Practical Data Science With R
Lingua: inglese
Editore: Manning Pubns Co, 2014
- Brossura
- Nuovo

Da: Revaluation Books, Exeter, Regno UnitoRevaluation Books
Venditore AbeBooks dal 6 gennaio 2003
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Codice articolo 1617291560
- Titolo
- Practical Data Science With R
- Autore
- Zumel, Nina/ Mount, John
- Editore
- Manning Pubns Co
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Brand New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1617291560
- ISBN 13
- 9781617291562
- Peso dell'articolo
- 0,7 chilogrammi
Practical Data Science with R lives up to its name. It explains basic principles without the theoretical mumbo-jumbo and jumps right to the real use cases you'll face as you collect, curate, and analyze the data crucial to the success of your business. You'll apply the R programming language and statistical analysis techniques to carefully explained examples based in marketing, business intelligence, and decision support.
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the Book
Business analysts and developers are increasingly collecting, curating, analyzing, and reporting on crucial business data. The R language and its associated tools provide a straightforward way to tackle day-to-day data science tasks without a lot of academic theory or advanced mathematics.
Practical Data Science with R shows you how to apply the R programming language and useful statistical techniques to everyday business situations. Using examples from marketing, business intelligence, and decision support, it shows you how to design experiments (such as A/B tests), build predictive models, and present results to audiences of all levels.
This book is accessible to readers without a background in data science. Some familiarity with basic statistics, R, or another scripting language is assumed.
What's Inside
- Data science for the business professional
- Statistical analysis using the R language
- Project lifecycle, from planning to delivery
- Numerous instantly familiar use cases
- Keys to effective data presentations
About the Authors
Nina Zumel and John Mount are cofounders of a San Francisco-based data science consulting firm. Both hold PhDs from Carnegie Mellon and blog on statistics, probability, and computer science at win-vector.com.
Table of Contents
- The data science process
- Loading data into R
- Exploring data
- Managing data
- Choosing and evaluating models
- Memorization methods
- Linear and logistic regression
- Unsupervised methods
- Exploring advanced methods
- Documentation and deployment
- Producing effective presentations
PART 1 INTRODUCTION TO DATA SCIENCE
PART 2 MODELING METHODS
PART 3 DELIVERING RESULTS
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
John Mount co-founded Win-Vector, a data science consulting firm in San Francisco. He has a Ph.D. in computer science from Carnegie Mellon and over 15 years of applied experience in biotech research, online advertising, price optimization and finance. He contributes to the Win-Vector Blog, which covers topics in statistics, probability, computer science, mathematics and optimization.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Authorised representative: Mr. E. Bowditch
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a Revaluation Books, Hounslow, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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