Fasit, Labb 6, big data
Johannes Mauritzen
8/9/2017
Labb 6: Big(ish) Data
Vi har fram til nå bearbeidet forholdsvis små datasett. Det vil si, data som vi kan også enkelt behandle med excel eller lignende verktøy. R kan være nyttig å behandle sånne datasett, men noen ganger er det lettere å kombinere R med excel. Bruk av excel til å formattere og R til å plotte og kjøre regresjon, for eksempel.
Men når vi har en stor datasett, blir det fort for kompleks å bruke excel til databehandling og analyse. Det er da at R er virkelig nyttig som data-behandlingsverktøy.
Split-Apply-Combine
Vi har allerede brukt noen av pakkene i det som kalles “The Tidyverse”: http://www.tidyverse.org/. Dette inkluderer ggplot2, reshape2, tidyr, og dplyr.
I denne labben skal vi fokusere på å bruke funksjonene i dplyr til å behandle og analysere en stor datasett.
Vi begynner med å laste inn pakkene vi skal bruke:
library(ggplot2)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(reshape2)
library(zoo)##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numericlibrary(tidyr)##
## Attaching package: 'tidyr'## The following object is masked from 'package:reshape2':
##
## smithsFra databasen Proff Forvalt, som BI studenter har tilgang til, har jeg laget en regnskapsdatasett over alle norsk organisasjoner med flere enn 20 ansatte mellom 2009-2015. Du kan laste dette ned fra kurswebsiden:
adf <- read.csv("https://jmaurit.github.io/anvendt_macro/data/adf.csv")
str(adf)Her ser vi at datafilen har ca. 130.000 observasjoner og 47 variabler.
Vi begynner med å omformattere litt: vi vil sette dato-variablen til Date formatt, og NACE_bransjekode fra tall til character
adf["stift_dato"] <- as.Date(adf$stift_dato)
adf["NACE_bransjekode"] <- as.character(adf$NACE_bransjekode)NACE er den europeiske standarden for næringsbransjer. Koden består av to deler. En hovedbransje og en delbransje. For eksempel. En kode 6.2 har en hovedbransje 6: olje og gass-utvinning. Mens 6.2 er utvinning av naturgass.
Vi kan laste inn data om definisjonene til disse kodene
NACE_def <- read.csv("https://jmaurit.github.io/anvendt_macro/data/NACE_koder.csv", sep=";", dec=",")Vi kan deretter søke opp koder
NACE_def$name[NACE_def$code=="70"]## [1] Hovedkontortjenester, administrativ r\xe5dgivning
## 1123 Levels: Administrasjon av finansmarkeder ...Vi vil splitte variablen NACE_bransjekode inn i to: hovedkode, som vi skal kalle NACE1, og delkode, som vi skal kalle NACE2:
adf <- separate(adf, NACE_bransjekode, into=c("NACE1", "NACE2"), sep="\\.", extra = "merge", remove=FALSE)## Warning: Too few values at 278 locations: 134, 135, 136, 137, 138, 139,
## 140, 1191, 1192, 1193, 1194, 1195, 1196, 1197, 5482, 5483, 5484, 5485,
## 5486, 5487, ...Nå bruker vi filter funksjonen fra dplyr til å kvitte oss med data der NACE1 kode er 0 (NACE kodene begynner med 1), og vi kvitter oss med data fra år 2016 (som mangler).
adf = filter(adf, NACE1!="0")
adf = filter(adf, year!=2016)Nå er vi klar til å gjøre litt analyse. Det som vi ofte vil gjøre med en stor datasett er å gruppere dataene og beregne tall basert på en sum eller gjennomsnitt i disse gruppene.
For eksempel, kanskje vi vil beregne summen av inntekter, resultat, kostnader og lønnskostnader for alle hovednæringer (NACE1) og alle år.
Da kan vi bruke group_by og summarise funksjonene i dplyr:
sum_adf <- adf %>% group_by(NACE1, year) %>%
summarise(
total_inntekt = sum(driftsinnt, na.rm=TRUE),
total_res = sum(driftsres, na.rm=TRUE),
total_kost = sum(driftskostn, na.rm=TRUE),
total_loenn = sum(loennskostnader, na.rm=TRUE)
)Dette virker kanskje litt kompleks, men det er egentlig ganske elegant. Vi leser koden fra venstre til høyre. * Vi skal lage en ny object med vår aggregert data, sum_adf. * Vi begynner med vår dataframe, adf. %>% kan tolkes som at vi sender vår dataframe til funksjonen group_by. * I group_by funksjonen, spesifiserer vi at vi ville gruppere med variablene NACE1 og year så at vi får en gruppe for hver NACE1 hovedkode per år.
