Сегодня R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге "R: Анализ и визуализация данных". Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием R.

Сегодня R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге "R: Анализ и визуализация данных". Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием R.

Сегодня R является безусловным лидером среди свободно распространяемых систем статистического анализа. Ведущие университеты мира, аналитики крупнейших компаний и исследовательских центров регулярно используют R при проведении научно-технических расчетов и создании крупных информационных проектов. Широкое преподавание статистики на базе этой системы и всемерная поддержка научным сообществом обусловили то, что приведение скриптов кода на языке R постепенно становится общепризнанным стандартом как в журнальных публикациях, так и при неформальном общении ученых всего мира. Настоящая книга дополняет небольшую (пока) коллекцию работ по R на русском языке, обобщая и значительно расширяя совокупность методических сообщений, опубликованных ранее одним из авторов в блоге "R: Анализ и визуализация данных". Книга адресована студентам, аспирантам, а также молодым и состоявшимся ученым, желающим освоить классические и современные методы анализа данных с использованием R. В этой книге читатель найдет: - детальное описание языка R и базовых графических возможностей системы; - доступно изложенные описания распространенных процедур обработки данных и построения статистических моделей, иллюстрированные несколькими десятками примеров; - многочисленные фрагменты кода R, которые можно легко модифицировать для собственных целей; - рекомендации по интерпретации и представлению получаемых результатов анализа.

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа - от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R - интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения (т. е. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд. . .Книга окажется полезной для всех пользователей R, желающих освоить новый мощный инструмент анализа данных.

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа - от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R - интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения (т. е. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд. . .Книга окажется полезной для всех пользователей R, желающих освоить новый мощный инструмент анализа данных.

Визуализация данных играет важную роль на всех этапах статистического анализа - от первичного ознакомления со свойствами данных до диагностики качества построенных моделей и представления полученных результатов. Из всего разнообразия статистических программ выделяется R - интенсивно развивающаяся и свободно распространяемая система статистических вычислений, в которой реализовано множество классических и современных методов анализа данных. Программные реализации алгоритмов, входящих в базовую версию R, проверены на практике не одним поколением пользователей и ученых. Кроме того, пользователи R постоянно разрабатывают многочисленные дополнения (т.н. "пакеты") для этой системы. Настоящая книга посвящена ggplot2 - одному из таких пакетов, который значительно расширяет и без того богатые базовые графические возможности R. В 2015 г. ggplot2 был установлен более миллиона раз. Такая популярность этого пакета обусловлена несколькими причинами, среди которых можно отметить эстетическую привлекательность и пригодное для публикации качество получаемых с его помощью графиков, возможность создавать пользовательские типы диаграмм, а также большой набор опций для тонкой настройки внешнего вида графиков. В этой книге описаны основы работы с ggplot2 и приведены многочисленные примеры кода, которые читатели легко могут модифицировать для собственных нужд. Книга окажется полезной для всех пользователей R, желающих освоить новый мощный инструмент анализа данных.

R - это мощный язык для статистических вычислений и графики, который может справиться поистине с любой задачей в области обработки данных. Он работает во всех важных операционных системах и поддерживает тысячи специализированных модулей и утилит. Все это делает R замечательным средством для извлечения полезной информации из гор сырых данных. "R в действии" - это руководство по обучению этому языку с особым вниманием к практическим задачам. В данной книге представлены полезные примеры статистической обработки данных и описаны изящные методы работы с запутанными и неполными данными, а также с данными, распределение которых отлично от нормального и с которыми трудно справиться обычными методами. Статистический анализ - это только одна сторона дела. Вы также овладеете обширными графическими возможностями для визуального исследования и представления данных.

R - это мощный язык для статистических вычислений и графики, который может справиться поистине с любой задачей в области обработки данных. Он работает во всех важных операционных системах и поддерживает тысячи специализированных модулей и утилит. Все это делает R замечательным средством для извлечения полезной информации из гор сырых данных. "R в действии" - это руководство по обучению этому языку с особым вниманием к практическим задачам. В данной книге представлены полезные примеры статистической обработки данных и описаны изящные методы работы с запутанными и неполными данными, а также с данными, распределение которых отлично от нормального и с которыми трудно справиться обычными методами. Статистический анализ - это только одна сторона дела. Вы также овладеете обширными графическими возможностями для визуального исследования и представления данных.

R - это мощный язык для статистических вычислений и графики, который может справится поистине с любой задачей в области обработки данных. Он работает во всех важных операционных системах и поддерживает тысячи специализированных модулей и утилит. Все это делает R замечательным средством для извлечения полезной информации из гор сырых данных. "R в действии" - это руководство по обучению этому языку с особым вниманием к практическим задачам. В этой книге представлены полезные примеры статистической обработки данных и описаны изящные методы работы с запутанными и неполными данными, а также с данными, распределение которых отлично от нормального, и с которыми трудно справиться обычными методами. Статистический анализ - это только одна сторона дела. Вы также овладеете обширными графическими возможностями для визуального исследования и представления данных.

