Book Description: 'R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data' is a comprehensive guide to using R for data science. The book covers the entire data science process, from importing and cleaning data to visualizing and modeling it. It provides practical examples and exercises to help readers learn how to work with real-world data sets and apply data science techniques to solve problems. The book begins by introducing the concept of the tidyverse, a set of R packages that provide a coherent and consistent way of working with data. It then covers the basics of R programming, including data structures such as vectors and matrices, and how to use R to import, manipulate, and export data. Next, the book dives into the process of tidying data, which involves cleaning, transforming, and restructuring data to make it more usable for analysis. This includes handling missing values, removing duplicates, and creating new variables. After tidying the data, the book shows how to visualize it using various R packages such as ggplot2 and plotly. These visualizations can be used to explore patterns in the data and communicate insights to others. Finally, the book covers modeling data using statistical techniques such as linear regression, logistic regression, and time series analysis. It also discusses how to evaluate models and assess their performance.

'R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data'- это всеобъемлющее руководство по использованию R для науки о данных. Книга охватывает весь процесс науки о данных, от импорта и очистки данных до их визуализации и моделирования. Он предоставляет практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям научиться работать с реальными наборами данных и применять методы науки о данных для решения проблем. Книга начинается с введения концепции tidyverse, набора пакетов R, которые обеспечивают связный и последовательный способ работы с данными. Затем он охватывает основы программирования на языке R, включая структуры данных, такие как векторы и матрицы, и как использовать R для импорта, манипулирования и экспорта данных. Затем книга погружается в процесс приведения в порядок данных, который включает в себя очистку, преобразование и реструктуризацию данных, чтобы сделать их более пригодными для анализа. Это включает обработку отсутствующих значений, удаление дубликатов и создание новых переменных. После приведения в порядок данных в книге показано, как их визуализировать с помощью различных пакетов R, таких как ggplot2 и plotly. Эти визуализации можно использовать для изучения шаблонов в данных и передачи информации другим пользователям. Наконец, книга охватывает данные моделирования с использованием статистических методов, таких как линейная регрессия, логистическая регрессия и анализ временных рядов. Также обсуждается, как оценивать модели и оценивать их производительность.

« R for Data Science : Import, Tidy, Bou, Visualize, and Model Data » est un guide complet sur l'utilisation de R pour la science des données. livre couvre tout le processus de la science des données, de l'importation et du nettoyage des données à leur visualisation et à leur modélisation. Il fournit des exemples pratiques et des exercices pour aider les lecteurs à apprendre à travailler avec des ensembles de données réelles et à appliquer des techniques de science des données pour résoudre des problèmes. livre commence par l'introduction du concept de tidyverse, un ensemble de paquets R qui fournissent un moyen cohérent et cohérent de travailler avec les données. Il couvre ensuite les bases de la programmation en langage R, y compris les structures de données telles que les vecteurs et les matrices, et comment utiliser R pour importer, manipuler et exporter des données. livre est ensuite plongé dans un processus de mise en ordre des données qui implique le nettoyage, la conversion et la restructuration des données pour les rendre plus appropriées à l'analyse. Cela inclut le traitement des valeurs manquantes, la suppression des doublons et la création de nouvelles variables. Une fois les données rangées, le livre montre comment les visualiser avec différents paquets R tels que ggplot2 et plotly. Ces visualisations peuvent être utilisées pour étudier les modèles de données et pour transmettre des informations à d'autres utilisateurs. Enfin, le livre traite des données de modélisation à l'aide de méthodes statistiques telles que la régression linéaire, la régression logistique et l'analyse de séries chronologiques. On discute également de la façon d'évaluer les modèles et d'évaluer leur performance.

