Rを使用したデータのスケール調整R

Iデジタルマーケティングの問題については、次のデータセットをお持ちください。聴衆のサイズ、非アクティブな電子メールの読んだメールやセグメントの優先度はRを使用したデータのスケール調整R

AudienceSize inactiveemails Readmails Importanceof targetgroup 
    246238  63581   1015   Low 
    402042  609   2089   Medium 
     2395  4    12   Medium 
     10958  76    105  High 
    120291  1237    707  Medium 
     65199  0    544  Low 
     106341 1506    1171  Medium 
     496986 8501    3139  Medium 
    293509  4805   2059  Medium 
     93218  97    814  Medium 
    246238  63581   1015   Low 
     402042  609   2089  Medium 
     2395  4    12   Medium 
     10958  76    105  High 
     120291 1237    707  Medium 
     65199  0    544  Low 
     106341 1506    1171  Medium 
     496986 8501    3139  Medium 
     293509 4805   2059  Medium 
     93218  97    814  Medium

とする必要があります。優先度の低い電子メールは、低カテゴリのみのメンバー間で拡大縮小する必要があります。同様に中規模および高位のカテゴリについても、それを使用してスケーリングを行う必要があります。これを達成するためにとにかくありますか？

注：DPLYRはデータをサブセット化して意味を得るのに役立ちましたが、縮尺の変更が必要です。

出典

2017-11-01 Vishnu Raghavan

を使用して、所望の結果を得る必要がありますか？ – Dhiraj

個々に、それぞれ0と1の間でスケーリングする必要がありますが、優先順位が0と1の間、中優先度を0と1、優先度が0と1の間でグループ化するようにしてください。 –

'ライブラリ（dplyr） ; df％>％ group_by（Importanceoftargetgroup）％>％ mutate_each（funs（スケール）、AudienceSize、非アクティブメール、Readmails） ' – Prem

あなたは `AudienceSize`、` Readmails`と `Inactivemails`のスケーリング係数である何

library(dplyr) 
df %>% 
    group_by(Importanceoftargetgroup) %>% 
    mutate_each(funs(scale), AudienceSize, inactiveemails, Readmails)

出典

2017-11-01 06:36:18 Prem

@VishnuRaghavan質問が閉じられたと考えることができるように、[回答を受け入れる]（https://stackoverflow.com/help/someone-answers）をしてください。 – Prem

完了。申し訳ありませんが戻って時間がかかりました。 –

Rを使用したデータのスケール調整R

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