R in Action: Analiza danych i grafika z R

Opinie czytelników

Książka ta jest wysoko ceniona za dogłębne nauczanie języka programowania R, w szczególności w jego zastosowaniach do nauki o danych i statystyki. Dostarcza praktycznych przykładów, jasnych wyjaśnień i obejmuje szeroki zakres tematów, dzięki czemu jest odpowiednia zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników.

Książka jest dobrze zorganizowana, z logicznym postępem od podstawowych do zaawansowanych pojęć. Zawiera praktyczne przykłady, jasne instrukcje i kompleksowy przegląd możliwości R, w tym wizualizacji danych i analizy statystycznej. Użytkownicy doceniają wciągający styl pisania i dostępność towarzyszącego ebooka. Wielu recenzentów poleca ją jako niezbędne źródło wiedzy zarówno dla nowych, jak i doświadczonych użytkowników R.

Niektórzy użytkownicy zauważyli, że w książce brakuje szczegółów matematycznych stojących za omawianymi metodami statystycznymi. Niektórzy krytykowali jakość fizycznej oprawy, z doniesieniami o rozdzieraniu się stron lub ich słabym przycięciu. Dodatkowo, niektóre przykłady mogą nie zawierać kompletnego kodu dla złożonych wykresów, co utrudnia początkującym dokładne odtworzenie wyników.

(na podstawie 102 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

R in Action: Data Analysis and Graphics with R

Zawartość książki:

Streszczenie

R in Action, Second Edition przedstawia zarówno język R, jak i przykłady, które sprawiają, że jest on tak przydatny dla programistów biznesowych. Koncentrując się na praktycznych rozwiązaniach, książka oferuje szybki kurs statystyki i obejmuje eleganckie metody radzenia sobie z nieuporządkowanymi i niekompletnymi danymi, które są trudne do analizy przy użyciu tradycyjnych metod. Opanujesz również szerokie możliwości graficzne R do eksploracji i wizualnej prezentacji danych. Rozszerzone drugie wydanie zawiera nowe rozdziały dotyczące analizy szeregów czasowych, analizy skupień i metodologii klasyfikacji, w tym drzew decyzyjnych, lasów losowych i maszyn wektorów nośnych.

Zakup książki drukowanej obejmuje bezpłatny eBook w formatach PDF, Kindle i ePub od Manning Publications.

O technologii

Profesjonaliści biznesowi i naukowcy rozwijają się dzięki danym, a R mówi językiem analizy danych. R to potężny język programowania do obliczeń statystycznych. W przeciwieństwie do narzędzi ogólnego przeznaczenia, R zapewnia tysiące modułów do rozwiązywania niemal każdego wyzwania związanego z analizą danych lub prezentacją, przed którym możesz stanąć. R działa na wszystkich ważnych platformach i jest używany przez tysiące dużych korporacji i instytucji na całym świecie.

O książce

R in Action, Second Edition uczy, jak korzystać z języka R, prezentując przykłady istotne dla programistów naukowych, technicznych i biznesowych. Koncentrując się na praktycznych rozwiązaniach, książka oferuje szybki kurs statystyki, w tym eleganckie metody radzenia sobie z nieuporządkowanymi i niekompletnymi danymi. Opanujesz również szerokie możliwości graficzne R do eksploracji i wizualnej prezentacji danych. Rozszerzone drugie wydanie zawiera nowe rozdziały poświęcone prognozowaniu, eksploracji danych i dynamicznemu pisaniu raportów.

What's Inside

⬤ Kompletny samouczek języka R.

⬤ Wykorzystanie R do zarządzania, analizowania i wizualizowania danych.

⬤ Techniki debugowania programów i tworzenia pakietów.

⬤ OOP w R.

⬤ Ponad 160 wykresów.

O autorze

Dr Rob Kabacoff jest doświadczonym badaczem i nauczycielem specjalizującym się w analizie danych. Prowadzi również popularną stronę internetową Quick-R pod adresem statmethods.net.

Spis treści

CZĘŚĆ 1 ROZPOCZĘCIE.

⬤ Wprowadzenie do R.

⬤ Tworzenie zbioru danych.

⬤ Rozpoczęcie pracy z wykresami.

⬤ Podstawowe zarządzanie danymi.

⬤ Zaawansowane zarządzanie danymi.

CZĘŚĆ 2 PODSTAWOWE METODY.

⬤ Podstawowe wykresy.

⬤ Podstawowe statystyki.

CZĘŚĆ 3 METODY POŚREDNIE.

⬤ Regresja.

⬤ Analiza wariancji.

⬤ Analiza mocy.

⬤ Wykresy pośrednie.

⬤ Statystyka próbkowania i bootstrapping.

CZĘŚĆ 4 METODY ZAAWANSOWANE.

⬤ Uogólnione modele liniowe.

⬤ Główne składowe i analiza czynnikowa.

⬤ Szeregi czasowe.

⬤ Analiza klastrów.

⬤ Klasyfikacja.

⬤ Zaawansowane metody dla brakujących danych.

CZĘŚĆ 5 POSZERZANIE UMIEJĘTNOŚCI.

⬤ Zaawansowana grafika z ggplot2.

⬤ Zaawansowane programowanie.

⬤ Tworzenie pakietu.

⬤ Tworzenie dynamicznych raportów.

⬤ Zaawansowana grafika z pakietem lattice dostępnym tylko online na stronie manning.com/kabacoff2.