Le langage R au quotidien. Traitement et analyse de données volumineuses. Mise en pratique avec exemples en Open Data
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- Nombre de pages320
- FormatPDF
- ISBN978-2-10-078014-3
- EAN9782100780143
- Date de parution07/03/2018
- Copier CollerNon Autorisé
- Protection num.Adobe DRM
- Taille7 Mo
- Infos supplémentairespdf
- ÉditeurDunod
Résumé
Le langage R est un langage open source de traitement des données et d'analyse statistique. L'objectif de cet ouvrage est d'apprendre le traitement des données avec R à tous ceux qui doivent produire des statistiques descriptives, des graphiques et des exports de tableaux. Le contenu ne se limite pas à la modélisation statistique, mais il montre tout ce qu'il faut savoir faire avant, autour et après la construction du modèle qu'il s'agisse d'importation et de préparation des données ou de restitution des résultats.
Ce livre a été conçu pour tirer pleinement parti de R en se concentrant sur les outils les plus courants (packages de base, reshape2, dplyr, tidyr, data.table) et en proposant des exercices sur de très gros volumes de données. Ces exercices accessibles en ligne utilisent des données en open data mises à disposition du public par AirBnB (réservation de 35 000 logements parisiens sur 700 jours).
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Le langage R est un langage open source de traitement des données et d'analyse statistique. L'objectif de cet ouvrage est d'apprendre le traitement des données avec R à tous ceux qui doivent produire des statistiques descriptives, des graphiques et des exports de tableaux. Le contenu ne se limite pas à la modélisation statistique, mais il montre tout ce qu'il faut savoir faire avant, autour et après la construction du modèle qu'il s'agisse d'importation et de préparation des données ou de restitution des résultats.
Ce livre a été conçu pour tirer pleinement parti de R en se concentrant sur les outils les plus courants (packages de base, reshape2, dplyr, tidyr, data.table) et en proposant des exercices sur de très gros volumes de données. Ces exercices accessibles en ligne utilisent des données en open data mises à disposition du public par AirBnB (réservation de 35 000 logements parisiens sur 700 jours).
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