Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch wird für seine Zugänglichkeit und sein leichtes Verständnis gelobt, was es zu einer guten Wahl für R-Anfänger macht. Einige Rezensenten sind jedoch der Meinung, dass es zu kurz ist und von mehr Inhalt profitieren könnte.
Vorteile:Leicht verständlich, unterhaltsam zu lesen, sehr empfehlenswert für Anfänger, gut zum Erlernen von R mit Schwerpunkt auf der praktischen Anwendung im Labor, gut geschriebener Code und effektive Beispiele.
Nachteile:Etwas kurz, es fehlt an Tiefe für fortgeschrittene Themen, und der Leser wünscht sich vielleicht mehr Inhalt.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Easy R: Access, Prepare, Visualize, Explore Data, and Write Papers
Inhalt des Buches:
Möchten Sie R lernen? Dieses Buch basiert auf der Prämisse, dass jeder, der ein wenig Freizeit und eine gesunde Neugier hat, lernen kann, R in seinem Studium oder bei der Arbeit zu verwenden. Die Autoren konzentrieren sich auf die Verwendung von R für nützliche Dinge wie das Schreiben von Berichten, das Erstellen von Daten und Diagrammen, den Zugriff auf von anderen gesammelte Datensätze, die Aufbereitung von Daten und die Durchführung einfacher Datenanalysen.
In diesem Buch lernen Sie, wie man: R und RStudio(R) zu installieren und ein RStudio(R)-Projekt und -Ordner einzurichten; einen Aufsatz mit Diagrammen auf der Grundlage einfacher realer Daten unter Verwendung von R Markdown zu schreiben; Variablen aus alltäglichen numerischen Informationen zu erstellen und Daten durch fünf Arten von Diagrammen - Balkendiagramm, Histogramm, Tortendiagramm, Streudiagramm und Zeitseriendiagramm - zu visualisieren, um Muster in den Daten zu erkennen; R-Programme zu schreiben und auszuführen und Ihre Daten gemäß dem Tidyverse-Ansatz vorzubereiten; Importieren externer Datensätze in R, Installieren von R-Datenpaketen und Durchführen erster Datenvaliditätsprüfungen; Durchführen explorativer Datenanalysen anhand von drei Übungen mit Daten zu Wahlergebnissen, Verbrauch natürlicher Ressourcen und Bruttoinlandsprodukt (BIP) mittels Datenvisualisierung, Korrelationskoeffizient und einfacher Regression; Verfassen einer Forschungsarbeit über die Auswirkungen des BIP pro Kopf auf die Lebenserwartung mithilfe von R Markdown.
Studentenfreundliche Sprache und Beispiele (wie z. B. die meistgesehenen Sendungen auf Netflix und die Top-5-Songs auf Spotify), kumulatives Lernen und praktische Übungen machen dieses Buch zu einem unverzichtbaren Leitfaden für eine Vielzahl von Kursen, in denen Daten verwendet werden und Berichte geschrieben werden müssen.
Code und Datensätze, die zur Durchführung der Beispiele im Buch verwendet werden, sind auf einer begleitenden Website verfügbar.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781544379418 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 192 |
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