Vi kan se resultatene:
head(sum_adf)## # A tibble: 6 x 6
## # Groups: NACE1 [1]
## NACE1 year total_inntekt total_res total_kost total_loenn
## <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 2009 1862945 20103 1842846 1209569
## 2 1 2010 2048207 5557 2042654 1332220
## 3 1 2011 2296387 -2771 2299162 1540094
## 4 1 2012 2473189 74522 2398665 1618666
## 5 1 2013 2614102 31576 2582531 1758487
## 6 1 2014 2706554 51567 2654988 1776993La oss først se kun på data fra 2015:
sum_adf15 <- filter(sum_adf, year==2015)Nå kan vi omformattere dette til long formatt
sum_adf15_long <- melt(sum_adf15, id=c("year", "NACE1"))Vi begynner med å kun se på inntekt
inntekt15 <-filter(sum_adf15_long, variable == "total_inntekt" )Vi kan plotte en barplott over total inntektene av alle industriene i norge. Legg merke til bruken av reorder() funksjonen for å sortere industriene fra høyest til lavest inntekt.
ggplot(inntekt15, aes(x= reorder(NACE1, -value), y=value)) +
geom_col()
Nå kan vi plotte inntekt sammen med resultat, kostander og lønnskostnader.
ggplot(sum_adf15_long, aes(x= reorder(NACE1, -value), y=value)) +
geom_col() +
facet_wrap(~variable, ncol=2, scales="free")
Det vi ser er at industrien med den høyeste inntekt, ikke nødvendigvis er industrien med den høyeste resultatet.
La oss se litt nærmere på de 10 industriene i norge med høyeste inntekt:
topp10_inntekt <- inntekt15$NACE1[order(-inntekt15$value)][1:10]
print(topp10_inntekt)## [1] "70" "6" "46" "65" "47" "64" "10" "84" "86" "45"Fra: http://stabas.ssb.no/virksomheter-foretak-og-regnskap/_attachment/85513?_ts=13b2d1c7168, kan vi se at #1 er ikke 6: utvinning av råolje og naturgass. Isteden, er det 70: hovedkontortjenester, administrativ rådgivning. Den største industrien i norge er ikke olje og gass, men kontorarbeid!
La oss se på resultat: hvem tjente mest profitt:
resultat15 <- filter(sum_adf15_long, variable == "total_res" )
topp4_res <- resultat15$NACE1[order(-resultat15$value)][1:4]
print(topp4_res)## [1] "64" "70" "35" "6"Her ser vi at det er faktisk 64, finansieringsvirksomhet som tjener mest. Kontorarbeid er på andre plass, og på tredje plass er Elektrisitets-, Gass, Damp, og varmtvannsforsyning. Olje og gass er på fjerde plass.
Nå, la oss ta disse fire industriene og se på utviklingen i resultat over tid:
topp4_data <- filter(sum_adf, NACE1 %in% topp4_res)
ggplot(topp4_data, aes(x=year, y=total_res)) +
geom_line() +
facet_wrap(~NACE1, scales="free")
Det ser ut som det har vært gode tider for finansverden de siste årene. Hvorfor det?
Noen ganger vil man ikke aggregere dataene men heller skape nye variabler innenfor hver gruppering. I så fall kan vi bruke funksjonen mutate isteden for summarize.
La oss si at vi vil lage en lønnsomhetsrangering innen hver hovednæring. Da kan vi bruke mutate sammen med funksjonen rank og desc(“descending”: det vil si at 1 er høyest“),
adf_new <- adf %>% group_by(NACE1, year) %>%
mutate(
rangering = rank(desc(driftsres))
)Nå kan vi filtrer ut de mest lønnsomme bedriftene i år 2015:
mest_lønnsomt <- filter(adf_new, rangering==1 & year == 2015)
print(c(mest_lønnsomt["navn"], mest_lønnsomt["NACE_beskrivelse"]))## $navn
