R in azione: Analisi dei dati e grafica con R

Recensioni dei lettori

Questo libro è molto apprezzato per la sua profondità nell'insegnamento del linguaggio di programmazione R, in particolare nelle sue applicazioni per la scienza dei dati e la statistica. Fornisce esempi pratici, spiegazioni chiare e copre un'ampia gamma di argomenti, rendendolo adatto sia ai principianti che agli utenti avanzati.

Il libro è ben organizzato, con una progressione logica dai concetti di base a quelli avanzati. Presenta esempi pratici, istruzioni chiare e una panoramica completa delle funzionalità di R, tra cui la visualizzazione dei dati e l'analisi statistica. Gli utenti apprezzano lo stile di scrittura accattivante e la disponibilità di un ebook allegato. Molti recensori lo raccomandano come una risorsa essenziale per gli utenti di R, sia nuovi che esperti.

Alcuni utenti hanno notato che il libro manca di dettagli matematici dietro i metodi statistici discussi. Alcuni criticano la qualità della rilegatura fisica, con segnalazioni di pagine strappate o tagliate male. Inoltre, alcuni esempi potrebbero non fornire un codice completo per la creazione di grafici complessi, rendendo più difficile per i principianti replicare i risultati con precisione.

(basato su 102 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

R in Action: Data Analysis and Graphics with R

Contenuto del libro:

Sintesi

R in Action, seconda edizione, presenta sia il linguaggio R sia gli esempi che lo rendono così utile per gli sviluppatori aziendali. Concentrandosi sulle soluzioni pratiche, il libro offre un corso accelerato di statistica e copre metodi eleganti per gestire dati disordinati e incompleti che sono difficili da analizzare con i metodi tradizionali. Inoltre, si apprende la padronanza delle ampie capacità grafiche di R per esplorare e presentare i dati in modo visivo. Questa seconda edizione ampliata include nuovi capitoli sull'analisi delle serie temporali, sull'analisi dei cluster e sulle metodologie di classificazione, tra cui alberi decisionali, foreste casuali e macchine vettoriali di supporto.

L'acquisto del libro stampato include un eBook gratuito nei formati PDF, Kindle e ePub di Manning Publications.

Informazioni sulla tecnologia

I professionisti e i ricercatori si basano sui dati e R parla la lingua dell'analisi dei dati. R è un potente linguaggio di programmazione per il calcolo statistico. A differenza degli strumenti generici, R offre migliaia di moduli per risolvere qualsiasi problema di elaborazione o presentazione dei dati. R funziona su tutte le piattaforme più importanti ed è utilizzato da migliaia di grandi aziende e istituzioni in tutto il mondo.

Informazioni sul libro

R in Action, seconda edizione, insegna a utilizzare il linguaggio R presentando esempi rilevanti per gli sviluppatori scientifici, tecnici e aziendali. Concentrandosi su soluzioni pratiche, il libro offre un corso accelerato di statistica, compresi metodi eleganti per gestire dati disordinati e incompleti. Inoltre, si apprende la padronanza delle ampie funzionalità grafiche di R per l'esplorazione e la presentazione visiva dei dati. Questa seconda edizione ampliata include nuovi capitoli su previsioni, data mining e scrittura di report dinamici.

Cosa contiene

⬤ Tutorial completo sul linguaggio R.

⬤ Utilizzo di R per gestire, analizzare e visualizzare i dati.

⬤ Tecniche per il debug dei programmi e la creazione di pacchetti.

⬤ OOP in R.

⬤ Oltre 160 grafici.

Informazioni sull'autore

Rob Kabacoff è un ricercatore e insegnante esperto, specializzato nell'analisi dei dati. Gestisce anche il popolare sito web Quick-R all'indirizzo statmethods.net.

Indice dei contenuti

PARTE 1 INIZIARE.

⬤ Introduzione a R.

⬤ Creazione di un set di dati.

⬤ Iniziare con i grafici.

⬤ Gestione di base dei dati.

⬤ Gestione avanzata dei dati.

PARTE 2 METODI DI BASE.

⬤ Grafici di base.

⬤ Statistiche di base.

PARTE 3 METODI INTERMEDI.

⬤ Regressione.

⬤ Analisi della varianza.

⬤ Analisi della potenza.

⬤ Grafici intermedi.

⬤ Statistiche di ricampionamento e bootstrapping.

PARTE 4 METODI AVANZATI.

⬤ Modelli lineari generalizzati.

⬤ Componenti principali e analisi dei fattori.

⬤ Serie temporali.

⬤ Analisi dei cluster.

⬤ Classificazione.

⬤ Metodi avanzati per i dati mancanti.

PARTE 5 AMPLIAMENTO DELLE COMPETENZE.

⬤ Grafici avanzati con ggplot2.

⬤ Programmazione avanzata.

⬤ Creazione di un pacchetto.

⬤ Creazione di rapporti dinamici.

⬤ Grafici avanzati con il pacchetto lattice, disponibile solo online su manning.com/kabacoff2.