Mastering Data Analysis with R

ยท Packt Publishing Ltd
เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•
396
เชชเซ‡เชœ

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช• เชตเชฟเชถเซ‡

Gain sharp insights into your data and solve real-world data science problems with Rโ€”from data munging to modeling and visualizationAbout This BookHandle your data with precision and care for optimal business intelligenceRestructure and transform your data to inform decision-makingPacked with practical advice and tips to help you get to grips with data miningWho This Book Is For

If you are a data scientist or R developer who wants to explore and optimize your use of R's advanced features and tools, this is the book for you. A basic knowledge of R is required, along with an understanding of database logic.

What You Will LearnConnect to and load data from R's range of powerful databasesSuccessfully fetch and parse structured and unstructured dataTransform and restructure your data with efficient R packagesDefine and build complex statistical models with glmDevelop and train machine learning algorithmsVisualize social networks and graph dataDeploy supervised and unsupervised classification algorithmsDiscover how to visualize spatial data with RIn Detail

R is an essential language for sharp and successful data analysis. Its numerous features and ease of use make it a powerful way of mining, managing, and interpreting large sets of data. In a world where understanding big data has become key, by mastering R you will be able to deal with your data effectively and efficiently.

This book will give you the guidance you need to build and develop your knowledge and expertise. Bridging the gap between theory and practice, this book will help you to understand and use data for a competitive advantage.

Beginning with taking you through essential data mining and management tasks such as munging, fetching, cleaning, and restructuring, the book then explores different model designs and the core components of effective analysis. You will then discover how to optimize your use of machine learning algorithms for classification and recommendation systems beside the traditional and more recent statistical methods.

Style and approach

Covering the essential tasks and skills within data science, Mastering Data Analysis provides you with solutions to the challenges of data science. Each section gives you a theoretical overview before demonstrating how to put the theory to work with real-world use cases and hands-on examples.

เชตเชงเซ เชถเซ‹เชงเซ‹

เชฒเซ‡เช–เช• เชตเชฟเชถเซ‡

Gergely Daroczi is a former assistant professor of statistics and an enthusiastic R user and package developer. He is the founder and CTO of an R-based reporting web application at http://rapporter.net and a PhD candidate in sociology. He is currently working as the lead R developer/research data scientist at https://www.card.com/ in Los Angeles. Besides maintaining around half a dozen R packages, mainly dealing with reporting, Gergely has coauthored the books Introduction to R for Quantitative Finance and Mastering R for Quantitative Finance (both by Packt Publishing) by providing and reviewing the R source code. He has contributed to a number of scientific journal articles, mainly in social sciences but in medical sciences as well.

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•เชจเซ‡ เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช†เชชเซ‹

เชคเชฎเซ‡ เชถเซเช‚ เชตเชฟเชšเชพเชฐเซ‹ เช›เซ‹ เช…เชฎเชจเซ‡ เชœเชฃเชพเชตเซ‹.

เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ€ เชตเชพเช‚เชšเชตเซ€

เชธเซเชฎเชพเชฐเซเชŸเชซเซ‹เชจ เช…เชจเซ‡ เชŸเซ…เชฌเซเชฒเซ‡เชŸ
Android เช…เชจเซ‡ iPad/iPhone เชฎเชพเชŸเซ‡ Google Play Books เชเชช เช‡เชจเซเชธเซเชŸเซ‰เชฒ เช•เชฐเซ‹. เชคเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเช•เชพเช‰เชจเซเชŸ เชธเชพเชฅเซ‡ เช‘เชŸเซ‹เชฎเซ…เชŸเชฟเช• เชฐเซ€เชคเซ‡ เชธเชฟเช‚เช• เชฅเชพเชฏ เช›เซ‡ เช…เชจเซ‡ เชคเชฎเชจเซ‡ เชœเซเชฏเชพเช‚ เชชเชฃ เชนเซ‹ เชคเซเชฏเชพเช‚ เชคเชฎเชจเซ‡ เช‘เชจเชฒเชพเช‡เชจ เช…เชฅเชตเชพ เช‘เชซเชฒเชพเช‡เชจ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพเชจเซ€ เชฎเช‚เชœเซ‚เชฐเซ€ เช†เชชเซ‡ เช›เซ‡.
เชฒเซ…เชชเชŸเซ‰เชช เช…เชจเซ‡ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐ
Google Play เชชเชฐ เช–เชฐเซ€เชฆเซ‡เชฒ เช‘เชกเชฟเช“เชฌเซเช•เชจเซ‡ เชคเชฎเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐเชจเชพ เชตเซ‡เชฌ เชฌเซเชฐเชพเช‰เชเชฐเชจเซ‹ เช‰เชชเชฏเซ‹เช— เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชธเชพเช‚เชญเชณเซ€ เชถเช•เซ‹ เช›เซ‹.
eReaders เช…เชจเซ‡ เช…เชจเซเชฏ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ
Kobo เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชœเซ‡เชตเชพ เช‡-เช‡เช‚เช• เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡, เชคเชฎเชพเชฐเซ‡ เชซเชพเช‡เชฒเชจเซ‡ เชกเชพเช‰เชจเชฒเซ‹เชก เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพเชจเซ€ เชœเชฐเซ‚เชฐ เชชเชกเชถเซ‡. เชธเชชเซ‹เชฐเซเชŸเซ‡เชก เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชชเชฐ เชซเชพเช‡เชฒเซ‹ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเซเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชธเชนเชพเชฏเชคเชพ เช•เซ‡เชจเซเชฆเซเชฐเชจเซ€ เชตเชฟเช—เชคเชตเชพเชฐ เชธเซ‚เชšเชจเชพเช“ เช…เชจเซเชธเชฐเซ‹.