Hands-On Exploratory Data Analysis with R (eBook)
266 Seiten
Packt Publishing (Verlag)
978-1-78980-208-5 (ISBN)
Learn exploratory data analysis concepts using powerful R packages to enhance your R data analysis skills
Key Features
- Speed up your data analysis projects using powerful R packages and techniques
- Create multiple hands-on data analysis projects using real-world data
- Discover and practice graphical exploratory analysis techniques across domains
Book Description
Hands-On Exploratory Data Analysis with R will help you build not just a foundation but also expertise in the elementary ways to analyze data. You will learn how to understand your data and summarize its main characteristics. You'll also uncover the structure of your data, and you'll learn graphical and numerical techniques using the R language.
This book covers the entire exploratory data analysis (EDA) process-data collection, generating statistics, distribution, and invalidating the hypothesis. As you progress through the book, you will learn how to set up a data analysis environment with tools such as ggplot2, knitr, and R Markdown, using tools such as DOE Scatter Plot and SML2010 for multifactor, optimization, and regression data problems.
By the end of this book, you will be able to successfully carry out a preliminary investigation on any dataset, identify hidden insights, and present your results in a business context.
What you will learn
- Learn powerful R techniques to speed up your data analysis projects
- Import, clean, and explore data using powerful R packages
- Practice graphical exploratory analysis techniques
- Create informative data analysis reports using ggplot2
- Identify and clean missing and erroneous data
- Explore data analysis techniques to analyze multi-factor datasets
Who this book is for
Hands-On Exploratory Data Analysis with R is for data enthusiasts who want to build a strong foundation for data analysis. If you are a data analyst, data engineer, software engineer, or product manager, this book will sharpen your skills in the complete workflow of exploratory data analysis.
Learn exploratory data analysis concepts using powerful R packages to enhance your R data analysis skillsKey FeaturesSpeed up your data analysis projects using powerful R packages and techniquesCreate multiple hands-on data analysis projects using real-world dataDiscover and practice graphical exploratory analysis techniques across domainsBook DescriptionHands-On Exploratory Data Analysis with R will help you build not just a foundation but also expertise in the elementary ways to analyze data. You will learn how to understand your data and summarize its main characteristics. You'll also uncover the structure of your data, and you'll learn graphical and numerical techniques using the R language.This book covers the entire exploratory data analysis (EDA) process-data collection, generating statistics, distribution, and invalidating the hypothesis. As you progress through the book, you will learn how to set up a data analysis environment with tools such as ggplot2, knitr, and R Markdown, using tools such as DOE Scatter Plot and SML2010 for multifactor, optimization, and regression data problems.By the end of this book, you will be able to successfully carry out a preliminary investigation on any dataset, identify hidden insights, and present your results in a business context.What you will learnLearn powerful R techniques to speed up your data analysis projectsImport, clean, and explore data using powerful R packagesPractice graphical exploratory analysis techniquesCreate informative data analysis reports using ggplot2Identify and clean missing and erroneous dataExplore data analysis techniques to analyze multi-factor datasetsWho this book is forHands-On Exploratory Data Analysis with R is for data enthusiasts who want to build a strong foundation for data analysis. If you are a data analyst, data engineer, software engineer, or product manager, this book will sharpen your skills in the complete workflow of exploratory data analysis.
| Erscheint lt. Verlag | 31.5.2019 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Theorie / Studium | |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Web / Internet | |
| Schlagworte | Data Analysis • Data Modelling • EDA • ggplot2 |
| ISBN-10 | 1-78980-208-3 / 1789802083 |
| ISBN-13 | 978-1-78980-208-5 / 9781789802085 |
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