
Introduction à l'analyse de données avec R pour tous
Description
Introduction au livre
Une introduction facile à apprendre à l'analyse de données avec R !
《Introduction à l'analyse de données R pour tous (2e édition)》 est un livre destiné aux débutants qui commencent l'analyse de données avec R.
Vous pouvez apprendre simultanément la grammaire de base de R et l'analyse de données avec R en pratiquant divers exemples basés sur des explications théoriques solides.
Cette deuxième édition ajoute notamment des éléments d’« analyse pratique » et des « études de cas d’analyse de données » pour vous aider à comprendre comment l’analyse de données est réellement mise en œuvre sur le terrain.
En suivant les conseils de ce livre, vous acquerrez naturellement la capacité de traiter les données.
※ Ce livre a été conçu comme manuel pour les cours universitaires, il ne fournit donc pas de réponses aux exercices pratiques.
《Introduction à l'analyse de données R pour tous (2e édition)》 est un livre destiné aux débutants qui commencent l'analyse de données avec R.
Vous pouvez apprendre simultanément la grammaire de base de R et l'analyse de données avec R en pratiquant divers exemples basés sur des explications théoriques solides.
Cette deuxième édition ajoute notamment des éléments d’« analyse pratique » et des « études de cas d’analyse de données » pour vous aider à comprendre comment l’analyse de données est réellement mise en œuvre sur le terrain.
En suivant les conseils de ce livre, vous acquerrez naturellement la capacité de traiter les données.
※ Ce livre a été conçu comme manuel pour les cours universitaires, il ne fournit donc pas de réponses aux exercices pratiques.
- Vous pouvez consulter un aperçu du contenu du livre.
Aperçu
indice
CHAPITRE 01 Analyse des données et R
01 L'ère des données
02 Big Data
03 Processus d'analyse des données
04 Installation et utilisation de R et RStudio
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 02 Variables et vecteurs
01 Opérations de base de R
02 Variables
03 Comprendre les vecteurs
04 Opérations vectorielles
05 Listes et facteurs
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 03 Matrices et cadres de données
01 Matrice
02 Cadre de données
03 Manipulation des matrices et des data frames
04 Lecture/écriture de données de fichiers
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 4 Instructions conditionnelles, boucles et fonctions
01 Instruction conditionnelle
Boucle 02
03 fonction apply()
04 Fonctions définies par l'utilisateur
05 Trouver l'emplacement des données qui répondent aux conditions
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 05 Exploration des données à une seule variable
01 Type de données
02 Exploration des données catégorielles à une seule variable
03 Exploration des données continues à une seule variable
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 06 Exploration des données multivariées
01 Diagramme de dispersion
02 Analyse de corrélation
03 Graphique linéaire
04 Exercices pratiques d'exploration de données
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 07 Prétraitement des données
01 Valeurs manquantes
02 Valeurs singulières
03 Tri des données
04 Séparation et sélection des données
05 Échantillonnage et combinaison des données
06 Agrégation et fusion des données
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 08 Visualisation des données
01 Techniques de visualisation des données
02 package ggplot
réduction tridimensionnelle
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 09 Cartes et données
01 Préparation à l'utilisation de Google Maps
02 Afficher une carte d'une zone spécifique
03 Affichage des marqueurs et du texte sur la carte
04 Affichage des données sur la carte
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 10 : Nuage de mots et analyse des habitudes d’achat
01 Analyse du nuage de mots
02 Analyse des habitudes d'achat
03 Analyse des termes de recherche Internet
04 Données massives publiques
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 11 ANALYSE DE RÉGRESSION
01 Analyse de régression linéaire simple
02 Analyse de régression linéaire multiple
03 Analyse de régression logistique
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 12 Regroupement et classification
01 Aperçu du clustering et de la classification
02 Clustering k-means
03 Classification par les k plus proches voisins
Validation croisée à 4 plis
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 13 Analyse de données Cas I
01 Préparer les données pour l'analyse
02 Exploration des données
03 Analyse période par période
04.
Analyse du quartier commercial de Yeoksam 1-dong
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 14 Analyse de données Cas II
01 Description du jeu de données
02 Exploration des données
03 Comparaison avant et après la COVID-19
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 15 Analyse de données Cas III
01 Description du jeu de données
02 Exploration des données
03 Analyse des facteurs de formation des prix du logement
04 Développement d'un modèle de prédiction des prix de l'immobilier
addition
Problèmes pratiques
supplément.
Clé API Google Maps et package KoNLP
01 L'ère des données
02 Big Data
03 Processus d'analyse des données
04 Installation et utilisation de R et RStudio
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 02 Variables et vecteurs
01 Opérations de base de R
02 Variables
03 Comprendre les vecteurs
04 Opérations vectorielles
05 Listes et facteurs
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 03 Matrices et cadres de données
01 Matrice
02 Cadre de données
03 Manipulation des matrices et des data frames
04 Lecture/écriture de données de fichiers
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 4 Instructions conditionnelles, boucles et fonctions
01 Instruction conditionnelle
Boucle 02
03 fonction apply()
04 Fonctions définies par l'utilisateur
05 Trouver l'emplacement des données qui répondent aux conditions
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 05 Exploration des données à une seule variable
01 Type de données
02 Exploration des données catégorielles à une seule variable
03 Exploration des données continues à une seule variable
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 06 Exploration des données multivariées
01 Diagramme de dispersion
02 Analyse de corrélation
03 Graphique linéaire
04 Exercices pratiques d'exploration de données
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 07 Prétraitement des données
01 Valeurs manquantes
02 Valeurs singulières
03 Tri des données
04 Séparation et sélection des données
05 Échantillonnage et combinaison des données
06 Agrégation et fusion des données
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 08 Visualisation des données
01 Techniques de visualisation des données
02 package ggplot
réduction tridimensionnelle
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 09 Cartes et données
01 Préparation à l'utilisation de Google Maps
02 Afficher une carte d'une zone spécifique
03 Affichage des marqueurs et du texte sur la carte
04 Affichage des données sur la carte
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 10 : Nuage de mots et analyse des habitudes d’achat
01 Analyse du nuage de mots
02 Analyse des habitudes d'achat
03 Analyse des termes de recherche Internet
04 Données massives publiques
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 11 ANALYSE DE RÉGRESSION
01 Analyse de régression linéaire simple
02 Analyse de régression linéaire multiple
03 Analyse de régression logistique
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 12 Regroupement et classification
01 Aperçu du clustering et de la classification
02 Clustering k-means
03 Classification par les k plus proches voisins
Validation croisée à 4 plis
Analyse pratique
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 13 Analyse de données Cas I
01 Préparer les données pour l'analyse
02 Exploration des données
03 Analyse période par période
04.
Analyse du quartier commercial de Yeoksam 1-dong
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 14 Analyse de données Cas II
01 Description du jeu de données
02 Exploration des données
03 Comparaison avant et après la COVID-19
addition
Problèmes pratiques
CHAPITRE 15 Analyse de données Cas III
01 Description du jeu de données
02 Exploration des données
03 Analyse des facteurs de formation des prix du logement
04 Développement d'un modèle de prédiction des prix de l'immobilier
addition
Problèmes pratiques
supplément.
Clé API Google Maps et package KoNLP
Image détaillée
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SPÉCIFICATIONS DES PRODUITS
- Date d'émission : 5 mai 2023
- Nombre de pages, poids, dimensions : 584 pages | 188 × 235 × 35 mm
- ISBN13 : 9791156646532
- ISBN10 : 1156646537
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카테고리
Langue coréenne
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