R pratico 4: Applicazione di R alla manipolazione, all'elaborazione e all'integrazione dei dati

Titolo originale:

Practical R 4: Applying R to Data Manipulation, Processing and Integration

Contenuto del libro:

Capitolo 1: Per iniziare a lavorare con RCCapitolo 2: Come inserire i dati in RCCapitolo 3: Progetto 1: Lancio, analisi e report di un sondaggio con R e LimeSurveyCapitolo 4: Progetto 2: Analisi statistica avanzata con R e Mouselab WebCapitolo 5: R nella vita di tutti i giorniCapitolo 6: Progetto 3: Il Form Mailer di RCapitolo 7: Progetto 4: La presentazione alimentata da RCapitolo 8: R ovunqueCapitolo 9: Progetto 5: L'avviso di cambiamento! Capitolo 10: Progetto 6: L'assistente personale R.

VISTA DETTAGLIATA QUI DI SEGUITO.

Capitolo 1: Iniziare a lavorare con RCObiettivo del capitolo: - Spiegare cos'è e cosa non è R- Spiegare il panorama di R - la sua natura open source e i vari modi in cui viene utilizzato. - Spiegare come R viene installato, su quali tipi di sistemi viene eseguito e come l'utente interagisce con esso. - Spiegare lo script R di base, l'esecuzione di comandi di base in R (ad esempio, un “Hello World”) e calcoli di base.

Capitolo 2: Alimentare la bestia: Come inserire i dati in R- Spiegare i diversi tipi di dati con cui R può lavorare e come vengono archiviati. - Spiegare le basi della connessione di R a file piatti, file di database, server di database e dati pubblicati su Internet. - Fornire esempi per scaricare dati direttamente da Google Sheets, siti web e altro direttamente da R. - Fornire esempi di scraping di dati di base con R. - Spiegare la scrittura di oggetti di dati nel formato nativo RData e in altri formati per un uso intercambiabile.

Capitolo 3: Ricetta 1: Lancio, analisi e report di un sondaggio con R e LimeSurvey - Spiegare uno scenario reale: Un progetto di indagine applicabile alle ricerche di mercato. - Discutere uno strumento open-source, LimeSurvey, che può essere usato per creare un sondaggio, raccogliere le risposte e scaricarle in R. - Portare i dati in R ed eseguire statistiche di sintesi di base sui dati. - Portare le analisi più avanti nella statistica inferenziale (regressione lineare). Capitolo 4: Ricetta 2: Analisi statistica avanzata con R e Mouselab Web - Uno scenario di dati più approfondito rispetto al Capitolo 3, in cui si discute di come Mouselab Web (uno strumento open source) possa essere utilizzato per tracciare il modo in cui le persone vedono prodotti e servizi e prendono decisioni. - Introduce una progettazione statistica avanzata utilizzando regressioni lineari a metodi misti. - Introduce anche l'idea dei pacchetti R e i rischi dell'uso dei pacchetti (ad esempio, le preoccupazioni per la sicurezza futura). Questo capitolo è un concetto molto approfondito che verrà presentato in modo accessibile, in modo che i lettori apprendano i punti di forza relativi al funzionamento di R e a come proteggere i propri progetti R, ma anche un progetto unico applicabile alla psicologia e alle ricerche di mercato.

Capitolo 5: R nella vita quotidiana - Forse non siete degli statistici, ma volete che R vi sia utile nel vostro lavoro. Questo capitolo illustra come R può essere utilizzato per automatizzare... o La formattazione dei datio La manipolazione dei datio I rapporti sui dati- Questo capitolo parla anche di come gli utenti possono scrivere funzioni personalizzate in R per accelerare i loro flussi di lavoro. - Infine, questo capitolo parla di come esportare i risultati da R in software desktop comuni come Microsoft Office.

Capitolo 6: Ricetta 3: il form mailer di R - Mail Merge è un ottimo strumento di Microsoft Office, ma è interamente basato sulla grafica - punta e clicca, trascina e rilascia. E se si potesse scrivere? - Questa ricetta tratta lo scripting di un'attività di tipo Mail Merge, ovvero l'invio di e-mail personalizzate con informazioni sui report direttamente da R attraverso un server di posta elettronica. - Lungo il percorso impariamo un po' di più sulla manipolazione dei dati, prendendo dati di formato lungo (cifre di vendita) e...