幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

數據科學之編程技術(使用R進行數據清理分析與可視化)/數據科學與工程技術叢書

  • 作者：(美)邁克爾·弗里曼//喬爾·羅斯|譯者:張燕妮
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111640899
  • 出版日期：2020/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：253
人民幣：RMB 99 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書由資深數據科學專家撰寫，圍繞使用R進行數據科學編程所需的實際步驟展開，介紹了有關該主題的工具和技術的整個生態系統，Amazon全五星評價。全書共六部分，21章。第一部分（第1?2章）講述了下載和安裝本書其他部分所需軟體的步驟，其中第1章詳細介紹了如何安裝文本編輯器、Bash終端、R解釋器和RStudio程序，第2章描述了如何使用命令行進行基本的文件系統瀏覽。第二部分（第3?4章）介紹了項目管理的基礎技術，其中第3章介紹了用於逐行跟蹤代碼變化的git軟體、相應的流行代碼托管和協作伺服器GitHub，第4章描述了如何使用Markdown生成用於共享和展示數據所需的結構良好且樣式良好的文檔。第三部分（第5?8章）介紹R編程語言，其中第5章講解R語言的基本語法，第6章描述諸如函數之類的基本編程概念和該語言的基本數據結構，第7章和第8章分別講解向量和列表。第四部分（第9?14章）講解數據清理，其中第9章介紹用於理解真實數據結構的技術與概念，第10章講解R中常用於管理數據的數據結構——數據框，第11章和第12章描述R中交互編程處理數據的兩個包——dplyr和tidyr，第13章和第14章詳細描述如何使用應用程序編程介面從資料庫和基於Web的數據服務中載入數據。第五部分（第15?17章）講解數據可視化，其中第15章概述數據可視化的原則，第16章詳細描述如何在R中使用ggplot2可視化包，第17章介紹3個R擴展包。第六部分（第18?21章）講解如何構建與共享應用程序，其中第18章講解如何使用R Markdown將分析轉換為可共享文檔與網站，第19章描述Shiny框架（可以借助該框架使用R來創建互動式Web應用程序），第20章描述如何進行協作，第21章則詳細說明了如何在本書以外拓展自己的知識。
作者介紹
(美)邁克爾·弗里曼//喬爾·羅斯|譯者:張燕妮
目錄
譯者序
序
前言
第一部分　開始
第1章  設置電腦
  1.1  設置命令行工具
    1.1.1  Mac上的命令行
    1.1.2  Windows上的命令行
    1.1.3  Linux上的命令行
  1.2  安裝git
  1.3  創建GitHub賬戶
  1.4  選擇一個文本編輯器
    1.4.1  Atom
    1.4.2  Visual Studio Code
    1.4.3  Sublime Text
  1.5  下載R語言
  1.6  下載RStudio
第2章  使用命令行
  2.1  訪問命令行
  2.2  瀏覽文件系統
    2.2.1  改變目錄
    2.2.2  列出文件
    2.2.3  路徑
  2.3  管理文件
    2.3.1  學習新命令
    2.3.2  通配符
  2.4  錯誤處理
  2.5  重定向輸出
  2.6  網路命令
第二部分　項目管理
第3章  使用git和GitHub進行版本控制
  3.1  什麼是git
    3.1.1  git的核心概念
    3.1.2  什麼是GitHub
  3.2  配置和項目設置
    3.2.1  生成一個倉庫
    3.2.2  檢查狀態
  3.3  跟蹤項目變更
    3.3.1  添加文件
    3.3.2  提交
    3.3.3  審核本地git流程
  3.4  在GitHub中存儲項目
    3.4.1  分支和克隆
    3.4.2  推送和拉取
  3.5  訪問項目歷史
    3.5.1  提交歷史
    3.5.2  恢復早期版本
  3.6  忽略項目中的文件
第4章  使用Markdown製作文檔
  4.1  編寫Markdown

    4.1.1  文本格式
    4.1.2  文本塊
    4.1.3  超鏈接
    4.1.4  圖像
    4.1.5  表格
  4.2  渲染Markdown
第三部分　R的基本技能
第5章  R語言
  5.1  用R編程
  5.2  運行R代碼
    5.2.1  使用RStudio
    5.2.2  從命令行運行R
  5.3  註釋
  5.4  變數定義
    5.4.1  基本數據類型
  5.5  獲取幫助
    5.5.1  如何學習R
第6章  函數
  6.1  什麼是函數
    6.1.1  R函數語法
  6.2  內置R函數
    6.2.1  命名參數
  6.3  載入函數
  6.4  編寫函數
    6.4.1  調試函數
  6.5  使用條件語句
第7章  向量
  7.1  什麼是向量
    7.1.1  創建向量
  7.2  向量化操作
    7.2.1  循環
    7.2.2  多數為向量
    7.2.3  向量化函數
  7.3  向量索引
    7.3.1  多索引
  7.4  向量過濾
  7.5  向量修改
第8章  列表
  8.1  什麼是列表
  8.2  創建列表
  8.3  訪問列表元素
  8.4  修改列表
    8.4.1  單雙括弧
  8.5  lapply()函數
第四部分　數據清理
第9章  理解數據
  9.1  數據生成過程
  9.2  查找數據
  9.3  數據類型
    9.3.1  測量尺度

