Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/33817
Title: AnalyzeR: aplicação web em Shiny para análise interativa de dados
Other Titles: AnalyzeR : Shiny web application for interactive data analysis
Author: Castro, Daniel José Lobo Pereira de
Advisor: Moura, Gabriela Maria Ferreira Ribeiro de
Silva, Luís Miguel Almeida da
Keywords: Análise de dados
Estatística
R Shiny
Defense Date: 15-Dec-2021
Abstract: A análise de dados ganhou relevância significativa no mundo atual. À medida que aumenta a quantidade de dados gerados, aumenta também a necessidade de compreender toda essa informação. Ferramentas clássicas, como folhas de cálculo, não permitem lidar com grandes quantidades de dados nem suportar procedimentos estatísticos complexos. Para realizar essa análise, é frequentemente necessário um software específico e aplicado. Os softwares com mais flexibilidade analítica requerem proficiência em programação. A linguagem R é muito popular para análise de dados, no entanto, pode ser difícil de aprender, especialmente por alguém sem nenhuma experiência de programação. O objetivo deste trabalho é construir uma aplicação web baseada em R Shiny que permita ao utilizador realizar análises estatísticas complexas sem requerer conhecimentos de programação.
The analysis of data has gained significant relevance in the world of today. As the amount of data generated increases, so does the need for understanding and make sense of such information. Classical tools such as spreadsheets cannot handle large amounts of data nor support complex statistical procedures. In order to perform such analysis, often a specific and applied software is required. Most of those softwares require some level of programming proficiency. The R language has been very popular for data analysis, however, it can be hard to learn, especially if the learner lacks previous programming experience. The purpose of this work is to construct an R-based web application with Shiny that allows the user to perform complex statistical analysis without requiring any programming knowledge.
URI: http://hdl.handle.net/10773/33817
Appears in Collections:DCM - Dissertações de mestrado
UA - Dissertações de mestrado
DMat - Dissertações de mestrado

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