From a9f9bdfdc5041c80a93ddb32c89f292ebdec58c7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Andreas Greiner Date: Mon, 6 Dec 2021 10:56:58 +0100 Subject: [PATCH] Initial setup with lecture example --- .../App-Mietspiegel_Entscheidungsbaum/app.r | 165 ++ .../run-Mietspiegel_Entscheidungsbaum.r | 27 + .../App-Mietspiegel_neuronalesNetz/app.r | 169 ++ .../App-Mietspiegel_neuronalesNetz/debug.log | 1 + .../run-Mietspiegel_neuronalesNetz.r | 38 + .../App-Mietspiegel/app.r | 165 ++ .../Meine-Mietspiegel-App/run-Mietspiegel.r | 23 + lecture/Mietspiegel.csv | 1905 +++++++++++++++++ 8 files changed, 2493 insertions(+) create mode 100644 lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum/App-Mietspiegel_Entscheidungsbaum/app.r create mode 100644 lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum/run-Mietspiegel_Entscheidungsbaum.r create mode 100644 lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/App-Mietspiegel_neuronalesNetz/app.r create mode 100644 lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/App-Mietspiegel_neuronalesNetz/debug.log create mode 100644 lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/run-Mietspiegel_neuronalesNetz.r create mode 100644 lecture/Meine-Mietspiegel-App/App-Mietspiegel/app.r create mode 100644 lecture/Meine-Mietspiegel-App/run-Mietspiegel.r create mode 100644 lecture/Mietspiegel.csv diff --git a/lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum/App-Mietspiegel_Entscheidungsbaum/app.r b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum/App-Mietspiegel_Entscheidungsbaum/app.r new file mode 100644 index 0000000..711d353 --- /dev/null +++ b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum/App-Mietspiegel_Entscheidungsbaum/app.r @@ -0,0 +1,165 @@ + + + +################ +# Im folgenden Abschnitt wird das User Interface (UI) definiert +ui <- fluidPage( + + # Titel der App + titlePanel("Münchner Mietspiegel"), + + # Layout für die Eingaben in die App und die Ausgaben + sidebarLayout( + + # Die Definition der Eingabefelder auf der linken Seite + sidebarPanel( + + # Eine Überschrift mit Linie darunter + h3("Wohnung:",align="left"), + hr(style="height: 1px; background: black"), + + # Ein Slider für die Fläche der Wohnung + # der Slider geht hier von 30 (min) bis 100 (max), + # die Voreinstellung ist 75 (value) + sliderInput(inputId = "flaeche", + label = "Groesse in qm:", + min = 30, + max = 100, + value = 75 + ), + + # Das Baujahr als numerische Eingabe + # die Werte gehen von 1950 (min) bis 2000 (max) in Einerschritten (step) + # die Voreinstellung ist 1981 (value) + numericInput(inputId="bjahr", + label="Baujahr:", + value = 1981, + min=1950,max=2000,step=1 + ), + + # Die Lage als Auswahlliste + # die Auswahlmöglichkeiten sind "normale Lage", "gute Lage" und "beste Lage", + # die entsprechende Zuordnung mit Zahlen 1, 2 und 3 sind wie im Datensatz, + # die Voreinstellung ist 1 (selected) - also eine "normale Lage" + selectInput("lage",label="Lage:", + choices = list("normale Lage" = 1, "gute Lage" = 2, + "beste Lage" = 3), selected = 1 + ), + + # eine Überschrift für die weiteren Ausstattungsmerkmale + h5(strong("Ausstattung:"),align="left"), + + # die weiteren drei Ausstattungsmerkmale (kueche, bad, zh) mit + # Boxen zum Anklicken + # die Voreinstellung ist jeweils FALSE (value), das heißt, es ist als + # Voreinstellung keine Box angeklickt + checkboxInput(inputId="luxuskueche", label="Luxusküche", value = FALSE), + checkboxInput(inputId="luxusbad", label="Luxusbad", value = FALSE), + checkboxInput(inputId="zentralheizung", label="mit Zentralheizung", value = FALSE), + + ), + + # der Hauptbereich der Nutzeroberfläche für die Ausgabe der Ergebnisse + mainPanel( + + # Ausgabe des Histogramms + plotOutput(outputId = "Verteilung"), + + # Ausgabe der Prognose + textOutput("Prognose"), + + ) + ) +) + +############ + + +server <- function(input, output) { + + # Innerhalb dieser Funktion werden die Bilder für die Ausgabe + # erzeugt und die Ergebnisse berechnet + + # Folgende Funktion berechnet die Prognose für die eingegeben Werte + prognose <- reactive({ + + # Speichere die Daten der Einflussvariablen in ein Objekt X + X <- Daten[,c("flaeche","bjahr","bad","kueche","lage","zh")] + + # Ersetze die erste Zeile in X nun mit den neuen, eingegebenen Werten + + # zunächst die Werte für flaeche und bjahr + X[1,"flaeche"] <- input$flaeche + X[1,"bjahr"] <- input$bjahr + # der angegebene Wert für lage muss zusätzlich noch in factor umgewandelt werden + X[1,"lage"] <- as.factor(input$lage) + + # die Eingaben TRUE/FALSE für die Ausstattungsmerkmale kueche, bad und zh + # werden jeweils in 0/1-Variablen umgewandelt (mit ifelse) und in + # den Datentyp factor umgewandelt (mit as.factor); + # die Werte werden in die erste Zeile von X eingetragen + X[1,"kueche"] <- as.factor(ifelse(input$luxuskueche == FALSE, 0, 1)) + X[1,"bad"] <- as.factor(ifelse(input$luxusbad == FALSE, 0, 1)) + X[1,"zh"] <- as.factor(ifelse(input$zentralheizung == FALSE, 0, 1)) + + # Berechne die Prognosen für X + # die Prognose der neuen, eingegebenen Werte stehen im ersten Eintrag des Prognosevektors + prognosevektor <- predict(model,X) + prog <- prognosevektor[1] + + # der Prognosewert wird noch auf 2 Stellen hinter dem Komma (digits=2) gerundet. + prog <- round(prog,digits=2) + + # der errechnete Wert soll als Ergebnis der Funktion zurückgegeben werden + prog + }) + + # diese Funktion erzeugt das Histogramm und speichert es als Ausgabebild + # mit dem Namen output$Verteilung + output$Verteilung <- renderPlot({ + + # die errechnete Prognose aus der oben geschriebenen Funktion prognose() + prog <- prognose() + + # Speichere die Daten der Einflussvariablen in ein Objekt X + # und die Daten der Zielvariable in y. + # Berechne dann die Abweichungen zwischen den Prognosen und den realen Werten + X <- Daten[,c("flaeche","bjahr","bad","kueche","lage","zh")] + y <- Daten[,"mieteqm"] + abweichungen <- y-predict(model,X) + + # Zeichne jetzt im Histogram die Prognose mit den Abweichungen; + # dies visualisiert die bandbreite der Mieten für diese Wohnung + hist(prog+abweichungen, col = "blue", main = "Verteilung der Quadratmetermieten",xlim=c(0,15)) + + }) + + # Definition einer Textausgabe mit dem namen output$Prognose + # In dieser Textausgabe soll der in der Funktion prognose() + # errechnete Prognosewert ausgegeben werden + output$Prognose <- renderText({ + + # der Wert der Prognose aus der Funktion prognose() + prog <- prognose() + + # die Ausgabe ist eine Kombination (mit dem Befehl 'paste') von Text + # und des errechneten Prognosewerts prog + Ausgabe <- paste("Durchschnittliche Miete: ", prog," Euro") + }) + +} + + + +# Aufruf der