %>% ${0} Voici le résultat :Lire la suite →

Dans cet article, je vais vous présenter l’approche que nous utilisons chez ThinkR pour les applications Shiny que nous sommes ammenés à concevoir. Il s’agit d’un cadre de travail relativement strict mais conçu pour nous simplifier la vie et garantir de livrer une application “prod ready” ( qu’elle soit lancée en local, sur shinyserver, Rconnect ou encore via ShinyProxy avec docker ). Ce cadre facilite la maintenance de l’application et le travail collaboratif. Une appli Shiny dans un package R Un modèle de librairie R pour une application Shiny Ce que je vous présente ici est une approche que nous avons pris le temps deLire la suite →