Tải sách – Download sách Khai thác dữ liệu với R của tác giả Nguyễn Ngọc Hiền thuộc thể loại Kỹ Thuật khác miễn phí định dạng PDF, EPUB, MOBI.

Giá sản phẩm trên Tiki đã bao gồm thuế theo luật hiện hành. Bên cạnh đó, tuỳ vào loại sản phẩm, hình thức và địa chỉ giao hàng mà có thể phát sinh thêm chi phí khác như phí vận chuyển, phụ phí hàng cồng kềnh, thuế nhập khẩu (đối với đơn hàng giao từ nước ngoài có giá trị trên 1 triệu đồng).....

Khai thác dữ liệu với R

 

Phân tích dữ liệu là một trong các chủ đề được quan tâm và thu hút
bạn đọc trên toàn thế giới. Bởi vì quá trình chuyển dữ liệu thô thành dữ
liệu có thể dùng được và phân tích dữ liệu để đưa ra kết luận khoa học
là rất quan trọng trong hầu hết các quyết định kinh tế và kỹ thuật. Các
kỹ thuật phân tích dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng hơn trong thời
đại kỹ thuật số với sự bùng nổ của dữ liệu. Theo sự phát triển của khoa
học kỹ thuật, hiện nay có rất nhiều công cụ hỗ trợ để phân tích dữ liệu,
bao gồm cả phần mềm thương mại và mã nguồn mở.
R đem đến sự khác biệt lớn vì R là phần mềm với mã nguồn mở,
hoàn toàn miễn phí, không bị ràng buộc về bản quyền, có rất nhiều tính
năng phân tích dữ liệu từ thống kê cho đến tài chính, dự báo chuỗi thời
gian và đặc biệt luôn được cập nhật từ các nhà nghiên cứu trên toàn thế
giới, kể cả bạn đọc cũng có thể đóng góp vào sự phát triển của R.
Tuy nhiên, bạn đọc cần biết cách sử dụng mã nguồn (package), hàm
và viết cú pháp đúng trong R để phục vụ cho việc phân tích, điều này
làm cho R kém thân thiện. Mặc dù có rất nhiều tài liệu hướng dẫn về
ngôn ngữ R, nhưng nội dung quyển sách này được chọn lọc và tập trung
nhằm phục vụ đa dạng các kỹ thuật khai thác dữ liệu trong công việc,
từ kế toán cho đến kỹ sư sản xuất. Ngoài ra, cấu trúc quyển sách được
thiết kế sao cho bạn đọc có thể tham khảo nhanh với đầy đủ các hàm,
cú pháp nhằm tối giản thời gian tìm kiếm các lệnh trong R.
Thay vì nhấn mạnh vào lý thuyết thuần túy, nhóm tác giả trình bày
quyển sách “KHAI THÁC DỮ LIỆU VỚI R” theo cách mà bạn đọc
có thể tham chiếu nhanh các lệnh thực thi cũng như ví dụ minh họa cho
các nội dung phân tích dữ liệu phổ biến: Xử lý dữ liệu cơ bản, trực quan
hóa dữ liệu với các biểu đồ thông dụng, kiểm định thống kê, phân tích
phương sai, phân tích hồi quy, các kỹ thuật phân tích quy trình và chất
lượng với Six Sigma, khai thác dữ liệu văn bản (text mining).

Từ khóa tìm kiếm