---
title: '8'
author: "Jaagup Kippar"
output: html_document
---

# Skype kontaktide analüüs

Draiver sisse
```{r}
library("RSQLite")
drv=dbDriver("SQLite")
```
Konkreetse baasi külge

Faili nimeks paistis olema lihtsalt main.db, mitte main-SkypeR.db
```{r}
db=dbConnect(drv, "C:/Users/Jaagup Kippar/AppData/Roaming/Skype/jaagup.kippar/main.db")
```

Tabelite loetelu baasis
```{r}
dbListTables(db)
```

Tulpade loetelu tabelis
```{r}
dbListFields(db, "Contacts")
```

Andmed SELECT-päringuga sisse

Ligi pooltel oli buddystatus NA, testkontol ja ühel isikul 2 ning mõneteistkümnel siis 3. Milline staatus millisele numbrile vastab, ei suutnud esimese hooga tuvastada.

```{r}
andmed=dbGetQuery(db, "SELECT displayname, skypename, languages, birthday, gender, buddystatus FROM Contacts where buddystatus=3")
andmed
```

Märgitud kasutajakeelte jagunemine sisseloetud andmete hulgas
```{r}
table(andmed$languages, useNA="always")
```

Sünniaja klass loeti kõigepealt sisse arvulisena
```{r}
class(andmed[!is.na(andmed$birthday), "birthday"])
```

Kuupäeva saab sobivale kujule määrata vaid nendel, kel see olemas. Kuna olemasoleva kuupäevaga inimesi läheb rohkemgi vaja, siis jätan nende järjekorranumbrid eraldi loetellu.
```{r}
olemasnr=which(!is.na(andmed$birthday))
olemasnr
```

Kuupäevatulp kuupäeva tüüpi - neil, kel olemas. Andmete lugemine etteantud vormingu kaudu. Kõigepalt tähtedeks ja siis sealt Date-ks.
```{r}
andmed[olemasnr, "birthday"]=as.Date(as.character(andmed[olemasnr, "birthday"]), "%Y%m%d")
andmed
```
Klass endiselt muutmata
```{r}
class(andmed$birthday)
```
Kirjutan lihtsalt üle
```{r}
class(andmed$birthday)="Date"
class(andmed$birthday)
```
Noorimat kontakti on mõtet leida ainult nende hulgast, kel sünnikuupäev olemas. Kuna muidu kippusid avaldised pikaks minema, siis tõstsin kuupäevaga inimesed eraldi muutujasse.
```{r}
synnipaevagaandmed=andmed[olemasnr, ]
```
Sünnikuupäevaga inimesed järjestatuna kahanevalt sünnikuupäeva järgi 
```{r}
synnipaevagaandmed[rev(order(synnipaevagaandmed$birthday)),]
```
Neist esimese nimi
```{r}
synnipaevagaandmed[rev(order(synnipaevagaandmed$birthday)),"displayname"][[1]]
```
Sugu faktoriks (enne oli täisarv)
```{r}
andmed$gender=factor(andmed$gender, exclude=NULL, levels=c(1, 2, NA), labels=c("mees", "naine", "teadmata"))
andmed$gender
```
Sagedusjaotus
```{r}
table(andmed$gender)

```
#dplyr-i katsetus
```{r}
library(dplyr)
db=src_sqlite("C:/Users/Jaagup Kippar/AppData/Roaming/Skype/jaagup.kippar/main.db")
```
Tabeli eraldamine
```{r}
kontaktid=tbl(db, "Contacts")
kontaktid
```
Kasutajanimed
```{r}
kontaktid %>%  filter(buddystatus==3) %>% select(skypename)
```

Keelte jaotus. Ungroup ei ole vist niisama vaatamiseks kohustuslik, aga kasulik hilisema töötluse juures.
```{r}
kontaktid %>%  filter(buddystatus==3)  %>%  group_by(languages)  %>%  summarize(n=count())  %>% ungroup()
```