Data Analysis with R, második kiadás

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 23 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Data Analysis with R, Second Edition

Könyv tartalma:

Ismerje meg példákon keresztül az adatelemzés alapjait, valamint számos középhaladó és haladó módszert és technikát az osztályozástól és a regressziótól kezdve a Bayes-módszerekig és az MCMC-ig, amelyek azonnal alkalmazhatók.

Főbb jellemzők:

⬤ Elemezze adatait az R - a leghatékonyabb statisztikai programozási nyelv - segítségével.

⬤ Tanulja meg, hogyan valósítsa meg az alkalmazott statisztikát gyakorlati felhasználási esetek segítségével.

⬤ Használja a népszerű R csomagokat a strukturálatlan és strukturált adatokkal való munkához.

Könyv leírása:

Az akadémikusok által gyakran választott eszköz, az R mélyen elterjedt a magánszektorban, és megtalálható a legfejlettebb és legsikeresebb vállalatok termelési pipeline-jában. Az R teljesítménye és szakterület-specifikussága lehetővé teszi, hogy a felhasználó könnyen, gyorsan és tömören fejtse ki az összetett analitikát.

Az R és a statisztikai következtetés alapjaival kezdve ez a könyv a fejlett prediktív analitikába merül el, és valós példákon keresztül mutatja be, hogyan lehet ezeket a technikákat valós adatokra alkalmazni.

A könyv, amely tele van izgalmas problémákkal és feladatokkal, az R és szintaxisának áttekintésével kezdődik, olyan csomagokkal, mint az Rcpp, a ggplot2 és a dplyr. Innen kezdve megismerkedhet az alkalmazott statisztika alapjaival, és erre a tudásra építve kifinomult és erőteljes elemzések elvégzéséhez. Oldja meg az adatelemzés gyakorlati végrehajtásával kapcsolatos nehézségeket, és talál megoldásokat a rendezetlen adatokkal való munkára, a nagyméretű adatokra, az eredmények közlésére és a reprodukálhatóság elősegítésére.

Ezt a könyvet úgy tervezték, hogy felbecsülhetetlen értékű forrás legyen bárki adatelemzői pályafutásának számos szakaszán keresztül.

Mit fog tanulni:

⬤ Mélyreható ismereteket szerez a statisztikai érvelés és a mintavételezés elméletéről.

⬤ Hipotézisvizsgálat alkalmazása az adatokból való következtetések levonásához.

⬤ Tanulja meg a paraméterek becslésére szolgáló Bayes-módszereket.

⬤ Regressziós, osztályozási és idősoros modellek képzése.

⬤ Kezelje méltóságteljesen a hiányzó adatokat többszörös imputálással.

⬤ A problémás adatpontok azonosítása és kezelése.

⬤ Tanulja meg, hogyan skálázza elemzéseit nagyobb adatokra az Rcpp, data. table, dplyr és a párhuzamosítás segítségével.

⬤ Vezesse be a legjobb gyakorlatokat, hogy megkönnyítse a munkáját és megkönnyítse a reprodukálhatóságot.

Kinek szól ez a könyv:

A kezdő adattudósok és adatelemzők, akiknek új az adatelemzés fogalma, vagy akik hatékony elemzési modelleket szeretnének építeni az R-ben, hasznosnak találják ezt a könyvet. Az adatelemzéssel kapcsolatos előzetes ismeretek nem szükségesek, bár az R programozási nyelv alapvető ismerete szükséges ahhoz, hogy a lehető legtöbbet hozza ki ebből a könyvből.