'R for Data Science: Importación, Marea, Transformación, Visualización y Modelo de Datos'es una guía integral sobre el uso de R para la ciencia de datos. libro cubre todo el proceso de la ciencia de datos, desde la importación y depuración de datos hasta su visualización y modelado. Proporciona ejemplos prácticos y ejercicios para ayudar a los lectores a aprender a trabajar con conjuntos de datos reales y aplicar técnicas de ciencia de datos para resolver problemas. libro comienza introduciendo el concepto de tidyverse, un conjunto de paquetes R que proporcionan una forma coherente y coherente de trabajar con los datos. Luego cubre las bases de programación en lenguaje R, incluyendo estructuras de datos como vectores y matrices, y cómo usar R para importar, manipular y exportar datos. libro se sumerge entonces en un proceso de orden de datos que incluye la limpieza, transformación y reestructuración de los datos para hacerlos más adecuados para el análisis. Esto incluye procesar los valores que faltan, eliminar los duplicados y crear nuevas variables. Después de ordenar los datos, el libro muestra cómo visualizarlos con diferentes paquetes R, como ggplot2 y plotly. Estas visualizaciones se pueden utilizar para explorar patrones en los datos y transmitir información a otros usuarios. Finalmente, el libro cubre datos de simulación utilizando técnicas estadísticas como regresión lineal, regresión logística y análisis de series de tiempo. También se discute cómo evaluar los modelos y evaluar su rendimiento.

'R for Data Science: Importy, Tidy, Trans, Visualize, and Model Data'é um guia abrangente sobre o uso de R para ciências de dados. O livro abrange todo o processo de ciências de dados, desde a importação e limpeza de dados até a sua visualização e modelagem. Ele fornece exemplos práticos e exercícios para ajudar os leitores a aprender a trabalhar com conjuntos de dados reais e aplicar técnicas de ciência de dados para resolver problemas. O livro começa introduzindo o conceito de tidyverse, um conjunto de pacotes R que fornecem uma maneira conectiva e consistente de lidar com os dados. Em seguida, abrange os fundamentos da programação em R, incluindo estruturas de dados, tais como vetores e matrizes, e como usar R para importar, manipular e exportar dados. Em seguida, o livro mergulha em um processo de ordem de dados que inclui limpeza, conversão e reestruturação de dados para torná-los mais adequados para análise. Isso inclui processamento de valores ausentes, remoção de duplicados e criação de novas variáveis. Após a ordem dos dados, o livro mostra como visualizá-los usando vários pacotes R, tais como ggplot2 e plotly. Estes visualizadores podem ser usados para explorar modelos de dados e para transmitir informações a outros usuários. Por fim, o livro abrange dados de simulação usando métodos estatísticos, tais como regressão linear, regressão logística e análise de séries de tempo. Também se discute como avaliar e avaliar os modelos.

R for Data Science: Import, Tidy, Transfer, Visalize, e Model Data è una guida completa per l'utilizzo di R per la scienza dei dati. Il libro comprende l'intero processo scientifico dei dati, dall'importazione e pulizia dei dati alla loro visualizzazione e simulazione. Fornisce esempi e esercizi pratici per aiutare i lettori a imparare a lavorare con set di dati reali e applicare metodi di scienza dei dati per risolvere i problemi. Il libro inizia con l'introduzione del concetto di tidyverse, una serie di pacchetti R che forniscono un modo coerente e coerente di lavorare con i dati. Essa comprende quindi le basi della programmazione in lingua R, incluse le strutture dei dati, come vettori e matrici, e come utilizzare R per importare, manipolare ed esportare i dati. Il libro viene quindi immerso in un processo di riordino dei dati che include la pulizia, la trasformazione e la ristrutturazione dei dati per renderli più adatti all'analisi. Questo include l'elaborazione dei valori mancanti, la deduplicazione e la creazione di nuove variabili. Dopo aver riordinato i dati, il libro mostra come visualizzarli utilizzando diversi pacchetti R, come ggplot2 e plotly. Questi rendering possono essere utilizzati per esaminare i modelli nei dati e trasmettere informazioni ad altri utenti. Infine, il libro comprende i dati di simulazione utilizzando metodi statistici quali regressione lineare, regressione logistica e analisi delle serie temporali. discute anche di come valutare e valutare i modelli.