App-Funktionen +############### + +shinyApp(ui = ui, server = server) + +############### + + + + + + diff --git a/lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum/run-Mietspiegel_Entscheidungsbaum.r b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum/run-Mietspiegel_Entscheidungsbaum.r new file mode 100644 index 0000000..9f4b9a0 --- /dev/null +++ b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum/run-Mietspiegel_Entscheidungsbaum.r @@ -0,0 +1,27 @@ + +# Setzen des Pfades und Einlesen der Daten + + setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture") + Daten <- read.csv("Mietspiegel.csv",header=TRUE,sep=";",fill=TRUE) + + Daten[,"bad"] <- as.factor(Daten[,"bad"]) + Daten[,"kueche"] <- as.factor(Daten[,"kueche"]) + Daten[,"lage"] <- as.factor(Daten[,"lage"]) + Daten[,"zh"] <- as.factor(Daten[,"zh"]) + +# Berechnung des Entscheidungsbaumes + + library(tree) + Baum <- tree(mieteqm ~ flaeche + bjahr + bad + kueche + lage + zh, data=Daten) + tuning <- cv.tree(Baum, K=5) + t <- which.min(tuning$dev) + Anzahl.Endknoten <- tuning$size[t] + model <- prune.tree(Baum,best=Anzahl.Endknoten) + +# Starten der Shiny-App + + setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture/Meine-Mietspiegel-App-Entscheidungsbaum") + library(shiny) + + runApp("App-Mietspiegel_Entscheidungsbaum") + diff --git a/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/App-Mietspiegel_neuronalesNetz/app.r b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/App-Mietspiegel_neuronalesNetz/app.r new file mode 100644 index 0000000..36ca688 --- /dev/null +++ b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/App-Mietspiegel_neuronalesNetz/app.r @@ -0,0 +1,169 @@ + + +################ +# Im folgenden Abschnitt wird das User Interface (UI) definiert +ui <- fluidPage( + + # Titel der App + titlePanel("Münchner Mietspiegel"), + + # Layout für die Eingaben in die App und die Ausgaben + sidebarLayout( + + # Die Definition der Eingabefelder auf der linken Seite + sidebarPanel( + + # Eine Überschrift mit Linie darunter + h3("Wohnung:",align="left"), + hr(style="height: 1px; background: black"), + + # Ein Slider für die Fläche der Wohnung + # der Slider geht hier von 30 (min) bis 100 (max), + # die Voreinstellung ist 75 (value) + sliderInput(inputId = "flaeche", + label = "Groesse in qm:", + min = 30, + max = 100, + value = 75 + ), + + # Das Baujahr als numerische Eingabe + # die Werte gehen von 1950 (min) bis 2000 (max) in Einerschritten (step) + # die Voreinstellung ist 1981 (value) + numericInput(inputId="bjahr", + label="Baujahr:", + value = 1981, + min=1950,max=2000,step=1 + ), + + # Die Lage als Auswahlliste + # die Auswahlmöglichkeiten sind "normale Lage", "gute Lage" und "beste Lage", + # die entsprechende Zuordnung mit Zahlen 1, 2 und 3 sind wie im Datensatz, + # die Voreinstellung ist 1 (selected) - also eine "normale Lage" + selectInput("lage",label="Lage:", + choices = list("normale Lage" = 1, "gute Lage" = 2, + "beste Lage" = 3), selected = 1 + ), + + # eine Überschrift für die weiteren Ausstattungsmerkmale + h5(strong("Ausstattung:"),align="left"), + + # die weiteren drei Ausstattungsmerkmale (kueche, bad, zh) mit + # Boxen zum Anklicken + # die Voreinstellung ist jeweils FALSE (value), das heißt, es ist als + # Voreinstellung keine Box angeklickt + checkboxInput(inputId="luxuskueche", label="Luxusküche", value = FALSE), + checkboxInput(inputId="luxusbad", label="Luxusbad", value = FALSE), + checkboxInput(inputId="zentralheizung", label="mit Zentralheizung", value = FALSE), + + ), + + # der Hauptbereich der Nutzeroberfläche für die Ausgabe der Ergebnisse + mainPanel( + + # Ausgabe des Histogramms + plotOutput(outputId = "Verteilung"), + + # Ausgabe der Prognose + textOutput("Prognose"), + + ) + ) +) + +############ + + +server <- function(input, output) { + + # Innerhalb dieser Funktion werden die Bilder für die Ausgabe + # erzeugt und die Ergebnisse berechnet + + # Folgende Funktion berechnet die Prognose für die eingegeben Werte + prognose <- reactive({ + + # Speichere die Daten unter neuem Namen + Daten.neu <- Daten + + # Ersetze die erste Zeile im neuen Datensatz nun mit den neuen, eingegebenen Werten + + # zunächst die Werte für flaeche und bjahr + Daten.neu[1,"flaeche"] <- input$flaeche + Daten.neu[1,"bjahr"] <- input$bjahr + # der angegebene Wert für lage muss zusätzlich noch in factor umgewandelt werden + Daten.neu[1,"lage"] <- as.factor(input$lage) + + # die Eingaben TRUE/FALSE für die Ausstattungsmerkmale kueche, bad und zh + # werden jeweils in 0/1-Variablen umgewandelt (mit ifelse) und in + # den Datentyp factor umgewandelt (mit as.factor); + # die Werte werden in die erste Zeile von X eingetragen + Daten.neu[1,"kueche"] <- as.factor(ifelse(input$luxuskueche == FALSE, 0, 1)) + Daten.neu[1,"bad"] <- as.factor(ifelse(input$luxusbad == FALSE, 0, 1)) + Daten.neu[1,"zh"] <- as.factor(ifelse(input$zentralheizung == FALSE, 0, 1)) + + # Berechne die Prognosen für Daten.neu + # die Prognose der neuen, eingegebenen Werte stehen im ersten Eintrag des Prognosevektors + X.neu <- model.matrix(mieteqm ~ flaeche + bjahr + bad + kueche + lage + zh, Daten.neu) + X.neu <- X.neu[,-1] # entferne den Intercept + + prognosevektor <- predict(model,X.neu)$predictions + prog <- prognosevektor[1] + + # der Prognosewert wird noch auf 2 Stellen hinter dem Komma (digits=2) gerundet. + prog <- round(prog,digits=2) + + # der errechnete Wert soll als Ergebnis der Funktion zurückgegeben werden + prog + }) + + # diese Funktion erzeugt das Histogramm und speichert es als Ausgabebild + # mit dem Namen output$Verteilung + output$Verteilung <- renderPlot({ + + # die errechnete Prognose aus der oben geschriebenen Funktion prognose() + prog <- prognose() + + # Speichere die Daten der Einflussvariablen in ein Objekt X + # und die Daten der Zielvariable in y. + # Berechne dann die Abweichungen zwischen den Prognosen und den realen Werten + X <- Daten[,c("flaeche","bjahr","bad","kueche","lage","zh")] + X <- model.matrix(mieteqm ~ flaeche + bjahr + bad + kueche + lage + zh, Daten) + X <- X[,-1] # entferne den Intercept + y <- Daten[,"mieteqm"] + abweichungen <- y-predict(model,X)$predictions + + # Zeichne jetzt im Histogram die Prognose mit den Abweichungen; + # dies visualisiert die bandbreite der Mieten für diese Wohnung + hist(prog+abweichungen, col = "blue", main = "Verteilung der Quadratmetermieten",xlim=c(0,15)) + + }) + + # Definition einer Textausgabe mit dem namen output$Prognose + # In dieser Textausgabe soll der in der Funktion prognose() + # errechnete Prognosewert ausgegeben werden + output$Prognose <- renderText({ + + # der Wert der Prognose aus der Funktion