Для выполнения последовательности действий, необходимо установить несколько пакетов в R, которые позволят работать с базой данных PostgreSQL и визуализировать результаты. 1. Установка необходимых пакетов:

R

install.packages("DBI")   # пакет для работы с базами данных

install.packages("RPostgreSQL")   # пакет для подключения к PostgreSQL

install.packages("tidyverse")   # пакет для работы с данными и визуализации

2. Подключение к базе данных PostgreSQL:

R

library(DBI)

library(RPostgreSQL)



# Устанавливаем соединение с базой данных

con <- dbConnect(

  dbDriver("PostgreSQL"),

  dbname = "имя_базы_данных",

  host = "хост",

  port = порт,

  user = "пользователь",

  password = "пароль"

)

3. Создание запроса для отбора данных:

R

library(DBI)



# Создаем запрос для отбора данных из таблицы "sales"

query <- "SELECT * FROM sales"



# Выполняем запрос и сохраняем результат в переменную "data"

data <- dbGetQuery(con, query)

4. Группировка данных по параметрам сравнения:

R

library(dplyr)



# Группируем данные по параметрам "параметр_1" и "параметр_2"

data_grouped <- data %>%

  group_by(параметр_1, параметр_2)

5. Генерация выборки из базы данных о продажах:

R

library(DBI)



# Создаем запрос для выборки данных с условием

query <- "SELECT * FROM sales WHERE условие_1 = значение_1"



# Выполняем запрос и сохраняем результат в переменную "data"

data <- dbGetQuery(con, query)

6. Подсчет количества категорий с помощью функции count():

R

library(dplyr)



# Считаем количество категорий в столбце "категория" и сохраняем результат в переменную "category_count"

category_count <- data %>%

  count(категория)

7. Создание переменной принадлежности товара к премиальному с помощью функции mutate():

R

library(dplyr)



# Создаем переменную "премиум", которая равна TRUE, если значение в столбце "категория" равно "премиальная", и FALSE в противном случае

data <- data %>%

  mutate(премиум = ifelse(категория == "премиальная", TRUE, FALSE))

8. Экспорт данных из базы данных в формате csv и загрузка их в R:

R

library(DBI)



# Создаем запрос для выборки всех данных из таблицы "sales"

query <- "SELECT * FROM sales"



# Выполняем запрос и сохраняем результат в переменную "data"

data <- dbGetQuery(con, query)



# Экспортируем данные в файл "sales.csv"

write.csv(data, file = "sales.csv", row.names = FALSE)



# Загружаем данные из файла "sales.csv" в переменную "data"

data_csv <- read.csv("sales.csv")

9. Сортировка данных по датам продаж по убыванию на основе функции arrange():

R

library(dplyr)



# Сортируем данные по столбцу "дата_продажи" в порядке убывания

data_sorted <- data %>%

  arrange(desc(дата_продажи))

10. Визуализация результатов с помощью графиков ggplot():

R

library(ggplot2)



# Создаем график с помощью ggplot() и сохраняем его в переменную "plot"

plot <- ggplot(data, aes(x = дата_продажи, y = продажи)) +

  geom_line()   # дополнительно указываем тип графика (линия)



# Выводим график на экран

print(plot)

11. Вычисление суммы проданных товаров с помощью функции summarise():

R

library(dplyr)



# Вычисляем сумму значений в столбце "продажи" и сохраняем результат в переменную "total_sales"

total_sales <- data %>%

  summarise(общая_сумма_продаж = sum(продажи))

Таким образом, правильная последовательность выполнения действий будет следующей: 1. Установка необходимых пакетов; 2. Подключение к базе данных PostgreSQL; 3. Создание запроса для отбора данных; 4. Группировка данных по параметрам сравнения; 5. Генерация выборки из базы данных о продажах; 6. Подсчет количества категорий с помощью функции count(); 7. Создание переменной принадлежности товара к премиальному с помощью функции mutate(); 8. Экспорт данных из базы данных в формате csv и загрузка их в R; 9. Сортировка данных по датам продаж по убыванию на основе функции arrange(); 10. Визуализация результатов с помощью графиков ggplot(); 11. Вычисление суммы проданных товаров с помощью функции summarise().