„R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data“ ist ein umfassender itfaden zur Verwendung von R für Data Science. Das Buch deckt den gesamten Prozess der Datenwissenschaft ab, vom Import und Bereinigen von Daten bis hin zu deren Visualisierung und Modellierung. Es bietet praktische Beispiele und Übungen, um den sern zu helfen, mit realen Datensätzen zu arbeiten und datenwissenschaftliche Techniken anzuwenden, um Probleme zu lösen. Das Buch beginnt mit der Einführung des Tidyverse-Konzepts, einer Reihe von R-Paketen, die einen kohärenten und konsistenten Umgang mit Daten ermöglichen. Es behandelt dann die Grundlagen der R-Programmiersprache, einschließlich Datenstrukturen wie Vektoren und Matrizen, und wie man R verwendet, um Daten zu importieren, zu manipulieren und zu exportieren. Das Buch taucht dann in einen Prozess der Bereinigung der Daten ein, bei dem die Daten bereinigt, transformiert und umstrukturiert werden, um sie für die Analyse besser geeignet zu machen. Dies beinhaltet die Verarbeitung fehlender Werte, das Entfernen von Duplikaten und das Erstellen neuer Variablen. Sobald die Daten aufgeräumt sind, zeigt das Buch, wie sie mit verschiedenen R-Paketen wie ggplot2 und plotly visualisiert werden können. e können diese Visualisierungen verwenden, um Muster in Daten zu untersuchen und Informationen an andere Benutzer weiterzugeben. Schließlich behandelt das Buch mulationsdaten mit statistischen Methoden wie lineare Regression, logistische Regression und Zeitreihenanalyse. Es wird auch diskutiert, wie Modelle bewertet und ihre istung bewertet werden können.

„R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data” jest kompleksowym przewodnikiem po wykorzystaniu R do nauki o danych. Książka obejmuje cały proces nauki o danych, od importowania i oczyszczania danych po wizualizację i modelowanie ich. Zapewnia studia przypadków i ćwiczenia, aby pomóc czytelnikom dowiedzieć się, jak pracować z rzeczywistymi zbiorami danych i stosować techniki nauki o danych do rozwiązywania problemów. Książka zaczyna się od wprowadzenia koncepcji tidyverse, zestawu pakietów R, które zapewniają spójny i spójny sposób pracy z danymi. Obejmuje on następnie podstawy programowania R, w tym struktury danych, takie jak wektory i matryce, oraz sposoby wykorzystania R do importu, manipulowania i eksportowania danych. Książka następnie nurkuje w procesie porządkowania danych, co wiąże się z czyszczeniem, przekształcaniem i restrukturyzacją danych, aby uczynić je bardziej wiarygodnymi dla analizy. Obejmuje to obsługę brakujących wartości, usuwanie duplikatów i tworzenie nowych zmiennych. Po uporządkowaniu danych książka pokazuje jak je wizualizować za pomocą różnych pakietów R, takich jak ggplot2 i spiskowo. Wizualizacje te mogą być wykorzystywane do uczenia się wzorców w danych i przekazywania informacji innym użytkownikom. Książka obejmuje wreszcie modelowanie danych metodami statystycznymi, takimi jak regresja liniowa, regresja logistyczna i analiza serii czasowych. Omawia również sposób oceny modeli i oceny ich wydajności.

R למדעי הנתונים: יבוא, טידי, טרנספורמציה, חיזיון, ומודל נתונים "הוא מדריך מקיף לשימוש ב-R למדעי המידע. הספר מכסה את כל התהליך של מדעי המידע, החל מייבוא וטיהור נתונים וכלה בהדמייה ודוגמנות. הוא מספק מחקרי מקרים ותרגילים כדי לעזור לקוראים ללמוד איך לעבוד עם מערכות מידע בעולם האמיתי וליישם שיטות מדע נתונים כדי לפתור בעיות. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את הרעיון של קדימות, קבוצה של חבילות R המספקות דרך עקבית ועקבית לעבוד עם נתונים. לאחר מכן הוא מכסה את היסודות של תכנות R, כולל מבני נתונים כמו וקטורים ומטריצות, וכיצד להשתמש ב-R כדי לייבא, לתפעל ולייצא נתונים. לאחר מכן, הספר צולל לתהליך של סידור המידע, שכרוך בניקוי, שינוי ובנייה מחדש של המידע כדי להפוך אותו ליותר נוח לניתוח. זה כולל טיפול בערכים חסרים, הסרת שכפולים ויצירת משתנים חדשים. לאחר סידור הנתונים, הספר מראה כיצד ניתן לדמיין אותם באמצעות חבילות R שונות, כגון ggplot2 ו-plotly. הדמיה זו יכולה לשמש ללימוד דפוסים בנתונים ולקישור מידע למשתמשים אחרים. לבסוף, הספר סוקר את מידול הנתונים באמצעות שיטות סטטיסטיות כגון רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית וניתוח סדרות זמן. הוא גם דן כיצד להעריך מודלים ולהעריך את הביצועים שלהם.''