## [1] STATOIL ASA
## [2] TELENOR ASA
## [3] HELSE SØR-ØST RHF
## [4] KOMMUNAL LANDSPENSJONSKASSE GJENSIDIG FORSIKRINGSSELSKAP
## [5] DNB BANK ASA
## [6] HYDRO ALUMINIUM AS
## [7] NORSK TIPPING AS
## [8] POSTEN NORGE AS
## [9] TELENOR NORGE AS
## [10] NORWEGIAN AIR SHUTTLE ASA
## [11] TINE SA
## [12] JOTUN A/S
## [13] NORGES STATSBANER AS
## [14] MARINE HARVEST NORWAY AS
## [15] STATOIL FUEL & RETAIL NORGE AS
## [16] Harald A Møller AS
## [17] AVINOR AS
## [18] STATKRAFT ENERGI AS
## [19] ST OLAVS HOSPITAL HF
## [20] OSLO BOLIG OG SPARELAG
## [21] ABB AS
## [22] APOTEK 1 NORGE AS
## [23] KONGSBERG MARITIME AS
## [24] NEXANS NORWAY AS
## [25] AF GRUPPEN NORGE AS
## [26] GE HEALTHCARE AS
## [27] KONGSBERG DEFENCE & AEROSPACE AS
## [28] ISS FACILITY SERVICES AS
## [29] NORCONSULT AS
## [30] TV 2 AS
## [31] LAERDAL MEDICAL AS
## [32] REMA 1000 NORGE AS
## [33] XXL GROSSIST NORGE AS
## [34] BRAVIDA NORGE AS
## [35] SAIPEM S P A filial av utenlandsk foretak
## [36] FRANK MOHN FUSA AS
## [37]
## [38] PRICEWATERHOUSECOOPERS AS
## [39] FJORD1 AS
## [40] VOLVO AERO NORGE AS
## [41] NORDAN AS
## [42] VERDENS GANG AS
## [43] ALERIS UNGPLAN & BOI AS
## [44] SELECT SERVICE PARTNER AS
## [45] PARETO SECURITIES AS
## [46] NORCEM AS
## [47] STIFTELSEN HANDELSHØYSKOLEN BI
## [48] KONGSBERG AUTOMOTIVE AS
## [49] HANSA BORG BRYGGERIER AS
## [50] INSTITUTT FOR ENERGITEKNIKK
## [51] PIPELIFE NORGE AS
## [52] SIBELCO NORDIC AS
## [53] SECURITAS DIRECT AS
## [54] LÆRINGSVERKSTEDET AS
## [55] TITANIA AS
## [56] SCANDINAVIAN BUSINESS SEATING AS
## [57] INFOCARE NORGE AS
## [58] IVAR IKS
## [59] NORDIC PAPER AS
## [60] BERENDSEN TEKSTIL SERVICE AS
## [61] STORE NORSKE SPITSBERGEN GRUBEKOMPANI AS
## [62] SKISTAR NORGE AS
## [63] EGERSUND NET AS
## [64] EVRY CARD SERVICES AS
## [65] STATSKOG SF
## [66] GENO SA
## [67] KRISTIANSAND DYREPARK AS
## [68] HANSEN PROTECTION AS
## [69] TNS GALLUP AS
## [70] STIFTELSEN ANKER STUDENTBOLIGER OG HOTEL (ANKER STI)
## [71] STX NORWAY FLORØ AS
## [72]
## [73] Olav Thon Eiendomsselskap ASA
## [74] VING NORGE AS
## [75] NOAH AS
## [76] TONO
## [77] THOMSON REUTERS (MARKETS) NORGE AS
## [78] REGNSKOGFONDET
## [79]
## [80] NYTT KONSERTHUS I STAVANGER IKS
## [81] MILJØSERVICE AS
## [82]
## 7544 Levels: 07 AURSKOG AS 07 SØR AS ... ZUPPA MATBØRSEN AS
##
## $NACE_beskrivelse
## [1] Utvinning av råolje
## [2] Hovedkontortjenester
## [3] Offentlig administrasjon tilknyttet helsestell, sosial virksomhet, undervisning, kirke, kultur og miljøvern
## [4] Livsforsikring
## [5] Bankvirksomhet ellers
## [6] Produksjon av primæraluminium
## [7] Lotteri og totalisatorspill
## [8] Landsdekkende posttjenester
## [9] Trådløs telekommunikasjon
## [10] Lufttransport med passasjerer
## [11] Produksjon av meierivarer
## [12] Produksjon av maling og lakk, trykkfarger og tetningsmidler
## [13] Passasjertransport med jernbane
## [14] Produksjon av matfisk, bløtdyr, krepsdyr og pigghuder i hav- og kystbasert akvakultur
## [15] Engroshandel med drivstoff og brensel
## [16] Agentur- og engroshandel med biler og lette motorvogner, unntatt motorsykler
## [17] Andre tjenester tilknyttet lufttransport
## [18] Produksjon av elektrisitet fra vannkraft
## [19] Alminnelige somatiske sykehus
## [20] Boligbyggelag
## [21] Installasjon av industrimaskiner og -utstyr
## [22] Butikkhandel med apotekvarer
## [23] Produksjon av måle-, kontroll- og navigasjonsinstrumenter
## [24] Produksjon av andre elektroniske og elektriske ledninger og kabler
## [25] Bygging av bruer og tunneler
## [26] Produksjon av farmasøytiske råvarer
## [27] Produksjon av våpen og ammunisjon
## [28] Rengjøring av bygninger
## [29] Byggeteknisk konsulentvirksomhet
## [30] Fjernsynskringkasting
## [31] Produksjon av medisinske og tanntekniske instrumenter og utstyr
## [32] Leasing av immateriell eiendom og lignende produkter, unntatt opphavsrettsbeskyttede verker
## [33] Annen