R în acțiune: Analiză de date și grafică cu R

Recenzii ale cititorilor

Această carte este foarte apreciată pentru profunzimea cu care predă limbajul de programare R, în special aplicațiile sale pentru știința datelor și statistică. Ea oferă exemple practice, explicații clare și acoperă o gamă largă de subiecte, fiind potrivită atât pentru începători, cât și pentru utilizatorii avansați.

Cartea este bine organizată, cu o progresie logică de la conceptele de bază la cele avansate. Prezintă exemple practice, instrucțiuni clare și o prezentare cuprinzătoare a capacităților R, inclusiv vizualizarea datelor și analiza statistică. Utilizatorii apreciază stilul de scriere captivant și disponibilitatea unui ebook însoțitor. Mulți recenzenți o recomandă ca fiind o resursă esențială atât pentru utilizatorii noi, cât și pentru cei experimentați ai R.

Unii utilizatori au remarcat că cărții îi lipsesc detaliile matematice din spatele metodelor statistice discutate. Câțiva critică calitatea legăturii fizice, cu rapoarte de pagini rupte sau tăiate prost. În plus, este posibil ca unele exemple să nu furnizeze codul complet pentru grafice complexe, ceea ce face mai dificilă reproducerea exactă a rezultatelor pentru începători.

(pe baza a 102 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

R in Action: Data Analysis and Graphics with R

Conținutul cărții:

Rezumat

R in Action, Second Edition prezintă atât limbajul R, cât și exemplele care îl fac atât de util pentru dezvoltatorii de afaceri. Concentrându-se pe soluții practice, cartea oferă un curs intensiv de statistică și acoperă metode elegante de abordare a datelor dezordonate și incomplete care sunt dificil de analizat prin metode tradiționale. De asemenea, veți stăpâni capacitățile grafice extinse ale R pentru explorarea și prezentarea vizuală a datelor. Iar această a doua ediție extinsă include noi capitole despre analiza seriilor temporale, analiza cluster și metodologiile de clasificare, inclusiv arbori de decizie, păduri aleatorii și mașini cu vectori de suport.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.

Despre tehnologie

Profesioniștii din domeniul afacerilor și cercetătorii prosperă pe baza datelor, iar R vorbește limba analizei datelor. R este un limbaj de programare puternic pentru calculul statistic. Spre deosebire de instrumentele de uz general, R oferă mii de module pentru rezolvarea aproape a oricărei provocări legate de procesarea sau prezentarea datelor cu care vă puteți confrunta. R rulează pe toate platformele importante și este utilizat de mii de corporații și instituții importante din întreaga lume.

Despre carte

R in Action, Second Edition vă învață cum să utilizați limbajul R prin prezentarea de exemple relevante pentru dezvoltatorii științifici, tehnici și de afaceri. Concentrându-se pe soluții practice, cartea oferă un curs rapid de statistică, inclusiv metode elegante de abordare a datelor dezordonate și incomplete. De asemenea, veți stăpâni capacitățile grafice extinse ale R pentru explorarea și prezentarea vizuală a datelor. Iar această a doua ediție extinsă include noi capitole despre previziuni, extragerea datelor și scrierea de rapoarte dinamice.

Ce este în interior

⬤ Tutorial complet despre limbajul R.

⬤ Utilizarea R pentru gestionarea, analiza și vizualizarea datelor.

⬤ Tehnicile pentru depanarea programelor și crearea pachetelor.

⬤ OOP în R.

⬤ Peste 160 de grafice.

Despre autor

Dr. Rob Kabacoff este un cercetător și profesor experimentat, specializat în analiza datelor. De asemenea, el întreține popularul site Quick-R la statmethods.net.

Tabla de conținut

PARTEA 1 INIȚIERE.

⬤ Introducere la R.

⬤ Crearea unui set de date.

⬤ Începerea cu graficele.

⬤ Gestionarea de bază a datelor.

⬤ Gestionarea avansată a datelor.

PARTEA 2 METODE DE BAZĂ.

⬤ Grafice de bază.

⬤ Statistici de bază.

PARTEA 3 METODE INTERMEDIARE.

⬤ Regresie.

⬤ Analiza varianței.

⬤ Analiza puterii.

⬤ Grafice intermediare.

⬤ Statistici de eșantionare și bootstrapping.

PARTEA 4 METODE AVANSATE.

⬤ Modele liniare generalizate.

⬤ Componente principale ș i analiză factorială.

⬤ Serii temporale.

⬤ Analiză de clustere.

⬤ Clasificare.

⬤ Metode avansate pentru date lipsă.

PARTEA 5 EXTINDEREA COMPETENȚELOR.

⬤ Grafică avansată cu ggplot2.

⬤ Programare avansată.

⬤ Crearea unui pachet.

⬤ Crearea de rapoarte dinamice.

⬤ Grafică avansată cu pachetul lattice disponibil numai online la manning.com/kabacoff2.