'R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data'(Veri Bilimi İçin R: Verileri İçe Aktar, Düzenle, Dönüştür, Görselleştir ve Modelle), R'nin veri bilimi için kullanılmasına yönelik kapsamlı bir kılavuzdur. Kitap, verilerin içe aktarılması ve temizlenmesinden görselleştirilmesine ve modellenmesine kadar veri biliminin tüm sürecini kapsar. Okuyucuların gerçek dünyadaki veri kümeleriyle nasıl çalışacaklarını öğrenmelerine ve problemleri çözmek için veri bilimi tekniklerini uygulamalarına yardımcı olacak vaka çalışmaları ve alıştırmalar sağlar. Kitap, verilerle tutarlı ve tutarlı bir çalışma şekli sağlayan bir dizi R paketi olan tidyverse kavramını tanıtarak başlıyor. Daha sonra, vektörler ve matrisler gibi veri yapıları da dahil olmak üzere R programlamanın temellerini ve verileri içe aktarmak, işlemek ve dışa aktarmak için R'nin nasıl kullanılacağını kapsar. Kitap daha sonra verileri sırayla koyma sürecine girer; bu, verileri analize daha uygun hale getirmek için verileri temizlemeyi, dönüştürmeyi ve yeniden yapılandırmayı içerir. Bu, eksik değerleri işlemeyi, kopyaları kaldırmayı ve yeni değişkenler oluşturmayı içerir. Verileri sıraya koyduktan sonra, kitap, ggplot2 ve plotly gibi çeşitli R paketlerini kullanarak bunların nasıl görselleştirileceğini gösterir. Bu görselleştirmeler, verilerdeki kalıpları öğrenmek ve diğer kullanıcılara bilgi iletmek için kullanılabilir. Son olarak, kitap doğrusal regresyon, lojistik regresyon ve zaman serisi analizi gibi istatistiksel yöntemleri kullanarak verileri modellemeyi kapsar. Ayrıca modellerin nasıl değerlendirileceğini ve performanslarının nasıl değerlendirileceğini tartışır.

'R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visuale, and Model Data'هو دليل شامل لاستخدام R لعلوم البيانات. يغطي الكتاب العملية الكاملة لعلوم البيانات، من استيراد البيانات وتطهيرها إلى تصورها ونمذجتها. يوفر دراسات حالة وتمارين لمساعدة القراء على تعلم كيفية العمل مع مجموعات البيانات الواقعية وتطبيق تقنيات علوم البيانات لحل المشكلات. يبدأ الكتاب بتقديم مفهوم tidyverse، وهو مجموعة من حزم R التي توفر طريقة متماسكة ومتسقة للعمل مع البيانات. ثم يغطي أساسيات برمجة R، بما في ذلك هياكل البيانات مثل المتجهات والمصفوفات، وكيفية استخدام R لاستيراد البيانات ومعالجتها وتصديرها. ثم يغوص الكتاب في عملية ترتيب البيانات، والتي تتضمن تنظيف البيانات وتحويلها وإعادة هيكلتها لجعلها أكثر قابلية للتحليل. وهذا يشمل التعامل مع القيم المفقودة وإزالة النسخ المكررة وإنشاء متغيرات جديدة. بعد ترتيب البيانات، يوضح الكتاب كيفية تصورها باستخدام حزم R مختلفة، مثل ggplot2 وحبكة. يمكن استخدام هذه التصورات لتعلم الأنماط في البيانات وإيصال المعلومات إلى المستخدمين الآخرين. أخيرًا، يغطي الكتاب نمذجة البيانات باستخدام طرق إحصائية مثل الانحدار الخطي والانحدار اللوجستي وتحليل السلاسل الزمنية. كما يناقش كيفية تقييم النماذج وتقييم أدائها.

