Bewertung:
Dieses Buch ist hochgelobt für seine Tiefe bei der Vermittlung der Programmiersprache R, insbesondere bei ihren Anwendungen für Datenwissenschaft und Statistik. Es bietet praktische Beispiele, klare Erklärungen und deckt ein breites Spektrum an Themen ab, so dass es sowohl für Anfänger als auch für Fortgeschrittene geeignet ist.
Vorteile:Das Buch ist gut gegliedert, mit einer logischen Abfolge von grundlegenden zu fortgeschrittenen Konzepten. Es bietet praktische Beispiele, klare Anweisungen und einen umfassenden Überblick über die Möglichkeiten von R, einschließlich Datenvisualisierung und statistischer Analyse. Die Benutzer schätzen den ansprechenden Schreibstil und die Verfügbarkeit eines begleitenden Ebooks. Viele Rezensenten empfehlen das Buch als unverzichtbare Ressource sowohl für neue als auch für erfahrene R-Nutzer.
Nachteile:Einige Nutzer bemängeln, dass es dem Buch an mathematischen Details hinter den besprochenen statistischen Methoden mangelt. Einige kritisieren die Qualität der physischen Bindung und berichten, dass die Seiten reißen oder schlecht geschnitten sind. Außerdem enthalten einige Beispiele keinen vollständigen Code für komplexe Diagramme, was es Anfängern erschwert, die Ergebnisse genau zu reproduzieren.
(basierend auf 102 Leserbewertungen)
R in Action: Data Analysis and Graphics with R
Zusammenfassung
R in Action, Second Edition stellt sowohl die Sprache R als auch die Beispiele vor, die sie für Unternehmensentwickler so nützlich machen. Das Buch konzentriert sich auf praktische Lösungen, bietet einen Crashkurs in Statistik und behandelt elegante Methoden für den Umgang mit unübersichtlichen und unvollständigen Daten, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer zu analysieren sind. Sie werden auch die umfangreichen grafischen Möglichkeiten von R beherrschen, um Daten visuell zu erforschen und darzustellen. Diese erweiterte zweite Auflage enthält neue Kapitel über Zeitreihenanalyse, Clusteranalyse und Klassifizierungsmethoden, einschließlich Entscheidungsbäume, Zufallswälder und Support-Vektor-Maschinen.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über die Technologie
Geschäftsleute und Forscher leben von Daten, und R spricht die Sprache der Datenanalyse. R ist eine leistungsstarke Programmiersprache für statistische Berechnungen. Im Gegensatz zu Allzweck-Tools bietet R Tausende von Modulen, mit denen Sie nahezu jede Herausforderung bei der Datenanalyse oder -präsentation lösen können, die sich Ihnen stellt. R läuft auf allen wichtigen Plattformen und wird von Tausenden von großen Unternehmen und Institutionen weltweit eingesetzt.
Über das Buch
R in Action, Second Edition lehrt Sie den Umgang mit der Sprache R anhand von Beispielen, die für wissenschaftliche, technische und geschäftliche Entwickler relevant sind. Das Buch konzentriert sich auf praktische Lösungen und bietet einen Crashkurs in Statistik, einschließlich eleganter Methoden für den Umgang mit unübersichtlichen und unvollständigen Daten. Sie werden auch die umfangreichen grafischen Möglichkeiten von R beherrschen, um Daten visuell zu erforschen und zu präsentieren. Und diese erweiterte zweite Auflage enthält neue Kapitel über Prognosen, Data Mining und die Erstellung dynamischer Berichte.
Was ist drin?
⬤ Komplettes Tutorial zur Sprache R.
⬤ Verwendung von R zur Verwaltung, Analyse und Visualisierung von Daten.
⬤ Techniken zum Debuggen von Programmen und Erstellen von Paketen.
⬤ OOP in R.
⬤ Über 160 Diagramme.
Über den Autor
Dr. Rob Kabacoff ist ein erfahrener Forscher und Lehrer, der sich auf die Datenanalyse spezialisiert hat. Er unterhält auch die beliebte Quick-R-Website unter statmethods.net.
Inhaltsverzeichnis
TEIL 1 ERSTE SCHRITTE.
⬤ Einführung in R.
⬤ Erstellen eines Datensatzes.
⬤ Einstieg in die Arbeit mit Diagrammen.
⬤ Grundlegende Datenverwaltung.
⬤ Fortgeschrittene Datenverwaltung.
TEIL 2 GRUNDLEGENDE METHODEN.
⬤ Grundlegende Diagramme.
⬤ Grundlegende Statistik.
TEIL 3 ZWISCHENMETHODEN.
⬤ Regression.
⬤ Varianzanalyse.
⬤ Power-Analyse.
⬤ Zwischengrafiken.
⬤ Wiederholungsstichprobenstatistik und Bootstrapping.
TEIL 4 FORTGESCHRITTENE METHODEN.
⬤ Verallgemeinerte lineare Modelle.
⬤ Hauptkomponenten und Faktorenanalyse.
⬤ Zeitreihen.
⬤ Cluster-Analyse
⬤ Klassifikation.
⬤ Fortgeschrittene Methoden für fehlende Daten.
TEIL 5: ERWEITERUNG IHRER FÄHIGKEITEN.
⬤ Fortgeschrittene Grafiken mit ggplot2.
⬤ Fortgeschrittene Programmierung.
⬤ Erstellen eines Pakets.
⬤ Erstellen von dynamischen Berichten.
⬤ Fortgeschrittene Grafiken mit dem Lattice-Paket, das nur online unter manning.com/kabacoff2 verfügbar ist.
| ISBN: | 9781617291388 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2015 |
| Seitenzahl: | 608 |
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