R – золотой стандарт, ежедневно используемый исследователями по всему миру для самых разных вычислений и статистического анализа данных. Этот свободно распространяемый язык с открытым исходным кодом включает огромное количество пакетов самой разной направленности, от расширенной визуализации данных до глубокого обучения. Чрезвычайно удобный для пользователей с математическим складом ума, R легко решает практические задачи, не заставляя думать о них с точки зрения программиста.Данная книга научит вас выполнять статистический анализ и визуализировать результаты с помощью R и его популярных пакетов; решать такие практические задачи, как прогнозирование, интеллектуальный анализ данных и разработка динамических отчетов.В обновленное третье издание добавлены новые сведения о построении диаграмм с помощью пакета ggplot2, а также приводятся примеры из области машинного обучения, такие как кластеризация, классификация и анализ временных рядов.Издание предназначено для всех, кто имеет дело с обработкой данных. Опыт в программировании статистических методов не требуется, достаточно базовых знаний математики и статистики.

R – золотой стандарт, ежедневно используемый исследователями по всему миру для самых разных вычислений и статистического анализа данных. Этот свободно распространяемый язык с открытым исходным кодом включает огромное количество пакетов самой разной направленности, от расширенной визуализации данных до глубокого обучения. Чрезвычайно удобный для пользователей с математическим складом ума, R легко решает практические задачи, не заставляя думать о них с точки зрения программиста.Данная книга научит вас выполнять статистический анализ и визуализировать результаты с помощью R и его популярных пакетов; решать такие практические задачи, как прогнозирование, интеллектуальный анализ данных и разработка динамических отчетов.В обновленное третье издание добавлены новые сведения о построении диаграмм с помощью пакета ggplot2, а также приводятся примеры из области машинного обучения, такие как кластеризация, классификация и анализ временных рядов.Издание предназначено для всех, кто имеет дело с обработкой данных. Опыт в программировании статистических методов не требуется, достаточно базовых знаний математики и статистики.

Вы научитесь самостоятельно настраивать дашборды по ключевым метрикам проекта, отслеживать неочевидные закономерности и находить новые точки роста.

"Знакомит читателей с множеством базовых методов, ведя его по пути от простого к сложному. Единственная книга по R, которая вам когда-либо понадобится". Мартин Перри, Microsoft R - золотой стандарт, ежедневно используемый исследователями по всему миру для самых разных вычислений и статистического анализа данных. Этот свободно распространяемый язык с открытым исходным кодом включает огромное количество пакетов самой разной направленности, от расширенной визуализации данных до глубокого обучения. Чрезвычайно удобный для пользователей с математическим складом ума, R легко решает практические задачи, не заставляя думать о них с точки зрения программиста. Данная книга научит вас выполнять статистический анализ и визуализировать результаты с помощью R и его популярных пакетов; решать такие практические задачи, как прогнозирование, интеллектуальный анализ данных и разработка динамических отчетов. В обновленное третье издание добавлены новые сведения о построении диаграмм с помощью пакета ggplot2, а также приводятся примеры из области машинного обучения, такие как кластеризация, классификация и анализ временных рядов. Издание предназначено для всех, кто имеет дело с обработкой данных. Опыт в программировании статистических методов не требуется, достаточно базовых знаний математики и статистики.

Книга представляет собой практическое руководство по анализу данных с помощью самой мощной и популярной программы статистической обработки информации — SPSS версии 15. В издании подробно описываются основы работы с пакетом SPSS, рассматривается большинство методов обработки и анализа данных, а также способов табличного и графического представления полученных результатов. Материал книги организован таким образом, чтобы удовлетворить запросы как новичка, впервые приступающего к анализу данных на компьютере, так и опытного исследователя, желающего воспользоваться самыми современными методами. Основное содержание глав составляют пошаговые инструкции по реализации различных видов математико-статистического анализа в SPSS. Особое внимание уделяется получаемым результатам и их интерпретации. В конце книги приведен глоссарий, содержащий определения большинства статистических терминов.Издание адресовано исследователям в области статистики, маркетинга, социологии, психологии, а также широкому кругу читателей, желающих воспользоваться программой SPSS для профессионального анализа данных.

Изложена работа с формулами, встроенными функциями, таблицами, диаграммами, визуализацией данных на географических картах, импорт данных из различных источников и Интернет-ресурсов, а также разработка макросов на языке программирования VBA. Темы упорядочены от простых по основам работы до более сложных, связанных с разработкой программных приложений с графическим интерфейсом. Стиль изложения материала основан на пошаговом описании действий с рисунками (скриншотами) полученных результатов на каждом этапе выполнения. Пособие позволяет освоить работу в программе Microsoft Excel и может быть использовано как для самостоятельного изучения, так и для проведения лабораторных, практических работ и научно-технических вычислений.

Изложена работа с формулами, встроенными функциями, таблицами, диаграммами, визуализацией данных на географических картах, импорт данных из различных источников и Интернет-ресурсов, а также разработка макросов на языке программирования VBA. Темы упорядочены от простых по основам работы до более сложных, связанных с разработкой программных приложений с графическим интерфейсом. Стиль изложения материала основан на пошаговом описании действий с рисунками (скриншотами) полученных результатов на каждом этапе выполнения. Пособие позволяет освоить работу в программе Microsoft Excel и может быть использовано как для самостоятельного изучения, так и для проведения лабораторных, практических работ и научно-технических вычислений.