'데이터 과학을위한 R: 수입, 타이 디, 변환, 시각화 및 모델 데이터'는 데이터 과학에 R을 사용하는 포괄적 인 가이드입니다. 이 책은 데이터 수집 및 퍼지에서 시각화 및 모델링에 이르기까지 전체 데이터 과학 프로세스를 다룹니다. 독자가 실제 데이터 세트로 작업하는 방법을 배우고 데이터 과학 기술을 적용하여 문제를 해결하는 데 도움이되는 사례 연구 및 연습을 제공합니다. 이 책은 일관되고 일관된 데이터 작업 방식을 제공하는 R 패키지 세트 인 tidyverse의 개념을 소개하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 벡터 및 행렬과 같은 데이터 구조와 R을 사용하여 데이터를 가져 오기, 조작 및 내보내는 방법을 포함하여 R 프로그래밍의 기본 사항을 다룹니다. 그런 다음이 책은 데이터를 순서대로 정리하는 과정으로 넘어갑니다. 여기에는 데이터를보다 잘 분석 할 수 있도록 데이터를 정리, 변환 및 재구성하는 것이 포함됩니다. 여기에는 누락 된 값 처리, 중복 제거 및 새 변수 작성이 포함됩니다. 데이터를 순서대로 정리 한 후이 책은 ggplot2 및 plotly와 같은 다양한 R 패키지를 사용하여 데이터를 시각화하는 방법을 보여줍니다. 이러한 시각화는 데이터의 패턴을 배우고 다른 사용자에게 정보를 전달하는 데 사용될 수 있습니다. 마지막으로이 책은 선형 회귀, 물류 회귀 및 시계열 분석과 같은 통계적 방법을 사용하여 모델링 데이터를 다룹니다. 또한 모델을 평가하고 성능을 평가하는 방법에 대해서도 설명합니다.

「R for Data Science：インポート、整頓、変換、可視化、モデルデータ」は、データサイエンスにRを使用するための包括的なガイドです。データのインポートとパージからビジュアル化、モデリングまで、データサイエンスの全過程を網羅しています。これは、実際のデータセットを操作する方法を学習し、問題を解決するためのデータサイエンス技術を適用するためのケーススタディと演習を提供します。この本は、データと一貫した一貫性のある作業方法を提供する一連のRパッケージであるtidyverseの概念を導入することから始まります。次に、ベクトルや行列などのデータ構造を含むRプログラミングの基本と、データのインポート、操作、エクスポートにRを使用する方法について説明します。この本は、データを整理し、データを整理し、変換し、再構築して分析するプロセスに飛び込みます。これには、不足している値の処理、重複の削除、新しい変数の作成が含まれます。データを整理した後、ggplot2やplotlyなど、さまざまなRパッケージを使用してそれらを視覚化する方法を示しています。これらのビジュアライゼーションは、データのパターンを学習し、他のユーザーに情報を伝達するために使用できます。最後に、線形回帰、ロジスティック回帰、時系列解析などの統計的手法を用いてモデリングデータを網羅している。また、モデルを評価し、その性能を評価する方法についても説明します。

用於數據科學的R：進口，潮流，轉換，可視化和模型數據是將R用於數據科學的全面指南。該書涵蓋了數據科學的整個過程，從數據導入和純化到可視化和建模。它提供了實用的示例和練習，以幫助讀者學習如何處理真實的數據集，並應用數據科學技術來解決問題。本書首先介紹了tidyverse的概念，tidyverse是一組R數據包，它提供了一種連貫一致的數據處理方法。然後，它涵蓋了R語言編程的基礎，包括矢量和矩陣等數據結構，以及如何使用R導入，操縱和導出數據。然後，本書將深入研究數據整理過程，其中包括數據清理，轉換和重組，以使數據更適合分析。這包括處理缺失值、刪除重復值和創建新變量。在整理數據之後，本書展示了如何使用各種R包（例如ggplot2和plotly）進行可視化。這些可視化可用於研究數據中的模板,並將信息傳遞給其他用戶。最後，該書使用線性回歸，邏輯回歸和時間序列分析等統計方法涵蓋了建模數據。還討論了如何評估模型並評估其性能。