Bewertung:
Das Buch ist eine solide Einführung in R und deckt ein breites Spektrum an Themen wie Datenvisualisierung, Statistik und maschinelles Lernen ab. Es leidet jedoch unter einigen strukturellen Problemen, einer unzureichenden Indexierung und ist möglicherweise nicht für diejenigen geeignet, die ein schnelles Nachschlagewerk suchen, da es eher in Richtung eines Tutorials geht.
Vorteile:Das Buch ist gut gegliedert und bietet klare, praktische Beispiele für R-Anwendungen, so dass es sowohl für Anfänger als auch für fortgeschrittene Benutzer geeignet ist. Es deckt wesentliche Themen wie Datenverarbeitung, Visualisierung und die Möglichkeiten von R gut ab. Einige Leser schätzen die Tiefe des Buches und die Bandbreite der Informationen.
Nachteile:Das Buch gilt als veraltet und es fehlt ein umfassender Index, so dass es schwierig ist, bestimmte Informationen zu finden. Benutzer, die ein schnelles Nachschlagewerk suchen, könnten es als übermäßig lehrreich und wortreich empfinden. Einige haben angemerkt, dass das Buch nicht für absolute Anfänger geeignet ist, da es teilweise wortreich und schlecht strukturiert ist.
(basierend auf 29 Leserbewertungen)
R in a Nutshell: A Desktop Quick Reference
Wenn Sie R für statistische Berechnungen und Datenvisualisierung in Betracht ziehen, bietet dieses Buch einen schnellen und praktischen Leitfaden für so ziemlich alles, was Sie mit der Open-Source-Sprache R und der Softwareumgebung tun können. Sie lernen, wie Sie R-Funktionen schreiben und R-Pakete verwenden, um Daten aufzubereiten, zu visualisieren und zu analysieren.
Der Autor Joseph Adler veranschaulicht jeden Prozess mit einer Fülle von Beispielen aus Medizin, Wirtschaft und Sport. Diese zweite Auflage wurde für R 2.14 und 2.15 aktualisiert und enthält neue und erweiterte Kapitel über die Leistung von R, das Datenvisualisierungspaket ggplot2 und parallele R-Berechnungen mit Hadoop. Ein R-Tutorial und Hunderte von Beispielen ermöglichen einen schnellen Einstieg.
Erkunden Sie die R-Syntax, Objekte und andere Details der Sprache. Finden Sie Tausende von R-Paketen, die von Benutzern online zur Verfügung gestellt werden, einschließlich Bioconductor.
Lernen Sie, wie Sie R verwenden, um Daten für die Analyse vorzubereiten. Visualisieren Sie Ihre Daten mit den R-Paketen graphics, lattice und ggplot2. Verwenden Sie R, um statistische Feststellungen zu berechnen, Modelle anzupassen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu berechnen.
Beschleunigen Sie intensive Berechnungen, indem Sie parallele R-Programme für Hadoop schreiben. Erhalten Sie eine vollständige Desktop-Referenz zu R
| ISBN: | 9781449312084 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2012 |
| Seitenzahl: | 724 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
