Я пытаюсь написать все отчеты анализа данных с помощью R Markdown, потому что у меня может быть воспроизводимый документ, который я могу предоставить в нескольких форматах вывода (Pdf, html и MS Word).Изменения в треке MS Word и RMarkDown
Однако, большинство моих коллег использовать MS Word, и они не имеют ни малейшего представления о R, Markdown и т.д.
Одно из преимуществ использования R Markdown является то, что я могу генерировать свой отчет в MS Word и напрямую делиться с мои коллеги.
Недостатком является то, что сотрудничество становится для меня громоздким, потому что я получаю обратную связь и в MS Word (как правило, используя изменения треков), и мне приходится вручную вводить эти изменения обратно в файл .rmd.
Итак, мой вопрос: как я могу упростить процесс (т. Е. Сделать как можно более автоматическим) получение изменений в документе MS Word в .Rmd?
Есть ли инструменты, которые могут мне помочь?
Psgetting моим коллегам, чтобы стать R-грамотным не вариант :(
Это слишком широкий, но в качестве базового ответа есть различные обсуждения этого вопроса в Интернете, и одно общее предложение - сделать pandoc-подобное преобразование из md в docx, которое затем позволит вам сделать обратное (docx на md) на файлы, которые вы получаете от соавторов. Вы можете использовать утилиту diff для сравнения и, возможно, слияния файлов md, но она не будет идеальной. – Thomas
Благодаря @Thomas yeah, я видел несколько дискуссий (блоги в основном, например http://www.r-statistics.com/2013/03/write-ms-word-document-using-r-with -as-little-overhead-as-possible /, http://blog.rolffredheim.com/2013/02/reproducible-research-with-r-knitr.html), но во всех тех, что я видел, они заключают/say, что им нужно вручную внести изменения в .docx обратно в текстовый файл (.rmd, или источник латекса или другие форматы, которые делают что-то подобное) – elikesprogramming
Ну, по крайней мере, теоретически вы должны иметь возможность использовать pandoc для выполнения md to docx обратно в md, затем git объединить изменения, но это, вероятно, далеко не идеально. – Thomas