R/pipeline.R

In adviceas/adviceverse: Tools for Data and Survey Analysis, Advice A/S

#
#   Pipeline uden prioritering:
#
#   - (00) Generel professionalisering af adviceverse-pakke (tjek af brugerinput, dokumentation etc)
#   - (01) Advices farver
#   - (02)
#   - (03) Fritekstbesvarelser in ordnung, match med fx positive, neutrale og negative ord
#   - (04) Eksport til Tableau ("avanceret" pivotering) / autokryds dashboard
#   - (05) Omkodning mellem postnumre, regioner, landsdele etc.
#   - (06) Flotte krydstabeller uden signifikanstest til dokumentationsrapporter
#   - (07) "Bedøm dem du kender"-type-spørgsmål in ordnung (pivotering og matching)
#   - (08) NPS-beregner
#   - (09) Fool-proof indekskonstruktion
#   - (10) Rådata-ark til kunder. Eksport af et ark, som minder om "Complete"-arket fra SurveyXact.
#   - (11)
#   - (12) Tjek af repræsentativitet op mod Danmarks Statistik
#   - (13) Binomial beregner / wrapper => Bredde på konfidensintervaller
#   - (14) Implementering af wordclouds.
#   - (15) Advice grafik + vandmærke implementering
#   - (16)
#   - (17) Implementer brug af expss:mdset_f() for at lave pæne samlede multiple choice tabeller (konverter til 0/1 i stedet for faktor)
#   - (18) CVR-data-adgang / API
#   - (19) Framework for sammenligning af eksempelvis k-means modeller
#   - (20)
#   - (21)
#   - (22)
#   - (23)
#   - (24)
#   - (25)
#

# Diverse operationer

var_reverse <- function(x,
                        old_min = NULL,
                        old_max = NULL,
                        ignore = NULL) {

  cat(paste("Min detected:", min(x),"\n"))
  cat(paste("Max detected:", max(x),"\n\n"))

  max(x) + min(x) - x

}

var_rescale <- function(x,
                        new_min,
                        new_max,
                        old_min = NULL,
                        old_max = NULL
                        ) {

  # Gør evt. brug af labels

  .old_min = min(x, na.rm = TRUE)
  cat(paste("Min detected:", .old_min,"\n"))

  .old_max = max(x, na.rm = TRUE)
  cat(paste("Max detected:", .old_max,"\n\n"))

  # New var
  (x - .old_min) / (.old_max - .old_min) * (new_max - new_min) + new_min


}