Robert I. Kabacoff R语言社区著名学习网站Quick-Rhttp://www.statmethods.net/)的幕后维护者,现为全球化开发与咨询公司Management研究集团研发副总裁。此前,Kabacoff博士是佛罗里达诺瓦东南大学的教授,讲授定量方法和统计编程的研究生课程。Kabacoff还是临床心理学博士、统计顾问,擅长数据分析,在健康、金融服务、制造业、行为科学、政府和学术界有20余年的研究和统计咨询经验。
数据时代已经到来,但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺。由于“大数据”对每个领域的决定性影响, 相对于经验和直觉,在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并作出科学、客观的决策越来越重要。开源软件R是世界上最流行的数据分析、统计计算及制图语言,几乎能够完成任何数据处理任务,可安装并运行于所有主流平台,为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具,是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。 本书从解决实际问题入手,尽量跳脱统计学的理论阐述来讨论R语言及其应用,讲解清晰透澈,极具实用性。作者不仅高度概括了R语言的强大功能、展示了各种实用的统计示例,而且对于难以用传统方法分析的凌乱、不完整和非正态的数据也给出了完备的处理方法。通读本书,你将全面掌握使用R语言进行数据分析、数据挖掘的技巧,并领略大量探索和展示数据的图形功能,从而更加高效地进行分析与沟通。想要成为倍受高科技企业追捧的、炙手可热的数据分析师吗?想要科学分析数据并正确决策吗?不妨从本书开始,挑战大数据,用R开始炫酷的数据统计与分析吧! 本书内容: R安装与操作
数据导入/导出及格式化双变量关系的描述性分析回归分析
模型适用性的评价方法以及结果的可视化
用图形实现变量关系的可视化
在给定置信度的前提下确定样本量
高级统计分析方法和高级绘图
亮点全在第八章 「如果你和是我一样是从第一章开始一路死磕过来的 ~当你看到~Page158到Page160的时候~ 就知道 前面的一切都是值得的。」 第六章建议学完第三部分再回过头来看~因为图形部分在分析里面确实不算是「前站」 第七章需要一定的统计学尝试常识,我听从作者的建议...
评分亮点全在第八章 「如果你和是我一样是从第一章开始一路死磕过来的 ~当你看到~Page158到Page160的时候~ 就知道 前面的一切都是值得的。」 第六章建议学完第三部分再回过头来看~因为图形部分在分析里面确实不算是「前站」 第七章需要一定的统计学尝试常识,我听从作者的建议...
评分我是2014年买的第一版,断断续续看了一些。这次刚好遇到图灵出了第二版,遂买来收藏一番。考虑到《R语言实战(第2版)》比第一版贵了20RMB,厚了近200页,想搞个大新闻,故拿两本书比较一番。 优点 1、第二版在前14章与第一版相差无异。主要是基本的R安装、数据导入、初级数据...
评分数据挖掘入门到精通—R语言视频教程 课程观看地址:http://www.xuetuwuyou.com/course/59 课程介绍 一、课程所用软件:R 3.2.2(64位) RStudio 二、课程涉及到的技术点: 1)R语言的基本语法、函数 2)R中实用性很强的包 3)模式识别、分类预测算法原理及其实现 三、课程学...
:TP312/290
评分很清晰详细的好书!零基础,先按作者的建议,把介绍、数据管理、简单统计、逻辑回归和聚类部分看完,然后又调头学习绘图部分的内容(包括ggplot2和lattice绘图系统)。因为没有专业背景,最难的是统计部分,其他部分撸两遍代码会清晰很多。 如果也是自学,建议结合慕课网《R语言基础》《R语言数据可视化》两个免费网课学习,讲得不错。 最后,一切都要回归实践!强迫自己接了一个工作报告,数据处理的三章反复看了三四次,加了两个星期的班,算是有眉目了,接下来继续磨画图--2018年第十五本
评分我为当初说这本书很傻逼而感到忏悔……
评分从实用出发的书,对我自己特别是关于功效分析的部分很有收获
评分不就是统计绘图嘛,有些数据切片的操作实在是有些费解,作者说回归分析(lm)是最长的一章,它是交互性很强的分析。。。
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