Az R megtanulása: Az adatelemzés lépésről lépésre történő funkcionális útmutatója

Olvasói vélemények

A könyvet általánosságban jó fogadtatásban részesítették az R-programozás közérthető és gyakorlatias tanítása miatt, különösen azok számára, akik már rendelkeznek némi programozói háttérrel. Jó keverékét kínálja a programozási és adatelemzési ismereteknek, de inkább a középhaladók, mint az abszolút kezdők számára tartják alkalmasnak. Bár hasznos gyakorlatokat kínál és hasznos témákat tárgyal, egyes olvasók szerint más R-könyvekhez képest nem elég mély és széleskörű.

⬤ Jól megírt és könnyen érthető
⬤ gyakorlatias megközelítés az R megtanulásához
⬤ kvízeket és feladatokat tartalmaz a tanulás megerősítésére
⬤ értékes tippeket ad az adatszerkezetekről és alkalmazásokról
⬤ hasznos az R-rel újonnan ismerkedő programozók számára
⬤ tartalmaz fejezeteket a csomagok írásáról.

⬤ Nem alkalmas teljesen kezdők számára, akiknek nincs programozási tapasztalatuk
⬤ egyes témákat más könyvek mélyebben tárgyalnak
⬤ nem terjed ki átfogóan az R-re, illetve nem tartalmaz részletes megoldásokat a programozási problémákra
⬤ egyesek a kezdeti fejezeteket száraznak és nehéznek találják.

(30 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Learning R: A Step-By-Step Function Guide to Data Analysis

Könyv tartalma:

Tanulja meg, hogyan végezhet adatelemzést az R nyelvvel és szoftverkörnyezettel, még akkor is, ha kevés vagy semmilyen programozási tapasztalattal nem rendelkezik. Az ebben a gyakorlati útmutatóban található útmutatók segítségével megtanulhatja, hogyan használja az adatok elemzéséhez szükséges alapvető R-eszközöket, beleértve az adattípusokat és a programozási fogalmakat.

A Learning R második fele valódi adatelemzést mutat be a gyakorlatban, az adatok importálásától az eredmények közzétételéig mindent lefedve. A könyv minden egyes fejezete tartalmaz egy kvízt a tanultakról, és gyakorlatokkal zárul, amelyek többsége R-kód írásával jár.

⬤ Írjon egy egyszerű R programot, és fedezze fel, mire képes a nyelv.

⬤ Használjon olyan adattípusokat, mint a vektorok, tömbök, listák, adatkeretek és karakterláncok.

⬤ Futtasson kódot feltételesen vagy ismételten elágazásokkal és ciklusokkal.

⬤  Alkalmazza az R kiegészítő csomagokat, és csomagolja saját munkáját mások számára.

⬤ Tanulja meg, hogyan tisztítsa meg a különböző forrásokból importált adatokat.

⬤ Az adatok megértése a vizualizáció és az összefoglaló statisztikák segítségével.

⬤ Használjon statisztikai modelleket az adatokról szóló mennyiségi ítéletek átadására és előrejelzések készítésére.

⬤ Tanulja meg, mit tegyen, ha a dolgok rosszul mennek az adatelemzési kód írása közben.