prognose() + prog <- prognose() + + # die Ausgabe ist eine Kombination (mit dem Befehl 'paste') von Text + # und des errechneten Prognosewerts prog + Ausgabe <- paste("Durchschnittliche Miete: ", prog," Euro") + }) + +} + + + +# Aufruf der App-Funktionen +############### + +shinyApp(ui = ui, server = server) + +############### + + + + + + diff --git a/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/App-Mietspiegel_neuronalesNetz/debug.log b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/App-Mietspiegel_neuronalesNetz/debug.log new file mode 100644 index 0000000..117f5aa --- /dev/null +++ b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/App-Mietspiegel_neuronalesNetz/debug.log @@ -0,0 +1 @@ +[1208/081603.928:ERROR:directory_reader_win.cc(43)] FindFirstFile: Das System kann den angegebenen Pfad nicht finden. (0x3) diff --git a/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/run-Mietspiegel_neuronalesNetz.r b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/run-Mietspiegel_neuronalesNetz.r new file mode 100644 index 0000000..5d298be --- /dev/null +++ b/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz/run-Mietspiegel_neuronalesNetz.r @@ -0,0 +1,38 @@ + +# Setzen des Pfades und Einlesen der Daten + + setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture") + Daten <- read.csv("Mietspiegel.csv",header=TRUE,sep=";",fill=TRUE) + + Daten[,"bad"] <- as.factor(Daten[,"bad"]) + Daten[,"kueche"] <- as.factor(Daten[,"kueche"]) + Daten[,"lage"] <- as.factor(Daten[,"lage"]) + Daten[,"zh"] <- as.factor(Daten[,"zh"]) + +# Berechnung des neuronalen Netzes + + # Laden des R-Pakets + library(ANN2) + + # Erstellen eines Datensatzes mit Dummy-Codierung der kategoriellen Variablen + X <- model.matrix(mieteqm ~ flaeche + bjahr + bad + kueche + lage + zh, Daten) + X <- X[,-1] # entferne den Intercept + + y <- Daten[,"mieteqm"] + + # Trainieren des neuronalen Netzes + # mit 2 Hidden Layer, wobei der 1. Hidden Layer 4 Hidden Units hat und + # der 2. Hidden Layer 3 Units hat + + model <- neuralnetwork(X, y, hidden.layers=c(4,3), regression = TRUE, + loss.type = "absolute", learn.rates = 1e-04,n.epochs = 100, + verbose=FALSE) + + +# Starten der Shiny-App + + library(shiny) + + setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture/Meine-Mietspiegel-App-neuronalesNetz") + runApp("App-Mietspiegel_neuronalesNetz") + diff --git a/lecture/Meine-Mietspiegel-App/App-Mietspiegel/app.r b/lecture/Meine-Mietspiegel-App/App-Mietspiegel/app.r new file mode 100644 index 0000000..84b842d --- /dev/null +++ b/lecture/Meine-Mietspiegel-App/App-Mietspiegel/app.r @@ -0,0 +1,165 @@ + + + +################ +# Im folgenden Abschnitt wird das User Interface (UI) definiert +ui <- fluidPage( + + # Titel der App + titlePanel("Münchner Mietspiegel"), + + # Layout für die Eingaben in die App und die Ausgaben + sidebarLayout( + + # Die Definition der Eingabefelder auf der linken Seite + sidebarPanel( + + # Eine Überschrift mit Linie darunter + h3("Wohnung:",align="left"), + hr(style="height: 1px; background: black"), + + # Ein Slider für die Fläche der Wohnung + # der Slider geht hier von 30 (min) bis 100 (max), + # die Voreinstellung ist 75 (value) + sliderInput(inputId = "flaeche", + label = "Groesse in qm:", + min = 30, + max = 100, + value = 75 + ), + + # Das Baujahr als numerische Eingabe + # die Werte gehen von 1950 (min) bis 2000 (max) in Einerschritten (step) + # die Voreinstellung ist 1981 (value) + numericInput(inputId="bjahr", + label="Baujahr:", + value = 1981, + min=1950,max=2000,step=1 + ), + + # Die Lage als Auswahlliste + # die Auswahlmöglichkeiten sind "normale Lage", "gute Lage" und "beste Lage", + # die entsprechende Zuordnung mit Zahlen 1, 2 und 3 sind wie im Datensatz, + # die Voreinstellung ist 1 (selected) - also eine "normale Lage" + selectInput("lage",label="Lage:", + choices = list("normale Lage" = 1, "gute Lage" = 2, + "beste Lage" = 3), selected = 1 + ), + + # eine Überschrift für die weiteren Ausstattungsmerkmale + h5(strong("Ausstattung:"),align="left"), + + # die weiteren drei Ausstattungsmerkmale (kueche, bad, zh) mit + # Boxen zum Anklicken + # die Voreinstellung ist jeweils FALSE (value), das heißt, es ist als + # Voreinstellung keine Box angeklickt + checkboxInput(inputId="luxuskueche", label="Luxusküche", value = FALSE), + checkboxInput(inputId="luxusbad", label="Luxusbad", value = FALSE), + checkboxInput(inputId="zentralheizung", label="mit Zentralheizung", value = FALSE), + + ), + + # der Hauptbereich der Nutzeroberfläche für die Ausgabe der Ergebnisse + mainPanel( + + # Ausgabe des Histogramms + plotOutput(outputId = "Verteilung"), + + # Ausgabe der Prognose + textOutput("Prognose"), + + ) + ) +) + +############ + + +server <- function(input, output) { + + # Innerhalb dieser Funktion werden die Bilder für die Ausgabe + # erzeugt und die Ergebnisse berechnet + + # Folgende Funktion berechnet die Prognose für die eingegeben Werte + prognose <- reactive({ + + # Speichere die Daten der Einflussvariablen in ein Objekt X + X <- Daten[,c("flaeche","bjahr","bad","kueche","lage","zh")] + + # Ersetze die erste Zeile in X nun mit den neuen, eingegebenen Werten + + # zunächst die Werte für flaeche und bjahr + X[1,"flaeche"] <- input$flaeche + X[1,"bjahr"] <- input$bjahr + # der angegebene Wert für lage muss zusätzlich noch in factor umgewandelt werden + X[1,"lage"] <- as.factor(input$lage) + + # die Eingaben TRUE/FALSE für die Ausstattungsmerkmale kueche, bad und zh + # werden jeweils in 0/1-Variablen umgewandelt (mit ifelse) und in + # den Datentyp factor umgewandelt (mit as.factor); + # die Werte werden in die erste Zeile von X eingetragen + X[1,"kueche"] <- as.factor(ifelse(input$luxuskueche == FALSE, 0, 1)) + X[1,"bad"] <- as.factor(ifelse(input$luxusbad == FALSE, 0, 1)) + X[1,"zh"] <- as.factor(ifelse(input$zentralheizung == FALSE, 0, 1)) + + # Berechne die Prognosen für X + # die Prognose der neuen, eingegebenen Werte stehen im ersten Eintrag des Prognosevektors + prognosevektor <- predict(model,X) + prog <- prognosevektor[1] + + # der Prognosewert wird noch auf 2 Stellen hinter dem Komma (digits=2) gerundet. + prog <- round(prog,digits=2) + + # der errechnete Wert soll als Ergebnis der Funktion zurückgegeben werden + prog + }) + + # diese Funktion erzeugt das Histogramm und speichert es als Ausgabebild + # mit dem Namen output$Verteilung + output$Verteilung <- renderPlot({ + + # die errechnete Prognose aus der oben geschriebenen Funktion prognose() + prog <- prognose() + + # Speichere die Daten der Einflussvariablen in ein Objekt X + # und die Daten der Zielvariable in y. + # Berechne dann die Abweichungen zwischen den Prognosen und den