forretningsmessig tjenesteyting ikke nevnt annet sted
## [34] Elektrisk installasjonsarbeid
## [35] Boretjenester tilknyttet utvinning av råolje og naturgass
## [36] Produksjon av pumper og kompressorer ellers
## [37] Forvaltning og drift av IT-systemer
## [38] Revisjon
## [39] Innenlandske kystruter med passasjerer
## [40] Produksjon av luftfartøyer og romfartøyer og lignende utstyr
## [41] Produksjon av bygningsartikler
## [42] Utgivelse av aviser
## [43] Institusjoner innen barne- og ungdomsvern
## [44] Drift av restauranter og kafeer
## [45] Verdipapirmegling
## [46] Produksjon av sement
## [47] Undervisning ved vitenskapelige høgskoler
## [48] Produksjon av andre deler og annet utstyr til motorvogner
## [49] Produksjon av øl
## [50] Annen forskning og annet utviklingsarbeid innen naturvitenskap og teknikk
## [51] Produksjon av halvfabrikater av plast
## [52] Bryting og utvinning av kjemiske mineraler og gjødselsmineraler
## [53] Tjenester tilknyttet vakttjenester
## [54] Barnehager
## [55] Bryting av ikke-jernholdig malm ellers
## [56] Produksjon av kontor- og butikkmøbler
## [57] Reparasjon av datamaskiner og tilleggsutstyr
## [58] Uttak fra kilde, rensing og distribusjon av vann
## [59] Produksjon av papir og papp
## [60] Vaskeri- og renserivirksomhet
## [61] Bryting av steinkull
## [62] Drift av idrettsanlegg
## [63] Produksjon av tauverk og nett
## [64] Trykking ellers
## [65] Avvirkning
## [66] Tjenester tilknyttet husdyrhold
## [67] Drift av botaniske og zoologiske hager og naturreservater
## [68] Produksjon av klær og tilbehør ellers
## [69] Markeds- og opinionsundersøkelser
## [70] Drift av hoteller, pensjonater og moteller med restaurant
## [71] Utleie av arbeidskraft
## [72] Produksjon av raffinerte petroleumsprodukter
## [73] Utleie av egen eller leid fast eiendom ellers
## [74] Reisearrangørvirksomhet
## [75] Sortering og bearbeiding av avfall for materialgjenvinning
## [76] Produksjon og utgivelse av musikk- og lydopptak
## [77] Nyhetsbyråer
## [78] Fond/legat som støtter veldedige og allmennyttige formål
## [79] Industridesign, produktdesign og annen teknisk designvirksomhet
## [80] Tjenester tilknyttet underholdningsvirksomhet
## [81] Oppsamling og behandling av avløpsvann
## [82] Veterinærtjenester
## 602 Levels: Administrasjon av finansmarkeder ...Oppgaver
- Filtrer ut alle data fra olje- og gassselskaper.
- Beregn totale inntekter, resultat og likviditet per år.
- Bruk ggplot til å plotte disse resultatene.
petr <- filter(adf, NACE1 == "6")
petr_tot<- petr %>% group_by(year) %>%
summarise(
tot_inntekt = sum(driftsinnt, na.rm=TRUE),
tot_res = sum(driftsres, na.rm=TRUE),
tot_likv = sum(likviditet, na.rm=TRUE)
)
petr_long <- melt(petr_tot, id="year")
ggplot(petr_long, aes(x=year, y=value)) +
geom_line() +
facet_wrap(~variable, scales="free", ncol=1)
- Se isteden på delkodene: oljeutvinning: 6.1 og gassutvinning 6.2
petr_tot<- petr %>% group_by(year, NACE_bransjekode) %>%
summarise(
tot_inntekt = sum(driftsinnt, na.rm=TRUE),
tot_res = sum(driftsres, na.rm=TRUE),
tot_likv = sum(likviditet, na.rm=TRUE)
)
petr_long <- melt(petr_tot, id=c("year", "NACE_bransjekode"))
head(petr_long)## year NACE_bransjekode variable value
## 1 2009 6.1 tot_inntekt 536391128
## 2 2009 6.2 tot_inntekt 35447000
## 3 2010 6.1 tot_inntekt 610586272
## 4 2010 6.2 tot_inntekt 40805562
## 5 2011 6.1 tot_inntekt 766845637
## 6 2011 6.2 tot_inntekt 50662472ggplot(petr_long, aes(x=year, y=value)) +
geom_line() +
facet_grid(variable~NACE_bransjekode, scales="free")