Statystyczny Slam Dunk: Analiza statystyczna z R na prawdziwych danych NBA

Opinie czytelników

Książka oferuje wciągające podejście do analizy statystycznej przez pryzmat danych NBA, dzięki czemu jest przystępna zarówno dla fanów koszykówki, jak i osób zainteresowanych nauką o danych. Łączy w sobie praktyczne zastosowania, programowanie w R i kompleksowe projekty, które prowadzą czytelników krok po kroku w ich podróży edukacyjnej.

⬤ Wciągające wykorzystanie danych NBA dla fanów sportu.
⬤ Kompleksowe omówienie projektów związanych z nauką o danych, w tym porządkowania danych, EDA i uczenia maszynowego.
⬤ Dobrze skonstruowane rozdziały, które opierają się na sobie nawzajem, zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych użytkowników.
⬤ Przejrzyste objaśnienia programowania w języku R i odpowiednich metod statystycznych.
⬤ Oferuje rzeczywisty wgląd w analitykę koszykówki.

Książka może być fizycznie ciężka i choć zapewnia głębię, może wydawać się onieśmielająca dla zupełnie początkujących, którzy nie mieli wcześniej styczności ze statystyką lub programowaniem.

(na podstawie 5 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Statistics Slam Dunk: Statistical Analysis with R on Real NBA Data

Zawartość książki:

Naucz się statystyki, analizując dane z profesjonalnych meczów koszykówki! W tej pełnej akcji książce zbudujesz swoje umiejętności w zakresie eksploracyjnej analizy danych, zagłębiając się w fascynujący świat meczów NBA i statystyk graczy przy użyciu języka R.

W Statistics Slam Dunk rozwiniesz zestaw umiejętności związanych z danymi R, w tym:

Odczytywanie i zapisywanie danych.

Instalowanie i ładowanie pakietów.

Przekształcanie, porządkowanie i przetwarzanie danych.

Stosowanie najlepszych w swojej klasie technik eksploracyjnej analizy danych.

Tworzenie atrakcyjnych wizualizacji.

Rozwijanie nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów uczenia maszynowego.

Wykonywanie testów hipotez, w tym testów t i testów chi-kwadrat na niezależność.

Obliczanie wartości oczekiwanych, współczynników Giniego i wyników Z.

Statistics Slam Dunk podnosi umiejętności w zakresie nauki o danych w języku R, podejmując praktyczne wyzwania analityczne oparte na danych z meczów i zawodników NBA. Czy celowe przegrywanie meczów jest racjonalną strategią? Które statystyki mają wpływ na zwycięstwa i porażki? Każdy rozdział tego jedynego w swoim rodzaju przewodnika wykorzystuje nowe techniki nauki o danych, aby ujawnić interesujące spostrzeżenia, takie jak te. I tak jak w prawdziwym świecie, w Statistics Slam Dunk nie znajdziesz czystych, gotowych zestawów danych. Podejmiesz wyzwanie uporania się z nieuporządkowanymi danymi, aby rozwinąć umiejętności, które uczynią cię gwiazdą w każdym zespole zajmującym się danymi.

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

O technologii

Niesamowite spostrzeżenia kryją się w surowych danych, a analiza statystyczna za pomocą R może pomóc je ujawnić! R został stworzony z myślą o danych i obsługuje modelowanie i techniki statystyczne, w tym modele regresji i klasyfikacji, prognozy szeregów czasowych i algorytmy grupowania. A kiedy chcesz zobaczyć swoje wyniki, wizualizacje R są oszałamiające, z najlepszymi w swojej klasie wykresami i wykresami.

O książce

Statistics Slam Dunk : Statistical analysis with R on real NBA data to interesujący i wciągający przewodnik po analizie statystycznej przy użyciu R. Jest pełen praktycznych technik statystycznych, z których każda została zademonstrowana przy użyciu rzeczywistych danych pobranych z meczów NBA. W każdym rozdziale odkryjesz nowe (i czasami zaskakujące! ) spojrzenie na koszykówkę, wraz z dokładnymi instrukcjami krok po kroku, jak wygenerować te rewelacje.

Zdobędziesz praktyczne doświadczenie w czyszczeniu, manipulowaniu, eksplorowaniu, testowaniu i analizowaniu danych za pomocą podstawowych funkcji R i przydatnych pakietów R. Możliwości wizualizacji R są widoczne w 300 wizualizacjach zawartych w książce oraz prawie 30 wykresach, w tym wykresach Pareto i diagramach Sankeya. To znacznie więcej niż przewodnik dla początkujących, książka ta bada zaawansowane techniki analityczne i pakiety do zarządzania danymi. Przekonasz się, że będziesz wielokrotnie wracać do tej książki jako podręcznego źródła informacji!

O czytelniku

Wymaga początkowej znajomości podstawowych pojęć statystycznych. Nie jest wymagana zaawansowana znajomość statystyki, uczenia maszynowego, R ani koszykówki.

O autorze

Gary Sutton jest wiceprezesem w wiodącej firmie świadczącej usługi finansowe. Zbudował i prowadził wysokowydajne organizacje zajmujące się inteligencją biznesową i analityką w wielu branżach, w których R był preferowanym językiem programowania do modelowania predykcyjnego, analiz statystycznych i innych spostrzeżeń ilościowych. Gary uzyskał tytuł licencjata na Uniwersytecie Południowej Kalifornii, tytuł magistra na Uniwersytecie George'a Washingtona oraz drugi tytuł magistra nauk o danych na Uniwersytecie Northwestern.