    9.3.2  數據結構
  9.4  解釋數據
    9.4.1  獲取領域知識
    9.4.2  了解數據模式
  9.5  用數據回答問題
第10章  數據框
  10.1  什麼是數據框
  10.2  使用數據框
    10.2.1  創建數據框
    10.2.2  數據幀的結構
    10.2.3  訪問數據框
  10.3  使用CSV數據
    10.3.1  工作目錄
    10.3.2  因子變數
第11章  使用dplyr操作數據
  11.1  操作數據語法
  11.2  核心dplyr函數
    11.2.1  選擇
    11.2.2  過濾
    11.2.3  修改
    11.2.4  排序
    11.2.5  匯總
  11.3  執行順序操作
    11.3.1  管道操作
  11.4  按組分析數據框
  11.5  連接數據框
  11.6  dplyr實戰：分析飛行數據
第12章  使用tidyr重塑數據
  12.1  什麼是「整潔」數據
  12.2  從列到行：gather()
  12.3  從行到列：spread()
  12.4  tidyr實戰：探索教育統計
第13章  訪問資料庫
  13.1  關係資料庫概述
    13.1.1  什麼是關係資料庫
    13.1.2  建立關係資料庫
  13.2  體驗SQL
  13.3  從R訪問資料庫
第14章  訪問Web API
  14.1  什麼是Web API
  14.2  RESTful請求
    14.2.1  URI（統一資源標識符）
    14.2.2  HTTP動詞
  14.3  從R訪問Web API
  14.4  處理JSON數據
    14.4.1  解析JSON
    14.4.2  展平數據
  14.5  API實戰：在西雅圖尋找古巴食品
第五部分　數據可視化
第15章  設計數據可視化

  15.1  可視化的目的
  15.2  選擇可視化布局
    15.2.1  可視化單個變數
    15.2.2  可視化多個變數
    15.2.3  可視化分層數據
  15.3  選擇有效的圖形編碼
    15.3.1  有效顏色
    15.3.2  利用前注意屬性
  15.4  數據顯示的表達力
  15.5  強化美學
第16章  使用ggplot2創建可視化
  16.1  圖形語法
  16.2  使用ggplot2進行基本繪圖
    16.2.1  指定幾何圖形
    16.2.2  美學映射
  16.3  複雜的布局及定製
    16.3.1  位置調整
    16.3.2  標度樣式
    16.3.3  坐標系
    16.3.4  分面
    16.3.5  標籤和註釋
  16.4  構建地圖
    16.4.1  分級統計（Choropleth）地圖
    16.4.2  點分佈地圖
  16.5  ggplot2實戰：繪製舊金山驅逐地圖
第17章  R中的互動式可視化
  17.1  plotly包
  17.2  rbokeh包
  17.3  leaflet 包
  17.4  互動式可視化實戰：展示西雅圖的變化
第六部分　構建和共享應用程序
第18章  使用R Markdown創建動態報告
  18.1  設置報告
    18.1.1  新建.Rmd文件
    18.1.2  編織（Knit）文檔
  18.2  集成Markdown與R代碼
    18.2.1  R代碼塊
    18.2.2  內聯代碼
  18.3  在報告中渲染數據與可視化
    18.3.1  渲染字元串
    18.3.2  渲染Markdown列表
    18.3.3  渲染表格
    18.3.4  渲染繪圖
  18.4  以網站形式共享報告
  18.5  R Markdown實戰：壽命預測報告
第19章  使用Shiny構建互動式Web應用程序
  19.1  Shiny框架
    19.1.1  Shiny核心概念
    19.1.2  程序結構
  19.2  設計用戶界面

    19.2.1  靜態內容
    19.2.2  動態輸入
    19.2.3  動態輸出
    19.2.4  布局
  19.3  開發應用程序伺服器
  19.4  發布Shiny應用程序
  19.5  Shiny實戰：可視化警察致命射擊
第20章  協同工作
  20.1  使用分支跟蹤代碼的不同版本
    20.1.1  不同分支
    20.1.2  合併分支
    20.1.3  合併衝突
    20.1.4  GitHub的合併
  20.2  使用特性分支開發項目
  20.3  使用集中工作流協作
    20.3.1  新建一個集中倉庫
    20.3.2  在集中工作流中使用特性分支
  20.4  使用分叉工作流協作
第21章  繼續學習
  21.1  統計學習
    21.1.1  評估關係
    21.1.2  預測
  21.2  其他編程語言
  21.3  道德準則

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032