realen Werten + X <- Daten[,c("flaeche","bjahr","bad","kueche","lage","zh")] + y <- Daten[,"mieteqm"] + abweichungen <- y-predict(model,X) + + # Zeichne jetzt im Histogram die Prognose mit den Abweichungen; + # dies visualisiert die bandbreite der Mieten für diese Wohnung + hist(prog+abweichungen, col = "blue", main = "Verteilung der Quadratmetermieten",xlim=c(0,15)) + + }) + + # Definition einer Textausgabe mit dem namen output$Prognose + # In dieser Textausgabe soll der in der Funktion prognose() + # errechnete Prognosewert ausgegeben werden + output$Prognose <- renderText({ + + # der Wert der Prognose aus der Funktion prognose() + prog <- prognose() + + # die Ausgabe ist eine Kombination (mit dem Befehl 'paste') von Text + # und des errechneten Prognosewerts prog + Ausgabe <- paste("Durchschnittliche Miete: ", prog," Euro") + }) + +} + + + +# Aufruf der App-Funktionen +############### + +shinyApp(ui = ui, server = server) + +############### + + + + + + diff --git a/lecture/Meine-Mietspiegel-App/run-Mietspiegel.r b/lecture/Meine-Mietspiegel-App/run-Mietspiegel.r new file mode 100644 index 0000000..5d0ebf1 --- /dev/null +++ b/lecture/Meine-Mietspiegel-App/run-Mietspiegel.r @@ -0,0 +1,23 @@ + +# Setzen des Pfades und Einlesen der Daten + + setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture") + Daten <- read.csv("Mietspiegel.csv",header=TRUE,sep=";",fill=TRUE) + + Daten[,"bad"] <- as.factor(Daten[,"bad"]) + Daten[,"kueche"] <- as.factor(Daten[,"kueche"]) + Daten[,"lage"] <- as.factor(Daten[,"lage"]) + Daten[,"zh"] <- as.factor(Daten[,"zh"]) + +# Berechnung der linearen Regression + + model <- lm( mieteqm ~ flaeche + bjahr + bad + kueche + lage + zh, data=Daten) + + +# Starten der Shiny-App + + setwd("/config/workspace/assistenz-r/lecture/Meine-Mietspiegel-App") + library(shiny) + + runApp("App-Mietspiegel") + diff --git a/lecture/Mietspiegel.csv b/lecture/Mietspiegel.csv new file mode 100644 index 0000000..ba0ef62 --- /dev/null +++ b/lecture/Mietspiegel.csv @@ -0,0 +1,1905 @@ +mieteqm;flaeche;bjahr;bad;kueche;lage;zh +7.23281164518389;39;1972;0;0;2;1 +8.29715772843243;97;1985;0;0;1;1 +7.76421263606755;62;1962;0;0;1;1 +6.06342064494358;61;1957.5;1;0;2;1 +5.17469820996712;72;1978;0;0;1;1 +6.93516307654551;75;1968;0;0;1;1 +9.8813035897803;65;1956;0;0;2;1 +7.67443489464831;91;1984;0;0;1;1 +7.7879979343808;100;1959;0;0;1;1 +5.14567216987161;64;1962;0;0;1;1 +5.80421099993353;73;1980;0;0;1;1 +5.48701574267702;60;1957;0;0;1;1 +3.96661519661729;81;1996;0;1;1;1 +7.85626562635812;87;1979;1;1;2;1 +3.05554163705435;67;1964;0;0;1;0 +4.59587489710251;80;1972;0;0;1;1 +8.57450289646851;74;1957;0;0;1;1 +5.64734153786372;42;1962;0;0;1;1 +10.5640776550109;39;1996;0;0;1;1 +9.37311525030294;90;1983;0;1;2;1 +4.68215489076249;80;1971;0;0;1;1 +8.02229232602016;41;1960;0;0;1;1 +5.13371816568925;59;1960;0;0;1;1 +4.15577989907098;75;1960;0;0;3;1 +7.42833988639094;70;1970;0;1;1;1 +6.62590818220397;71;1970;0;0;1;1 +8.1114309525879;48;1972;0;0;3;1 +10.0203749814657;54;1986;0;0;2;1 +5.63491203223184;86;1965;0;0;1;1 +7.19984354468435;60;1957.5;0;0;2;1 +8.17714218515924;87;1981;0;0;1;1 +6.8683525664296;78;1991;0;0;1;1 +5.07358870658493;78;1969;0;0;1;1 +5.49159180501373;96;1967;0;0;1;1 +6.72384614204711;71;1965;0;0;2;1 +7.9726867877065;59;1986;1;0;1;1 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